（文章來(lái)源：讀芯術(shù)）

分析聊天機(jī)器人，因其是在現(xiàn)實(shí)生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門(mén)檻最低的方式之一。如果你曾經(jīng)使用過(guò)客戶(hù)支持的在線(xiàn)聊天服務(wù)，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)你的“聊天對(duì)象”很“笨拙”和“呆板”，像個(gè)機(jī)器人？沒(méi)錯(cuò)，正在和你聊天的“人”可能實(shí)際上就是一個(gè)機(jī)器人。這是聊天機(jī)器人和人工智能的時(shí)代。有關(guān)這方面的最新進(jìn)展正在不斷涌現(xiàn)，以至于聊天機(jī)器人正在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域取代人類(lèi)。

人工智能已不再僅僅是單純的科幻夢(mèng)。你曾想過(guò)有一天人類(lèi)與智能機(jī)器進(jìn)行互動(dòng)和溝通嗎？聊天機(jī)器人憑借其智能，擬人化的回答以及學(xué)習(xí)通過(guò)從機(jī)器學(xué)習(xí)中獲得的經(jīng)驗(yàn)的能力，使這個(gè)不切實(shí)際的想法變?yōu)榭赡?。聊天機(jī)器人是在現(xiàn)實(shí)生活中利用人工智能最流行，被最廣泛采用和使用門(mén)檻最低的方式之一。企業(yè)將聊天機(jī)器人視為使客戶(hù)服務(wù)和業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化的重要工具。

聊天機(jī)器人的體系結(jié)構(gòu)模型是根據(jù)開(kāi)發(fā)的核心目的決定的。聊天機(jī)器人有兩種可能的響應(yīng)類(lèi)型：依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型從零開(kāi)始生成響應(yīng)，或使用啟發(fā)式方法從預(yù)定義的響應(yīng)庫(kù)中選擇適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。該模型用于開(kāi)發(fā)本質(zhì)上十分先進(jìn)的智能機(jī)器人。這種聊天機(jī)器人很少被使用，因其需要執(zhí)行復(fù)雜算法。

產(chǎn)生式模型相對(duì)難以構(gòu)建和開(kāi)發(fā)。培訓(xùn)此類(lèi)機(jī)器人需要為其提供數(shù)百萬(wàn)個(gè)示例，這將花費(fèi)大量時(shí)間和精力。這就是深度學(xué)習(xí)模型如何參與對(duì)話(huà)的方式。但是，模型將生成什么響應(yīng)仍不能確定。這種體系結(jié)構(gòu)模型的聊天機(jī)器人更易于構(gòu)建且更加可靠。雖不能保證100％準(zhǔn)確地響應(yīng)，但可以知道可能的響應(yīng)類(lèi)型，并確保聊天機(jī)器人不會(huì)傳遞不適當(dāng)或不正確的響應(yīng)。

目前，基于檢索的模型更多地被使用。開(kāi)發(fā)人員可以很容易地使用幾種算法和API（應(yīng)用程序編程接口），以在此體系結(jié)構(gòu)模型上構(gòu)建聊天機(jī)器人。這種聊天機(jī)器人會(huì)考慮消息和會(huì)話(huà)的上下文，以從預(yù)定義的消息列表中提供最佳響應(yīng)。響應(yīng)可以通過(guò)兩種不同的方式生成：使用if-else條件邏輯或使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器。最簡(jiǎn)單的方法是使用預(yù)定義的模式來(lái)定義一組規(guī)則，以充當(dāng)框架規(guī)則的條件。人工智能標(biāo)記語(yǔ)言（AIML）最常用于在聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā)過(guò)程中編寫(xiě)模式和響應(yīng)。

借助自然語(yǔ)言處理渠道和預(yù)定義的豐富模式，AIML可用于構(gòu)建智能聊天機(jī)器人。這些機(jī)器人解析用戶(hù)消息，查找同義詞和概念，標(biāo)記語(yǔ)音部分，并找出與用戶(hù)查詢(xún)匹配的規(guī)則。但是，除非特別編程，否則這些程序不會(huì)運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法或任何其他的API。

盡管基于模式的啟發(fā)式算法可提供良好的結(jié)果，但問(wèn)題在于，它需要手動(dòng)對(duì)所有模式進(jìn)行編程。這是一項(xiàng)單調(diào)乏味的任務(wù)，尤其是當(dāng)聊天機(jī)器人必須區(qū)分?jǐn)?shù)百種針對(duì)不同場(chǎng)景的意圖時(shí)。意圖分類(lèi)完全基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，該技術(shù)可以訓(xùn)練機(jī)器人。通過(guò)聊天機(jī)器人最可能面對(duì)的數(shù)千個(gè)示例的培訓(xùn)合集，就可以訓(xùn)練機(jī)器人來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)模式并從中學(xué)習(xí)。

scikit-learn是一個(gè)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，可以幫助執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法。開(kāi)發(fā)者甚至可以選擇使用api.ai，wit.ai和Microsoft LUIS中的一種云API。最近被Facebook收購(gòu)的wit.ai是第一個(gè)用于聊天機(jī)器人的機(jī)器學(xué)習(xí)API。一旦聊天機(jī)器人理解用戶(hù)消息，下一步就是要生成一個(gè)響應(yīng)。一個(gè)方法是生成簡(jiǎn)單、不變的響應(yīng)。另一種方法是獲取基于意圖的模板并插入一些變量。聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā)公司根據(jù)使用聊天機(jī)器人的目的選擇生成響應(yīng)的方法。

例如，使用API以獲取給定位置的天氣預(yù)報(bào)的天氣預(yù)報(bào)聊天機(jī)器人可能說(shuō)：“今天很可能下雨”或“今天是雨天”或“下雨的可能性為80％，所以今天請(qǐng)帶上雨傘備用?！表憫?yīng)風(fēng)格因用戶(hù)而異。在這種情況下，機(jī)器人可以研究并分析先前的聊天及其關(guān)聯(lián)的指標(biāo)，為用戶(hù)量身定制響應(yīng)。

從頭開(kāi)始構(gòu)建完全滿(mǎn)足目的的聊天機(jī)器人需要專(zhuān)業(yè)幫助。在購(gòu)買(mǎi)聊天機(jī)器人開(kāi)發(fā)服務(wù)時(shí)，推薦從值得信賴(lài)的公司購(gòu)買(mǎi)，且該公司在構(gòu)建能夠提供擬人化響應(yīng)的聊天機(jī)器人方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)就更好了。
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