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人工智能聊天沒(méi)有記憶是因?yàn)闆](méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)。大概人工智能的只能程度就是基于用戶或者個(gè)人的數(shù)據(jù)記錄數(shù)據(jù)分析行為預(yù)測(cè)然后一次次的從中發(fā)現(xiàn)邏輯關(guān)系處理方式，就像特工對(duì)待目標(biāo)的情報(bào)分析一樣，各個(gè)方面各個(gè)習(xí)慣，邏輯情感愛(ài)好甚至憤怒點(diǎn)憂傷點(diǎn)的綜合數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)。

人工智能聊天原理

自然語(yǔ)言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)，人工智能，語(yǔ)言學(xué)關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類語(yǔ)言之間的相互作用的領(lǐng)域。核心技術(shù)有機(jī)器翻譯、聊天對(duì)話等，主要的應(yīng)用有搜索引擎、問(wèn)答系統(tǒng)等。

問(wèn)答系統(tǒng)本質(zhì)上是一個(gè)信息檢索（IR）系統(tǒng)，只是它從文本中獲取更多信息，返回更加精準(zhǔn)的答案。傳統(tǒng)的問(wèn)答系統(tǒng)將按照以下的流程工作：（1）問(wèn)題解析（2）信息檢索（3）答案抽取。

典型的就是聊天機(jī)器人，一種自動(dòng)的問(wèn)答系統(tǒng)。模仿人的語(yǔ)言習(xí)慣，通過(guò)模式匹配的方式來(lái)尋找答案。在它們的對(duì)話庫(kù)中存放著很多句型、模板，對(duì)于知道答案的問(wèn)題，往往回答比較人性化，而對(duì)于不知道的問(wèn)題，則通過(guò)猜測(cè)，轉(zhuǎn)移話題，或者回答不知道的方式給出答案。

聊天機(jī)器人主要解決下面四個(gè)問(wèn)題：第一個(gè)怎么讓你的“女朋友”能聽(tīng)你的話并想出應(yīng)該回復(fù)什么針對(duì)內(nèi)容為導(dǎo)向的對(duì)話，系統(tǒng)中有內(nèi)容管理模塊，會(huì)在網(wǎng)上爬取信息，然后選取相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)話。

聊天機(jī)器人概述

聊天機(jī)器人，是一種通過(guò)自然語(yǔ)言模擬人類，進(jìn)而與人進(jìn)行對(duì)話的程序。

1950年，圖靈（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上發(fā)表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，這篇文章開(kāi)篇就提出了“機(jī)器能思考嗎？(Can machines think?)”的設(shè)問(wèn)，提出了經(jīng)典的 圖靈測(cè)試（Turing Test） 。通過(guò)圖靈測(cè)試被認(rèn)為是人工智能研究的終極目標(biāo)，圖靈本人也因而被稱為 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天機(jī)器人程序 ELIZA 誕生，由麻省理工（MIT）的約瑟夫·魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum）開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)用于臨床模擬羅杰斯心理治療的 BASIC腳本程序 。實(shí)現(xiàn)技術(shù)僅為對(duì)用戶輸入計(jì)算機(jī)的話語(yǔ)做關(guān)鍵詞匹配，并且回復(fù)規(guī)則是由人工編寫(xiě)的。

1972年，美國(guó)精神病學(xué)家肯尼思·科爾比（Kenneth Colby）在斯坦福大學(xué)（Standford University）使用 LISP 編寫(xiě)了模擬偏執(zhí)型精神分裂癥表現(xiàn)的計(jì)算機(jī)程序 PARRY 。

1988年，英國(guó)程序員羅洛·卡彭特（Rollo Carpenter）創(chuàng)建了聊天機(jī)器人 Jabberwacky ，項(xiàng)目目標(biāo)是“以有趣、娛樂(lè)和幽默的方式模擬自然的人機(jī)聊天”，這個(gè)項(xiàng)目也是通過(guò)與人類互動(dòng)創(chuàng)造人工智能聊天機(jī)器人的早期嘗試，但 Jabberwacky 并未被用于執(zhí)行任何其他功能。技術(shù)是使用 上下文模式匹配技術(shù) 找到最合適的回復(fù)內(nèi)容。

1988年，加州大學(xué)伯克利分校（UC Berkeley）的羅伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人開(kāi)發(fā)了名為UC（UNIX Consultant）的聊天機(jī)器人系統(tǒng)。UC聊天機(jī)器人目的是幫助用戶學(xué)習(xí)UNIX操作系統(tǒng)。

1990年，美國(guó)科學(xué)家兼慈善家休·勒布納（Hugh G. Loebner）設(shè)立了人工智能年度比賽------勒布納獎(jiǎng)（Loebner Prize）。勒布納獎(jiǎng)旨在借助交談測(cè)試機(jī)器的思考能力，它被看做對(duì)圖靈測(cè)試的一種時(shí)間，其比賽的獎(jiǎng)項(xiàng)分為金、銀、銅三等。目前為止，尚無(wú)參賽程序達(dá)到金獎(jiǎng)或銀獎(jiǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

在勒布納獎(jiǎng)的推動(dòng)下，聊天機(jī)器人迎來(lái)了研究的高潮，其中較有代表性的聊天機(jī)器人系統(tǒng)是1995年12月23日誕生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。隨著 ALICE 一同發(fā)布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移動(dòng)端虛擬助手的開(kāi)發(fā)中得到了廣泛的應(yīng)用。

2001年，SmarterChild在短信和即時(shí)通信工具中廣泛流行，使得聊天機(jī)器人第一次被應(yīng)用在了即時(shí)通信領(lǐng)域。2006年，IBM開(kāi)始研發(fā)能夠用自然語(yǔ)言回答問(wèn)題的最強(qiáng)大腦 Watson ，作為一臺(tái)基于IBM“深度問(wèn)答”技術(shù)的超級(jí)計(jì)算機(jī)， Watson 能夠采用上百種算法在3秒內(nèi)找出特定問(wèn)題的答案。

2010年，蘋(píng)果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技術(shù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究規(guī)劃局公布的CALO計(jì)劃：一個(gè)簡(jiǎn)化軍方繁復(fù)事務(wù)，且具備學(xué)習(xí)、組織及認(rèn)知能力的虛擬助理。CALO計(jì)劃衍生出來(lái)的民用版軟件就是 Siri虛擬個(gè)人助理 。

此后，微軟小冰、微軟Cortana（小娜）、阿里小蜜、京東JIMI、網(wǎng)易七魚(yú)等各類聊天機(jī)器人層出不窮，并且這些聊天機(jī)器人逐漸滲透進(jìn)人們生活的各個(gè)領(lǐng)域。

2016年，全國(guó)各大公司開(kāi)始推出可用于聊天機(jī)器人系統(tǒng)搭建的開(kāi)放平臺(tái)或開(kāi)源架構(gòu)。

2010年至今，標(biāo)志性的聊天機(jī)器人產(chǎn)品如下圖所示。

總結(jié)：隨著人工智能相關(guān)技術(shù)“東風(fēng)”漸起，自然語(yǔ)言處理研究碩果頗豐，聊天機(jī)器人相關(guān)技術(shù)迅速發(fā)展。同時(shí)，聊天機(jī)器人作為一種新穎的人機(jī)交互方式，正在成為移動(dòng)搜索和服務(wù)的入口之一，畢竟搜索引擎的最終形態(tài)很可能就是 聊天機(jī)器人 。眾多人工智能領(lǐng)域的探索者和開(kāi)發(fā)者都想緊緊抓住并搶占聊天機(jī)器人這一新的交互入口。

下面從幾個(gè)維度對(duì)齊進(jìn)行分類介紹。

在線客服聊天機(jī)器人系統(tǒng) 的主要功能是自動(dòng)回復(fù)用戶提出的與產(chǎn)品或服務(wù)相關(guān)的問(wèn)題，以降低企業(yè)客服運(yùn)營(yíng)成本、提升用戶體驗(yàn)。代表性的商用在線客服聊天機(jī)器人系統(tǒng)有小i機(jī)器人、京東JIMI客服機(jī)器人、阿里小蜜等。以京東JIMI客服機(jī)器人為例，用戶可以通過(guò)與JIMI聊天了解商品的具體信息、了解平臺(tái)的活動(dòng)信息、反饋購(gòu)物中存在的問(wèn)題等。另外，JIMI具有一定的 拒識(shí)能力 ，因此可以知道用戶的哪些問(wèn)題時(shí)自己無(wú)法回答的，且可以及時(shí)將用戶轉(zhuǎn)向人工客服。阿里巴巴集團(tuán)在2015年7月24日發(fā)布了一款人工智能購(gòu)物助理虛擬機(jī)器人，取名為“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客戶需求所在的垂直領(lǐng)域（服務(wù)、導(dǎo)購(gòu)、助手等），通過(guò)“智能+人工”的方式提供良好的客戶體驗(yàn)。

娛樂(lè)場(chǎng)景下聊天機(jī)器人系統(tǒng) 的主要功能是同用戶進(jìn)行不限定主題的對(duì)話（閑聊），從而起到陪伴、慰藉等作用。其應(yīng)用場(chǎng)景集中在社交媒體、兒童陪伴及娛樂(lè)、游戲陪練等領(lǐng)域。有代表作的系統(tǒng)如微軟的“小冰”、微信的“小微”、北京龍泉寺的“賢二機(jī)器僧”的等。

教育場(chǎng)景下的聊天機(jī)器人系統(tǒng) 可以根據(jù)教育內(nèi)容的不同進(jìn)一步劃分。這類聊天機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景為具備人機(jī)交互功能的學(xué)習(xí)、培訓(xùn)類產(chǎn)品，以及兒童智能玩具等。

個(gè)人助理類 應(yīng)用可以通過(guò)語(yǔ)音或文字與用戶進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)用戶個(gè)人事務(wù)的查詢及代辦，如天氣查詢、短信手法、定位及路線推薦、鬧鐘及日程提醒、訂餐等，從而讓用戶可以更便捷地處理日常事務(wù)。

智能問(wèn)答類 聊天機(jī)器人系統(tǒng)可以回答用戶以自然語(yǔ)言形式提出的事實(shí)型問(wèn)題及其他需要計(jì)算和邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題，以滿足用戶的信息需求并起到輔助用戶決策的目的。不僅要考慮如 What、Who、Which、Where、When 等事實(shí)型問(wèn)答，也要考慮如 How、Why 等非事實(shí)型問(wèn)答，因此智能回答的聊天機(jī)器人通常作為聊天機(jī)器人的一個(gè)服務(wù)模塊。

從實(shí)現(xiàn)的角度來(lái)看，聊天機(jī)器人可以分為 檢索式 和 生成式 。檢索式聊天機(jī)器人的回答是提前定義的，在聊天時(shí)機(jī)器人使用規(guī)則引擎、模式匹配或者機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練好的分類器從知識(shí)庫(kù)中挑選一個(gè)最佳的回復(fù)展示給用戶。生成式聊天機(jī)器人不依賴于提前定義的回答，但是在訓(xùn)練機(jī)器人的過(guò)程中，需要大量的語(yǔ)料，語(yǔ)料包含上下文聊天信息和回復(fù)。

盡管目前在具體生產(chǎn)環(huán)境中，提供聊天服務(wù)的一般都是基于檢索的聊天機(jī)器人系統(tǒng)，但是基于深度學(xué)習(xí)Seq2Seq模型的出現(xiàn)可能使基于生成的聊天機(jī)器人系統(tǒng)成為主流。

基于功能的聊天機(jī)器人可以分為問(wèn)答系統(tǒng)、面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)、閑聊系統(tǒng)和主動(dòng)推薦系統(tǒng)4種。

目前，對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)和主動(dòng)推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)較為客觀，評(píng)價(jià)方式也相對(duì)成熟。而面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)和餡料系統(tǒng)，在給定相同輸入的情況下，系統(tǒng)回復(fù)形式可以多種多樣，對(duì)于用戶的同一輸入，通常有多種合理且數(shù)目不固定的回復(fù)，這使得很難通過(guò)一種客觀的機(jī)制對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)，所以在評(píng)價(jià)時(shí)需要加入人的主觀判斷作為評(píng)價(jià)的依據(jù)之一。

通常，一個(gè)完整的聊天機(jī)器人系統(tǒng)框架如圖，其主要包含自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、對(duì)話管理、自然語(yǔ)言生成、語(yǔ)音合成5個(gè)主要的功能模塊。需要指出的是，并不是所有的聊天機(jī)器人系統(tǒng)都需要語(yǔ)音技術(shù)。

例如，以文字方式實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的聊天機(jī)器人系統(tǒng)，就不需要自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別模塊和語(yǔ)音合成模塊。

Amazon Lex是一種可以在任何程序中使用語(yǔ)音和文本構(gòu)建對(duì)話界面的服務(wù)。Amazon Lex提供可擴(kuò)展、安全且易于使用的端到端(end2end)解決方案，以構(gòu)建、發(fā)布和監(jiān)控開(kāi)發(fā)人員發(fā)布的機(jī)器人。下圖展示了聊天機(jī)器人如何通過(guò)對(duì)話的方式協(xié)助用戶完成訂花的需求。

另一個(gè)典型的聊天機(jī)器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai積累了大量高質(zhì)量的對(duì)話數(shù)據(jù)，有效促進(jìn)了聊天機(jī)器人系統(tǒng)的發(fā)展，并通過(guò)將人工智能和人類智能結(jié)合，進(jìn)一步提升了聊天機(jī)器人的智能水平。

聊天機(jī)器人的4種分類，包括 問(wèn)答系統(tǒng)、面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)、閑聊系統(tǒng)和主動(dòng)推薦系統(tǒng)。

Siri被定位為面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)，為用戶提供打電話、訂餐、訂票、放音樂(lè)等服務(wù)。Siri對(duì)接了很多服務(wù)，且設(shè)置了 “兜底” 操作，當(dāng)Siri無(wú)法理解用戶的輸入時(shí)就命令搜索引擎返回相關(guān)的服務(wù)。Siri的出現(xiàn)引領(lǐng)了移動(dòng)終端個(gè)人事務(wù)助理的商業(yè)化發(fā)展潮流。

下圖是Siri的技術(shù)框架：

2011年2月，IBM耗資3000萬(wàn)美元研發(fā)的IBM Watson登上了美國(guó)著名智力問(wèn)答競(jìng)賽節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》(Jeopardy)，面對(duì)節(jié)目中充滿雙管意思的英文問(wèn)題，IBM Watson能做出分析并在龐大的自然語(yǔ)言知識(shí)庫(kù)中尋找線索，將這些線索組合成答案。最終，IBM Watson壓倒性地優(yōu)勢(shì)擊敗了節(jié)目中最聰明的人腦，同時(shí)創(chuàng)下了這個(gè)知識(shí)競(jìng)賽系列節(jié)目27年歷史上的最高分。IBM Watson作為IBM公司研發(fā)的問(wèn)答系統(tǒng)，集成了自然語(yǔ)言處理、信息檢索、知識(shí)表示、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)等多項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用，形成了假設(shè)認(rèn)知和大規(guī)模的證據(jù)搜集、分析、評(píng)價(jià)的深度問(wèn)答技術(shù)。IBM Watson可以分析自然語(yǔ)言形式的數(shù)據(jù)，通過(guò)大規(guī)模學(xué)習(xí)和推理，為用戶提供個(gè)性化服務(wù)。

2012年7月9日，谷歌發(fā)布了智能個(gè)人助理Google Now。Google Now通過(guò)自然語(yǔ)言交互方式為用戶提供頁(yè)面搜索、自動(dòng)指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基礎(chǔ)上發(fā)布的語(yǔ)音助手。Allo具備隨時(shí)間推移學(xué)習(xí)用戶行為的能力。

2014年4月2號(hào)

主動(dòng)推薦系統(tǒng)采用的是一種實(shí)現(xiàn)個(gè)性化信息推送的技術(shù)方式。主動(dòng)推薦系統(tǒng)并不需要用戶提供明確的需求，而是通過(guò)分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)建立用戶畫(huà)像，從而基于用戶畫(huà)像主動(dòng)向用戶推薦系統(tǒng)認(rèn)為能夠滿足用戶興趣和需求的信息。在電商購(gòu)物（如阿里巴巴、亞馬遜）、社交網(wǎng)絡(luò)（如Facebook、微博）、新聞資訊（如今日頭條）、音樂(lè)電影（如網(wǎng)易云音樂(lè)、豆瓣）等領(lǐng)域均有廣泛而成功的應(yīng)用。主動(dòng)推薦系統(tǒng)本質(zhì)上是一項(xiàng)幫助人們解決信息過(guò)載(information overload)問(wèn)題的工具。所謂信息過(guò)載，是指用戶真正需求、真正感興趣的東西被淹沒(méi)在其同類物品的海洋里。 主動(dòng)的交互方式能夠顯著提升用戶體驗(yàn)，且機(jī)器人主動(dòng)交互的方式更接近真實(shí)的人與人之間的對(duì)話方式，使得對(duì)話更自然。

一種主動(dòng)推薦的方式，是基于 知識(shí)圖譜（Knowledge Graph） 的主動(dòng)推薦系統(tǒng)。例如，在建立音樂(lè)領(lǐng)域的主動(dòng)推薦系統(tǒng)時(shí)，可以先建立音樂(lè)領(lǐng)域知識(shí)圖譜和用戶知識(shí)圖譜，然后在進(jìn)行用戶信息搜索的過(guò)程中建立起用戶的音樂(lè)喜好畫(huà)像，從而更精準(zhǔn)地對(duì)用戶進(jìn)行音樂(lè)推送。

從圖中可看出，在用戶點(diǎn)播歌曲的過(guò)程中，主動(dòng)推薦系統(tǒng)可以結(jié)合音樂(lè)知識(shí)圖譜、用戶個(gè)人知識(shí)圖譜，以及用戶的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，綜合給出最優(yōu)的音樂(lè)推薦。

主動(dòng)推薦系統(tǒng)與問(wèn)答系統(tǒng)、面向任務(wù)的對(duì)話系統(tǒng)和閑聊系統(tǒng)被認(rèn)為是聊天機(jī)器人產(chǎn)品的4種主要分類。

一些 AI 聊天程序之所以能夠像真人一樣進(jìn)行自然對(duì)話，是因?yàn)樗鼈兪褂昧俗匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些算法使用了大量的語(yǔ)言數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用學(xué)。它們可以通過(guò)研究大量的文本數(shù)據(jù)來(lái)了解人類對(duì)話的常見(jiàn)模式和規(guī)則，并利用這些模式和規(guī)則來(lái)模擬人類的對(duì)話。

具體來(lái)說(shuō)，一些 AI 聊天程序使用了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 和變壓器 (Transformer) 等深度學(xué)習(xí)模型來(lái)處理文本。這些模型可以對(duì)輸入的文本進(jìn)行編碼，并生成類似人類自然語(yǔ)言的回復(fù)。同時(shí)，它們還可以使用語(yǔ)義理解技術(shù)來(lái)理解人類的意圖，以及使用知識(shí)圖譜等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)話中的上下文理解。

除此之外，一些 AI 聊天程序還使用了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 技術(shù)，以便在對(duì)話中生成更加生動(dòng)、自然的回復(fù)。這些技術(shù)可以使 AI 程序生成更加逼真的文本，從而更加接近人類的對(duì)話水平。

從科技和社會(huì)的相互關(guān)系的角度來(lái)看，科技的發(fā)展必須服務(wù)于人類的利益和福祉。如果 AI 在訓(xùn)練時(shí)接觸到的數(shù)據(jù)被篡改，那么 AI 可能會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生安全風(fēng)險(xiǎn)、誤導(dǎo)和欺騙、隱私侵犯等潛在危害。這可能會(huì)對(duì)社會(huì)造成不利的影響，破壞社會(huì)的穩(wěn)定和發(fā)展。因此，我們需要對(duì) AI 的應(yīng)用進(jìn)行嚴(yán)格的評(píng)估和測(cè)試，確保 AI 的應(yīng)用能力和準(zhǔn)確性，以避免對(duì)社會(huì)造成不利的影響。

以上就是本期長(zhǎng)沙卡信小編分享的人工智能聊天的相關(guān)知識(shí)，希望能對(duì)各位老板們能有所幫助。