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一、简介

“对话式人工智能”提倡使用人工智能，以自然、互动的方式与人类沟通。应用场景包括客服聊天机器人、虚拟助手和通信系统等。对话式人工智能正在改变我们与数字世界或现实世界进行交流的方式，无论是通过文字、语音或其他形式的沟通。其潜在应用包括自动化例行任务、提高客户服务效率等等，甚至在医疗保健领域也有应用。随着技术的进步，我们会看到更广泛的对话式人工智能应用。

二、对话式人工智能简史

早期发展和里程碑

在聊天机器人的发展历程中，技术的不断进步和创新一直是推动其发展的重要驱动力。自从1966年ELIZA问世以来，经过多年的发展，逐步出现了语音识别技术、情感分析技术、多轮对话技术和智能推荐技术等，这些技术的引入让聊天机器人的应用范围更为广泛，其能够以更加智能、更加自然的方式与用户进行互动和交流。

比如，随着机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)等技术的不断推进，对话式 AI 系统变得越来越高级，能够更好地理解和回应人类的语言，从而实现更多样化的对话。此外，在数据挖掘和机器学习算法的引导下，AI系统还可以根据用户的反馈学习和优化，不断提升程序的表现力和交互效果，更好地服务于用户的需求。

当前的聊天机器人已经不仅仅局限于解决常见问题和提供客服服务，而是已经广泛应用于商业、教育、娱乐、医疗和金融等多个领域，并且逐渐趋向于智能化、个性化和专业化。例如，在金融领域，聊天机器人可以根据用户的需求提供快速的财务咨询和投资建议，帮助用户更好地规划自己的财富；在医疗领域，聊天机器人可以利用大数据和人工智能技术，为患者提供更加全面、专业的医疗服务。

总之，对话式人工智能系统已经成为推动数字世界发展的一股强劲力量，深刻地改变着人们与数字世界交互的方式，为人类社会发展带来了不可估量的潜力和机遇。

• 1960 年：ELIZA 是第一个被引用的聊天机器人，由麻省理工学院的 Joseph Weizenbaum 开发。

• 1972 年：PARRY，一种模拟偏执狂个体思维的自然语言程序。因此，它总是误解他人的动机。帕里是第一个通过图灵测试的人。

• 1997 年：爱丽丝。（人工语言互联网计算机实体）是一种自然语言处理聊天机器人，由 Richard S. Wallace 开发。它在 2000 年的年度图灵测试竞赛中以“最人性化的计算机”获得了勒布纳奖。

• 2005 年：Apple 的虚拟助手 Siri 发布，由法国科学家 Luc Julia 博士共同创立。

• 2010 年：IBM 的 Watson（由 90 台服务器和 21.6TB 数据提供支持）参加了游戏节目 Jeopardy！并击败人类冠军。

• 2014 年：Cortana 在微软的 Build 开发者大会上首次亮相。直接集成到 Windows Phone 设备和 Windows 10 PC 中。

• 2014 年：Facebook 推出 M 以面对 Siri 和 Cortana。M 是一个虚拟助手，它使用机器学习来协助完成任务。

• 2016 年：Google 发布了 Google Assistant，“Hey Google”！，一款适用于 Android 设备的虚拟助手。

• 2017 年：带有 Alexa 虚拟助手的亚马逊 Echo 设备广受欢迎。

• 2018 年：OpenAI 发布了 GPT-2，这是一种具有生成类人文本能力的大规模语言模型。

• 2022 年：OpenAI 发布 GPT-3。它可用于语言任务，例如翻译、摘要、问答和文本生成。它甚至可以执行编码和翻译等任务，而无需对这些任务进行明确的培训。

• “很久以前，在一个很远很远的星系……”：C-3PO，一个主要为礼仪和礼仪而编程的人形机器人，旨在通过“六百万种交流方式”与有机体互动。在已探索的宇宙中也广为人知，他帮助卢克·天行者和他们的反抗军击败了帝国并恢复了银河系的自由。但那是一个完全不同的故事。

各行业的使用现状

谷歌的 BERT、OpenAI 的 GPT-3 和微软的 Transformer 等大规模语言模型的改进能力有能力从根本上改变会话人工智能领域，并使更高级的虚拟助手、聊天机器人和其他通信设备的开发成为可能系统。
许多不同领域都存在非常有趣的用例。其中，让我们注意，例如：

• 虚拟助手：例如 Apple 的 Siri、Google Assistant 和 Amazon 的 Alexa，正变得越来越普遍，并且能够通过语音或基于文本的交互执行各种任务。这些系统使用 NLP、NLU 和机器学习技术来理解和响应用户请求。他们开始学习和改变，提高他们的沟通能力。

• 客户服务聊天机器人：聊天机器人被广泛用于客户服务行业，以处理日常查询并向客户提供信息。这些系统能够全天候 24/7 处理大量交互，并且通常可以比基于规则的决策过程的人类客户服务代表更快地解决简单问题。

• 语言翻译：有许多语言翻译系统（Google Translate 或 DeepL，仅举几例）使用对话式 AI 来实现口头或书面交流的实时翻译。这些系统可用于各种环境，例如国际商务会议或日常生活，促进使用不同语言的人之间的交流。

• 教育：也有许多教育平台使用对话式人工智能为学生提供个性化的学习体验。这些系统能够适应个别学生的需求和能力，并提供量身定制的指导和反馈。例如，Carnegie Learning 使用 AI 和机器学习来帮助学生对数学和世界语言形成更深入的概念性理解。算法研究学生的习惯以个性化他们的学习体验。

• 医疗保健：在医疗保健行业，对话式 AI 被用于对患者进行分类并建立初步诊断。聊天机器人可以提供症状检查并推荐行动方案，例如寻求进一步的医疗护理或在家自我护理。这些系统还可用于安排约会和补充处方。在英格兰，国家卫生服务局于 2017 年宣布与 Babylon Health（一家健康应用程序公司）达成协议，使用基于临床数据的算法驱动的聊天机器人，根据报告的症状在两分钟内对患者进行分类，无需人工干预。

• 银行业：在银行业，聊天机器人被用来处理日常查询并协助完成账户管理和账单支付等任务。一些银行还使用对话式人工智能为客户提供个性化的财务建议和建议。

• 保险：在保险行业，对话式人工智能被用来协助处理简单的任务，包括理赔处理和保单管理。正如银行所做的那样，保险公司也在使用聊天机器人为客户提供个性化的推荐和建议。

• 零售：在零售行业，聊天机器人在向客户提供产品推荐、订单跟踪和许多简单的客户服务请求方面非常有用。它们还有助于提供个性化的购物体验，并为个别客户量身定制营销活动。

• 人力资源：AI 驱动的 Chabot 在执行招聘任务时非常有帮助，例如回答常见问题解答、根据报价和简历筛选候选人、安排面试、提供更新以及收集和整理简历。这减少了招聘人员的工作量，并使他们能够将更多时间花在需要同理心等人际交往能力的任务上。前 10,000 次对话的结果表明，Mya 与 92% 的候选人有效互动。

三、对话式人工智能的类型

聊天机器人可以在各种场景中被使用，例如在零售网站上，聊天机器人可以协助顾客浏览网站、推荐产品并回答与运输和退货相关的问题。此外，在酒店预订网站上，聊天机器人可以帮助客户预订房间，在旅游公司的网站上，聊天机器人可以提供旅游线路、门票和住宿方案。

虚拟助手可以用于各种场景，例如银行业务中，虚拟助手可以帮助客户查看账户余额、存款交易记录或向客户提供自动贷款申请服务。在医疗保健领域中，虚拟助手可以帮助医生诊断患者病情，并根据患者病史提供治疗建议。在工业生产中，虚拟助手可以通过控制操纵台来帮助工人完成一些危险或高强度的任务。

语音助手可以用于控制智能家居设备，如照明系统、温度调节器和娱乐中心等。在汽车行业中，语音助手可以帮助驾驶员控制汽车的各个系统，如导航、音乐播放和电话呼叫。在健身场馆中，语音助手可以帮助访问者跟踪他们的运动进度，并提供个性化的健身建议。

语言生成 AI 系统可以用于语言翻译、电商描述撰写、文章摘要生成等领域。例如，语言翻译可以帮助使语言不同的人们实现更好的交流，电商描述撰写可以减轻商家的工作负担，文章摘要生成可以帮助人们更快速、精准地了解文章内容。

四、对话式人工智能的好处

2016年，Gartner曾预测：“到2020年，人们与机器人的对话将超过与配偶的对话。”虽然这个预测并没有在2023年得到实现，但是对话式AI仍然可用于改善客户服务、提高效率和生产力，增强企业的用户体验并节省成本。

对话式人工智能可以以多种方式为聊天机器人提供优质服务。一方面通过虚拟助手等解决方案可以具备知识库，而聊天机器人则通常依赖常见问题解答文件。另一方面，“智能”或“智能”虚拟助手经过预先训练，知识面广，可以提供更丰富的对话基础，并倾向于解决问题，而不仅仅是回答简单的问题。

通过机器学习算法使用对话技巧、数据和模式分析，智能数字助理能够确定客户需求，并可以无缝地将他们引导到适合他们的服务。对话式人工智能的主要好处之一是改善客户服务，它可以帮助回答客户问题、提供信息并帮助进行24/7故障排除。此外，它还可以限定请求并在必要时将其重定向到人工操作员，这提高了整体客户满意度，在某些情况下甚至可能提高忠诚度。此外，对话式人工智能还可以提高工作场所的效率和生产力，例如虚拟助手可以帮助安排会议、设置提醒以及执行其他会占用宝贵时间和精力的任务。

对话式AI也是一种产生更加个性化和引人入胜的用户体验的方法，可以训练聊天机器人和虚拟助手了解用户的上下文和偏好，并提出个性化建议或提供定制信息，从而提高用户参与度和满意度。同时，通过对话式人工智能和相关智能自动化流程实现的目标，员工的满意度也可以提高，从而进一步提高客户满意度。

对于全球公司每年在客户服务电话上花费超过一万亿美元的事实，对话式AI确实代表了降低成本的真正机会，尤其是聊天机器人和虚拟助手可以用于自动执行重复且耗时的任务，从而减少对人工的需求。这可以降低成本并提高客户服务效率。此外，对话式人工智能还可以帮助企业识别和瞄准高价值客户，从而增加收入。

五、对话式人工智能的挑战与局限

NLP 和 NLU 限制

自然语言处理和理解是人工智能中的重要领域，具有广泛的应用。例如，在医疗保健领域，自然语言处理和理解可以帮助医生诊断病历，生成处方和医药建议。

在金融领域，它可以帮助银行自动化客户服务、反欺诈和合规性检查。在电子商务领域，它可以帮助在线购物网站更好地理解用户需求，提供个性化推荐和优化搜索结果。

此外，分析社交媒体上的文本和语音数据也是自然语言处理和理解的应用之一，可以帮助公司了解消费者意见和趋势。然而，由于自然语言的复杂性和多样性，处理歧义和比喻语言等非准确的表达形式仍然是对话式 AI 面临的挑战之一。

因此，在开发和使用对话式 AI 系统时，必须考虑到这些问题，并采取相应的技术手段来解决这些挑战。此外，保证系统算法的公平性和道德性也是一个至关重要的问题，需要制定相关政策和法规，并对系统中的数据进行审查和评估，以确保其准确性和公正性。

六、对话式人工智能的未来

预测的进步和发展

近年来，对话式 AI 取得了许多进展，许多专家认为，这项技术将继续发展，并在未来变得更加复杂。事实上，根据 IDC 研究总监 David Schubmehl 的说法，“对话式 AI 工具和技术市场在 2020 年显着增长……/……IDC 预测到 2025 年整个市场的收入将接近 79 亿美元”。

最重要的进步之一是自然语言处理 (NLP) 和理解 (NLU) 能力的提高。最近的进步导致系统更加准确并且可以理解更广泛的语言。

另一个重要的进步是深度学习技术的发展，例如神经网络。这些技术使得在大量数据上训练 AI 系统并随着时间的推移提高它们的性能成为可能。该领域的最后一大步是由 OpenAI 使用 ChatGPT 执行的，ChatGPT 是一种大型语言模型 (LLM)，经过大量数据训练，可以最准确地预测句子中接下来出现的单词。根据斯坦福大学的说法，“GPT-3 有 1750 亿个参数，并且在 570 GB 的文本上进行了训练 [making it] 能够执行它没有明确训练的任务，比如将句子从英语翻译成法语，几乎没有训练示例” .

对话式人工智能领域的其他大公司包括谷歌、亚马逊、Facebook、微软和苹果等公司。他们都在大力投资对话式人工智能，并正在开发范围广泛的产品和服务，包括虚拟助手、聊天机器人和智能扬声器。另一方面，也有一些小众玩家，例如 OpenAI，专注于开发更安全、对人类有益的 AI。这些参与者正致力于开发尖端的对话式 AI 技术。

微软完全理解 OpenAI 的价值及其解决方案的潜力。据报道，2023 年 1 月 10 日，他们计划在一轮融资中向 OpenAI 投资 100 亿美元。这将使 OpenAI 的价值达到 290 亿美元。

对话式 AI 的未来发展包括更多地使用 AI 支持的个性化和定制，以获得更量身定制的用户体验。另一方面，解决方案需要提高生成自然语言的能力，以实现更像人类的交互。这将导致更有效和准确的响应。第三，使用人工智能支持的情绪分析有望提高系统理解情绪并做出相应反应的能力。最后，还预计对话式人工智能系统将更多地集成到物联网(IoT) 中。他们很快就能控制和管理家庭和其他环境（包括商业和工业生态系统）中的各种设备。

对行业和社会的潜在影响

对话式人工智能的出现和智能通信系统的普及预计将在未来几年对社会产生重大影响。以下是一些潜在影响的示例：随着对话式 AI 系统变得越来越复杂，它们有望通过 24/7 全天候对客户查询提供更快、更准确的响应来改善客户服务。对话式人工智能系统有望变得更加个性化和引人入胜，为用户提供量身定制的体验。

对话式人工智能系统将通过自动化重复性任务和减少人力需求来提高生产力和效率。理想的目标是让员工专注于需要人类技能的更复杂的任务，例如创造力、同理心、批判性思维或道德意识。他们还被期望为简单的查询提供更有效和准确的响应。这些改进将减少查找和访问信息所需的时间和精力。

如果你关注悲观的科幻小说般的预测，你会担心人工智能将开始接管许多曾经由人类完成的工作。其中一些预测认为人工智能技术的发展将导致广泛的失业和社会动荡。更不用说机器人接管世界了。

仔细观察对进步的恐惧和对变革的焦虑，就会发现每一项创新都会产生恐惧。第二次工业革命引入了电力等新能源形式，也带来了后来证明是毫无根据的恐惧。机器使用的增加将导致熟练工匠和工匠的工作机会减少。现实情况是，虽然一些工作确实由于机器使用的增加而变得过时，但也创造了许多其他工作，例如运输和制造等工厂工作。这同样适用于所有颠覆性的技术飞跃。

我们可以预见，人工智能技术系统将变得越来越复杂，甚至越来越像人类。这将使企业能够为用户提供更加个性化和引人入胜的体验。最后，它将有助于自动化更复杂的任务并为人类工作者节省时间。

七、结论

随着自然语言处理和机器学习的不断推进，人们越来越有可能在与计算机交互时以一种更加自然而然的方式进行对话。这为许多新领域的应用以及更复杂的人机交互形式带来了新的可能性。

然而，虽然这些潜在的好处很明显，但要充分发挥对话式 AI 的潜力，还需要解决许多挑战。其中最大的挑战之一是开发出系统，能够始终理解并以符合上下文的方式回应人类语言。这不仅需要深刻理解单词的含义，还需要能够更微妙地解释单词在特定上下文、意图和情感中的使用方式。

对话式 AI 的另一个挑战是要理解和响应开放式问题或模棱两可的查询。有时，由于人类使用语言和词汇的多样性，计算机难以理解其所表达的真实意图，从而导致错误的答案。

更复杂的是，对话式人工智能系统还需要能够根据不完整的信息做出决策。这需要系统能够以适合于特定环境的方式处理不确定性，这似乎更像是一种人类技能，而非机械技能。然而，我们必须承认，目前的技术仍然面临着这些挑战，需要不断地进行改进和发展，才能更好地满足人们对智能对话系统的需求和期望。

八、国内人工智能领域聊天机器人推荐

以前由于技术条件不成熟，我们不得不通过键盘和鼠标与机器交互，使用机器理解的输入方式和关键词找到自己所需的信息。在如今，无论是硬件还是算法都已经有了飞跃进展，可以很好的实现这种最自然的交互方式。

因此，在自然语言处理，机器学习，知识图谱，大数据等技术和资源的驱动下，聊天机器人（chatbot）应运而生。

那么，面对市场上如此多样且未知效能的聊天机器人产品，使用者们又该如何去挑选呢？

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