時下最人性化的智能機器人技術你了解多少？

　　說到人工智能（Artificial Intelligence），你想到的是什么？無人駕駛汽車？Alpha Go？對于大多數(shù)人來說，人工智能聽起來都像是科幻電影中的情節(jié)。然而你知道嗎，在當下這個世界的很多領域，人工智能已經(jīng)成為了支柱般的存在。

　　在對沖基金行業(yè)（Hedge Fund），許多銀行及私募已經(jīng)開始利用機器學習（Machine Learning）為客戶進行投資組合推薦（Portfolio Recommendations）；此外，許多金融交易機構(gòu)已經(jīng)非常倚重AI去應對金融市場上瞬息萬變的信息環(huán)境；而一些量化分析公司，人工智能算法已經(jīng)被拿來去測試一些復雜的投資方案。

　　如果你仔細看一下上述這些AI在不同領域的應用，你會發(fā)現(xiàn)人們都只是運用了AI的一個重要的特性，那就是：相對于人類，人工智能不具有任何的情感，因此在做決策時能夠最大程度做到客觀與合理。

　　相較于上面說到的這些“冷冰冰”的應用，人工智能在下面的這個應用中則更突顯了AI“暖男”的一面：當無數(shù)技術都試圖通過AI將“感性”變?yōu)椤袄硇浴睍r，這項技術卻在試圖將更多的“理性”變?yōu)椤案行浴?，這項技術就是：智能聊天機器人。

01、究竟什么是智能聊天機器人？

　　智能聊天機器人是根據(jù)用戶輸入的聊天內(nèi)容，可以自動給出和人類相似聊天行為的聊天系統(tǒng)。你可能要問了，好好的為什么要發(fā)明一個用來聊天的機器人呢？

　　聊天機器人作為自然語言處理的核心研究方向之一，與搜索引擎相比，能更有效地為用戶從海量信息中提供有用信息，同時具有更佳的人機交互體驗；如果你比較關注科技領域，你會發(fā)現(xiàn)微軟、谷歌和臉書等公司各自推出了不同的聊天機器人產(chǎn)品，并推動聊天機器人作為用戶與機器之間新的交互模式不斷的發(fā)展。

02、智能聊天機器人目前面臨著怎樣的難點？

　　在聊天機器人的實現(xiàn)中面臨著各種各樣的挑戰(zhàn)，其中包括以下三個主要的難題：

　　1. 如何利用好上下文信息

　　2. 如何解決通用回復問題

　　3. 如何評價聊天內(nèi)容的好壞

　　一個好的聊天機器人應該能夠結(jié)合上下文進行回復。在長對話中，人們可以跟蹤說過的話和對話中的信息。如何有效利用長對話中的信息成為研究的熱點問題。

　　聊天機器人中另一個常見的問題是，在基于生成的方法中傾向于生成通用的回復，像“很好”，“我不知道”，這些在大多情況下適用的回復。針對這種問題，很多研究者試圖通過改變目標函數(shù)來提高回復多樣化。

　　如何評價一個模型結(jié)果的好壞同樣是聊天機器人實現(xiàn)的一個難點。由于在回復中可能會包含完全不同的單詞或者短語，因此機器翻譯中常用的評估矩陣ELEU并不適合用來作為聊天機器人的評價矩陣。

03、如何實現(xiàn)智能聊天機器人？

　　智能聊天機器人的實現(xiàn)方法主要包括兩種：

　　1.基于檢索的方法

　　方法論：在基于檢索的方法中，首先定義知識庫，存儲需要的回復和一些啟發(fā)式的方法，根據(jù)輸入和上下文挑選合適的回復。這里的啟發(fā)式方法可以是簡單的基于規(guī)則的表達式去匹配，也可以是復雜的一系列的機器學習方法的組合。在基于檢索的方法中不能生成新的文本，只會在固定的回復集中挑選合適的回復。

　　弊端：基于檢索的方法中所有回復檢索于現(xiàn)存的知識庫，很少會出現(xiàn)語法錯誤；但是這種方法無法對沒有事先定義的情形進行處理。

　　2.基于生成的方法

　　方法論：基于生成的方法不需要依賴于定義好的回復。生成的方法是基于機器翻譯自動生成回復，與從一種語言翻譯到另一種語言不同的是，這里是從輸入翻譯到輸出，如下圖所示。

　　弊端：基于生成的方法給人感覺像是在和人對話，然而這些模型很難訓練，并且很容易使用包含語法錯誤的句子進行回復。

04、智能聊天機器人的前景如何？

　　賦能網(wǎng)留學表示，聊天機器人是當下AI最火的分支之一，現(xiàn)在以及接下來的幾年里，它們將在生活中越來越普及，在服務中也愈加隱形。新型及創(chuàng)新性的用戶案例可以幫助聊天機器人在多個領域提高使用性能，更好地服務于用戶。

　　此外，在未來的10年內(nèi)，隨著人工智能的發(fā)展，我們將不會覺得聊天機器人有何特別之處；而是更加習以為常，將其視為生活的一部分；而這也意味著智能聊天機器人的市場將更多廣闊。無論是對于求學還是求職來說，智能聊天機器人都是一個極具潛力的方向。