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[導(dǎo)讀]   美國科技博客網(wǎng)站VentureBeat近日發(fā)布文章,指出了聊天機器人發(fā)展道路上面臨的三大障礙,其中包括語言復(fù)雜、用戶的信任和理解、以及使用便捷性等。以下就是這篇文章的主要內(nèi)容。

  美國科技博客網(wǎng)站VentureBeat近日發(fā)布文章,指出了聊天機器人發(fā)展道路上面臨的三大障礙,其中包括語言復(fù)雜、用戶的信任和理解、以及使用便捷性等。以下就是這篇文章的主要內(nèi)容。

  盡管我們將聊天機器人看作科技行業(yè)的新事物,但是,人與機器人之間的對話一直存在。長期以來,從Cleverbot、Smarter Child等聊天機器人到迷宮電話樹等,我們一直在努力打造能夠效仿我們?nèi)祟惢拥募夹g(shù)。最新的科技進步業(yè)已帶動這些工具獲得了長足的發(fā)展,而且也把它們帶回未來科技對話的前沿。

  由于蘋果Siri和亞馬遜Alexa之類的虛擬助手或“聊天機器人”的拉動,針對語音和文本的對話互動界面已經(jīng)上升到非常突出的位置。另外,基于文本的聊天機器人或信息平臺,例如Slack和Facebook Messenger等在應(yīng)用方面已經(jīng)取得了巨大進步。這些可喜的進步也讓這一行業(yè)吸引了大量的投資,同時也激發(fā)了人們對該行業(yè)的關(guān)注。像Domino之類的重要品牌都在使用利用虛擬助手來幫助客戶訂購食品,與此同時,諸如Healthtap之類的醫(yī)療公司也在利用Facebook Messenger把患者與醫(yī)生連接起來。

  盡管這些公司的相應(yīng)平臺已經(jīng)取得了成功,但要知道,這個行業(yè)在未來的發(fā)展道路上將會面臨一些不可避免的障礙。這樣的技術(shù)能夠按照我們的想像來執(zhí)行任務(wù)嗎?用戶會在多大程度上依賴聊天機器人?這些問題體現(xiàn)了用戶的疑慮,但同時也是該技術(shù)面臨的一些障礙表現(xiàn)。

  對這些問題,盡管我們目前仍沒有明確的答案,但是,我們能夠通過已有的知識,依據(jù)聊天機器人的歷史概況,以及此前人們與機器人的互動情況,來預(yù)測一下聊天機器人未來或?qū)⒚媾R的問題。在此,我們認為,聊天機器人在未來的發(fā)展道路上將面臨三大障礙。

  障礙之一:語言復(fù)雜

  現(xiàn)代化的對話界面應(yīng)用主要依賴于人工智能的進步以及連網(wǎng)設(shè)備的普及,從而向用戶提供捷徑以執(zhí)行簡單的任務(wù),例如獲取簡單問題(如芝加哥的天氣怎么樣?)的答案,或者是完成一個快速任務(wù)(如提醒我在30分鐘之后給某人打電話)等。

  與軟件一樣,語言是建立一套規(guī)則基礎(chǔ)之上,這種規(guī)則會隨時發(fā)展和演變。但是,說話的自然人與電腦不同,不會受限于這些規(guī)則,能夠自由地組詞造句,以此傳遞一種信息。除了地區(qū)方言之外,一些個人也會開發(fā)出一些獨特的語言方式,而且人類也的確擅長于理解彼此的語言,即使是在語法嚴重偏離語言規(guī)則的情況之下。當(dāng)美國著名脫口秀主持人史蒂夫·科拜爾(Stephen Colbert)說出“真實(truthiness)”這個詞時,人們不難發(fā)現(xiàn)他所表達的含義,盡管當(dāng)時這個單詞還沒有在字典里出現(xiàn)。從傳統(tǒng)情況來看,電腦在理解類似的語匯方面,會更加困難。機器學(xué)習(xí)雖然已經(jīng)提升了電腦的語言識別能力,但是,我們還沒有發(fā)展到人工智能能夠追趕語言快速演變步伐的程度,也無法適時理解每一種說話的特別方式。

  在傳統(tǒng)的對話界面中,理解力往往還與用戶的視覺處理或?qū)嶓w動作緊密聯(lián)系在一起。隨著對話在電腦領(lǐng)域的發(fā)展,系統(tǒng)理解和回應(yīng)用戶獨特語言方式(無論是語音輸入還是手動輸入)的能力都會與日俱增。僅僅完美地理解結(jié)構(gòu)化語言的系統(tǒng)將難以滿足大量用戶的需求,用戶們或許會發(fā)現(xiàn)這種系統(tǒng)需要改進后才能適應(yīng)電腦。否則,這種無法對類似熟悉語言作出反應(yīng)的系統(tǒng),也將永遠無法構(gòu)建許多產(chǎn)品生產(chǎn)者期望的那種熟悉關(guān)系。

  障礙之二:信任與理解

  我們已經(jīng)看到大量的有效聊天機器人被投入到服務(wù)市場,例如銀行業(yè)。最近,用戶給銀行打電話查詢銀行帳目時,銀行方面的接聽員甚至已不再是自然人,這也不是什么罕見的現(xiàn)象了。通過這樣的機器人,我們開始看到聊天機器人與自然人之間的聯(lián)絡(luò),并由此拉近了自動化與個人關(guān)注之間距離。此類互動從本質(zhì)上講是非常客觀的,能夠很好地服務(wù)于人工智能業(yè)務(wù)??傮w而言,人們在簡單的事實和指數(shù)等方面,似乎會相信電腦,特別是在數(shù)據(jù)方面(例如帳戶資產(chǎn)數(shù)目方面)。

  當(dāng)人們把過去客觀的見解移接到更加主觀的思維之中,那么情況就會變得復(fù)雜了。遠距離醫(yī)學(xué)能夠讓患者在不離開家的情況通過遠程通信工具接受醫(yī)生的診療,這種情況在醫(yī)療領(lǐng)域越來越受歡迎。這種從面對面到數(shù)字方式的轉(zhuǎn)型取得了成功,主要是因為在遠程的另一端,仍然是由自然人在看病。如果用戶用機器人代替自然人充當(dāng)醫(yī)生給患者看病,那么,患者對機器人的信任度還會那么高嗎?幾乎肯定不是。總體而言,越來越大的信任負擔(dān)以及用戶的質(zhì)疑都將成為聊天機器人未來發(fā)展的一大障礙。

  障礙之三:利用便捷性

  目前為止,已經(jīng)上市的聊天機器人并無太大的創(chuàng)新,不過相對于此前的問題而言,總體上還是有一些進展。例如,用戶可以在機器人的幫助之下,查看帳號資產(chǎn)、購買衣服以及預(yù)訂鮮花等。這些過程無論是從哪種網(wǎng)頁瀏覽器,多數(shù)情況下都是非常相似的。聊天機器人要想取得成功,還需要提供比當(dāng)前更好的體驗。

  對聊天機器人而言,更好的體驗就是使用簡單、便捷、無縫。耐著性子讓機器人挨個清單選擇某一讀物,的確不是什么有趣的事,特別是在用戶明明知道能夠在網(wǎng)站上短時間內(nèi)挑選出他們想要的讀物的情況之下。就一些任務(wù)而言,聊天機器人可能永遠也找不到解決方案,因為它們不一定能足夠簡捷地處理這些任務(wù)。但是,就其它任務(wù)而言,把產(chǎn)品簡單化、個性化以及有效的機器學(xué)習(xí)等融合起來,會有助于解決其中的諸多問題。通過更加徹底地理解用戶,這些系統(tǒng)也就能夠提供獨特的價值,并簡化任務(wù),從而讓對話能夠有一個最為簡捷的方案。

  展望未來

  隨著時間的流駛,語言處理和整個人工智能水平都將持續(xù)提高,而且能為聊天機器人在較小投入下執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)開啟全新的機遇。當(dāng)然,盡管多數(shù)機器人能夠效仿自然人的處理程序,但是,人工智能在解決大量的復(fù)雜的自然人問題方面,仍有很長的路要走。不過,當(dāng)看到SmarterChild和Moviefone等大力投資以推動該領(lǐng)域的持續(xù)進步時,我們又感到這一步會越來越近。

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