聊天机器人：应用程序纪元新黎明

原文做者：Sophia Brooke
原文连接：《Chatbots: The Dawn of a New Era in App Development》
编译：一熊翻译组 Mason

沟通是人类解决问题最固有的方法。一直以来，咱们的设备会提示用户使用一些交互方式，例如按钮、菜单、滑动等。随着聊天机器人的引进，这一切可能都将改变。由于当一个聊天界面在考虑周全、设计优秀的状况下，会比那些屡获殊荣的网站与应用程序表现得更为直观，而且也更受欢迎，像最好的 UX 项目都会有一个交互功能来吸引用户。聊天机器人依照字面意思来说就是彻底围绕对话而创建。

采用这项技术的根本缘由在于聊天机器人可让公司以一种更为个性的方式与他们的关注者们进行联系。废除以往那种一刀切的方式，取代网站上的不人性化，这种一对一的互动让品牌有着一个更加能表明本身的声音。

网站与应用程序设计的新纪元

聊天机器人正站在数据的肩膀上，接管一直以来左右虚拟世界的「导航项」的任务。当与一个训练有素的相关机器人对话时，使用者会感到再也不须要「导航项」这种文物了，由于经过一问一答，客户能够得到全部须要的信息，而时间上却要比浏览整个网站或是使用复杂的传统工具少得多。

实际上，聊天机器人整合了客户端交互的各个方面：搜索、过滤、客户关怀还有沟通联系。哪怕是一些聊天机器并无被编入去回答的问题，也构成了对公司有价值的观点，由于若是客户们在需求一个未提供的产品，那么这些问题既是开发缺陷也是新趋势。

聊天机器人会取代应用程序吗？

技术进步的一个标志是人们在与技术的开发过程当中使用接口的改变。最开始冲孔卡的淘汰，到后来基于浏览上的交互创造操做系统。如今，是时候考虑去用聊天机器人去取代一些应用程序了。那些常规智能手机上下载的常见应用：计算器，天气，计步器与阅读器等，这些应用中的每一款均可以在例如社交媒体的使用环境中被提供一样信息功能的聊天机器人所替代。

然而也不是全部的应用程序都将会被取代，举个例子，摄像类的聊天机器人就形如鸡肋，但能够用这样的功能进行功能扩充。

NLP 与机器学习

但聊天机器人怎么能模仿得出像一个老练的客户服务表明呢？其实只要经过天然语言处理与机器学习，这都是可能的。机器人经过掌握关键词、语句，能够从预设好的数据平台上生成大体回复。它经过识别系统，执行算法与人造神经网络进行操做。只要这个机器人在线，那么整个学习过程就还在继续，并生成一个智能反馈循环去深度学习。

现阶段，NLP 技术还在它的起步期，在移除机器生硬感与添加人类表达情感上还有太多的学习空间。这一切都围绕着学习近期聊天日志，或是当机器人的首句回复失真时提供用户以选项反馈来实现。

NLP 的基础在于

• 符号化——将与机器人相关的字符串分割至字节

• 规范化——处理消息以消除拼写错误以及区分大小写与标点符号

• 命名实体识别——算法搜索产品名称、数字与其余有意义的数据进行反馈

• 依赖性解析——机器人分析输入的数据以搜索动词，形容词并理解词语间的关系

• 情绪分析——某些机器人会试着去了解本次交互是否有助于客户，是否令客户满意，甚至判断将该客户转交给人工服务是否会更好

并非全部的机器人都有最后两项特征，由于这些功能须要更高层次的编码与特性支持，这也表明了免费的基本版聊天机器人与适用于企业的高端版本之间的区别。

限制条件与解决方案

聊天机器人大多受限于设计者的能力与 NLP 捕捉对话上下文的实际状况，比方说对话的细微之处甚至用户讽刺对于机器人来说都是很难甚至不可能理解的。更多像是复数同样的概念，须要直截了当的定义或是被解释彻底，才能使机器人充分了解平常遇到的状况。这种状况的其中一个解决办法是使用 inflector 辅助函数。而对于相似的术语与代名词，开发人员可使用词库资源去完善机器人的词汇表，辅以手动输入正确名称的字词至经常使用词。

其实若是你只是随便用用，就没必要去考虑什么可拓展性。来自 Iflexion 的 Web 应用程序开发人员解释说，一旦你的聊天机器人获得了指引，你就须要确保它能够有效处理流量并有合理的响应时间。一样，若是你指望一些国际客户，那么你的聊天机器人还须要准备多种语言以免失效，并让它变得更为人性化。此外，还须要妥善处理安全问题以防止身份盗用。

另外一个的标志性的局限是此前建立机器人的平台。一些是建立基于现有服务之上，像是 Facebook、Skype，这让他们容易受到用户的潜在变化和连续性的影响。若是用户在平台上与机器人开始对话后想换一个语境，就须要深度集成技术。

机器人是一个广泛的解决方案吗？

聊天机器人虽然像是万能钥匙同样，但它也仅仅只是个工具，不该该去跟风使用。像绝大多数工具同样，它们在服务于特定目的时才能展示出最好的一面。

好消息是聊天机器人在质量与可行性上一直有一个同步的提高，并在客户关怀以及其余方面节省下的资金数目使人印象深入。这一数字在 2017 年预计达到 2000 万美金，并在 2020 年指望上升到 80 亿美金。

然而坏消息是机器人毫不是弥补结构与信息上弱势的解决办法。事实上，使用机器人是对公司成熟度的一次考验，只有当流程已经明肯定义，每一个问题都有个清晰的答案时才具可行性。最好由已经有流程规范的公司来使用。