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有ChatBot智能聊天机器人（智能聊天的机器人）
发布时间：2023-04-13 19:48:32
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于有ChatBot智能聊天机器人的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、如今可以免费接入的聊天机器人有哪些？
目前，可以免费接入的聊天机器人有许多。这些聊天机器人主要分为两大类：一类是基于规则的聊天机器人，另一类是基于人工智能的聊天机器人。
基于规则的聊天机器人，这类聊天机器人的核心算法是对用户输入的语句进行规则匹配，然后返回预先设定好的回答。这类聊天机器人的优点是简单易用，不需要深入的算法知识，可以快速构建。例如，图灵机器人、小乖机器人等。
基于人工智能的聊天机器人，这类聊天机器人的核心算法是对用户输入的语句进行语义分析，然后根据语义分析的结果返回相应的回答。这类聊天机器人的优点是回答精准，能够模拟人类的聊天方式。例如，图灵测试机器人、智能助手机器人等。
感谢采纳
二、聊天机器人概述
聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类，进而与人进行对话的程序。
1950年，图灵（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上发表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，这篇文章开篇就提出了“机器能思考吗？(Can machines think?)”的设问，提出了经典的 图灵测试（Turing Test） 。通过图灵测试被认为是人工智能研究的终极目标，图灵本人也因而被称为 “人工智能之父” 。
1966年，最早的聊天机器人程序 ELIZA 诞生，由麻省理工（MIT）的约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发，开发用于临床模拟罗杰斯心理治疗的 BASIC脚本程序 。实现技术仅为对用户输入计算机的话语做关键词匹配，并且回复规则是由人工编写的。
1972年，美国精神病学家肯尼思·科尔比（Kenneth Colby）在斯坦福大学（Standford University）使用 LISP 编写了模拟偏执型精神分裂症表现的计算机程序 PARRY 。
1988年，英国程序员罗洛·卡彭特（Rollo Carpenter）创建了聊天机器人 Jabberwacky ，项目目标是“以有趣、娱乐和幽默的方式模拟自然的人机聊天”，这个项目也是通过与人类互动创造人工智能聊天机器人的早期尝试，但 Jabberwacky 并未被用于执行任何其他功能。技术是使用 上下文模式匹配技术 找到最合适的回复内容。
1988年，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的罗伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人开发了名为UC（UNIX Consultant）的聊天机器人系统。UC聊天机器人目的是帮助用户学习UNIX操作系统。
1990年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳（Hugh G. Loebner）设立了人工智能年度比赛------勒布纳奖（Loebner Prize）。勒布纳奖旨在借助交谈测试机器的思考能力，它被看做对图灵测试的一种时间，其比赛的奖项分为金、银、铜三等。目前为止，尚无参赛程序达到金奖或银奖标准。
在勒布纳奖的推动下，聊天机器人迎来了研究的高潮，其中较有代表性的聊天机器人系统是1995年12月23日诞生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。随着 ALICE 一同发布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移动端虚拟助手的开发中得到了广泛的应用。
2001年，SmarterChild在短信和即时通信工具中广泛流行，使得聊天机器人第一次被应用在了即时通信领域。2006年，IBM开始研发能够用自然语言回答问题的最强大脑 Watson ，作为一台基于IBM“深度问答”技术的超级计算机， Watson 能够采用上百种算法在3秒内找出特定问题的答案。
2010年，苹果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技术来源于美国国防部高级研究规划局公布的CALO计划：一个简化军方繁复事务，且具备学习、组织及认知能力的虚拟助理。CALO计划衍生出来的民用版软件就是 Siri虚拟个人助理 。
此后，微软小冰、微软Cortana（小娜）、阿里小蜜、京东JIMI、网易七鱼等各类聊天机器人层出不穷，并且这些聊天机器人逐渐渗透进人们生活的各个领域。
2016年，全国各大公司开始推出可用于聊天机器人系统搭建的开放平台或开源架构。
2010年至今，标志性的聊天机器人产品如下图所示。
总结：随着人工智能相关技术“东风”渐起，自然语言处理研究硕果颇丰，聊天机器人相关技术迅速发展。同时，聊天机器人作为一种新颖的人机交互方式，正在成为移动搜索和服务的入口之一，毕竟搜索引擎的最终形态很可能就是 聊天机器人 。众多人工智能领域的探索者和开发者都想紧紧抓住并抢占聊天机器人这一新的交互入口。
下面从几个维度对齐进行分类介绍。
在线客服聊天机器人系统 的主要功能是自动回复用户提出的与产品或服务相关的问题，以降低企业客服运营成本、提升用户体验。代表性的商用在线客服聊天机器人系统有小i机器人、京东JIMI客服机器人、阿里小蜜等。以京东JIMI客服机器人为例，用户可以通过与JIMI聊天了解商品的具体信息、了解平台的活动信息、反馈购物中存在的问题等。另外，JIMI具有一定的 拒识能力 ，因此可以知道用户的哪些问题时自己无法回答的，且可以及时将用户转向人工客服。阿里巴巴集团在2015年7月24日发布了一款人工智能购物助理虚拟机器人，取名为“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客户需求所在的垂直领域（服务、导购、助手等），通过“智能+人工”的方式提供良好的客户体验。
娱乐场景下聊天机器人系统 的主要功能是同用户进行不限定主题的对话（闲聊），从而起到陪伴、慰藉等作用。其应用场景集中在社交媒体、儿童陪伴及娱乐、游戏陪练等领域。有代表作的系统如微软的“小冰”、微信的“小微”、北京龙泉寺的“贤二机器僧”的等。
教育场景下的聊天机器人系统 可以根据教育内容的不同进一步划分。这类聊天机器人的应用场景为具备人机交互功能的学习、培训类产品，以及儿童智能玩具等。
个人助理类 应用可以通过语音或文字与用户进行交互，实现用户个人事务的查询及代办，如天气查询、短信手法、定位及路线推荐、闹钟及日程提醒、订餐等，从而让用户可以更便捷地处理日常事务。
智能问答类 聊天机器人系统可以回答用户以自然语言形式提出的事实型问题及其他需要计算和逻辑推理的复杂问题，以满足用户的信息需求并起到辅助用户决策的目的。不仅要考虑如 What、Who、Which、Where、When 等事实型问答，也要考虑如 How、Why 等非事实型问答，因此智能回答的聊天机器人通常作为聊天机器人的一个服务模块。
从实现的角度来看，聊天机器人可以分为 检索式 和 生成式 。检索式聊天机器人的回答是提前定义的，在聊天时机器人使用规则引擎、模式匹配或者机器学习训练好的分类器从知识库中挑选一个最佳的回复展示给用户。生成式聊天机器人不依赖于提前定义的回答，但是在训练机器人的过程中，需要大量的语料，语料包含上下文聊天信息和回复。
尽管目前在具体生产环境中，提供聊天服务的一般都是基于检索的聊天机器人系统，但是基于深度学习Seq2Seq模型的出现可能使基于生成的聊天机器人系统成为主流。
基于功能的聊天机器人可以分为问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统4种。
目前，对问答系统和主动推荐系统的评价指标较为客观，评价方式也相对成熟。而面向任务的对话系统和馅料系统，在给定相同输入的情况下，系统回复形式可以多种多样，对于用户的同一输入，通常有多种合理且数目不固定的回复，这使得很难通过一种客观的机制对其进行评价，所以在评价时需要加入人的主观判断作为评价的依据之一。
通常，一个完整的聊天机器人系统框架如图，其主要包含自动语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成5个主要的功能模块。需要指出的是，并不是所有的聊天机器人系统都需要语音技术。
例如，以文字方式实现人机交互的聊天机器人系统，就不需要自动语音识别模块和语音合成模块。
Amazon Lex是一种可以在任何程序中使用语音和文本构建对话界面的服务。Amazon Lex提供可扩展、安全且易于使用的端到端(end2end)解决方案，以构建、发布和监控开发人员发布的机器人。下图展示了聊天机器人如何通过对话的方式协助用户完成订花的需求。
另一个典型的聊天机器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai积累了大量高质量的对话数据，有效促进了聊天机器人系统的发展，并通过将人工智能和人类智能结合，进一步提升了聊天机器人的智能水平。
聊天机器人的4种分类，包括 问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统。
Siri被定位为面向任务的对话系统，为用户提供打电话、订餐、订票、放音乐等服务。Siri对接了很多服务，且设置了 “兜底” 操作，当Siri无法理解用户的输入时就命令搜索引擎返回相关的服务。Siri的出现引领了移动终端个人事务助理的商业化发展潮流。
下图是Siri的技术框架：
2011年2月，IBM耗资3000万美元研发的IBM Watson登上了美国著名智力问答竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy)，面对节目中充满双管意思的英文问题，IBM Watson能做出分析并在庞大的自然语言知识库中寻找线索，将这些线索组合成答案。最终，IBM Watson压倒性地优势击败了节目中最聪明的人脑，同时创下了这个知识竞赛系列节目27年历史上的最高分。IBM Watson作为IBM公司研发的问答系统，集成了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等多项技术的应用，形成了假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的深度问答技术。IBM Watson可以分析自然语言形式的数据，通过大规模学习和推理，为用户提供个性化服务。
2012年7月9日，谷歌发布了智能个人助理Google Now。Google Now通过自然语言交互方式为用户提供页面搜索、自动指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基础上发布的语音助手。Allo具备随时间推移学习用户行为的能力。
2014年4月2号
主动推荐系统采用的是一种实现个性化信息推送的技术方式。主动推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为数据建立用户画像，从而基于用户画像主动向用户推荐系统认为能够满足用户兴趣和需求的信息。在电商购物（如阿里巴巴、亚马逊）、社交网络（如Facebook、微博）、新闻资讯（如今日头条）、音乐电影（如网易云音乐、豆瓣）等领域均有广泛而成功的应用。主动推荐系统本质上是一项帮助人们解决信息过载(information overload)问题的工具。所谓信息过载，是指用户真正需求、真正感兴趣的东西被淹没在其同类物品的海洋里。 主动的交互方式能够显著提升用户体验，且机器人主动交互的方式更接近真实的人与人之间的对话方式，使得对话更自然。
一种主动推荐的方式，是基于 知识图谱（Knowledge Graph） 的主动推荐系统。例如，在建立音乐领域的主动推荐系统时，可以先建立音乐领域知识图谱和用户知识图谱，然后在进行用户信息搜索的过程中建立起用户的音乐喜好画像，从而更精准地对用户进行音乐推送。
从图中可看出，在用户点播歌曲的过程中，主动推荐系统可以结合音乐知识图谱、用户个人知识图谱，以及用户的历史对话数据，综合给出最优的音乐推荐。
主动推荐系统与问答系统、面向任务的对话系统和闲聊系统被认为是聊天机器人产品的4种主要分类。
三、有没有微信自动聊天机器人
有的，微信自动聊天机器人通常是借助第三方软件来实现机器人和人类的自由对话。除了我们知道的微软小冰，图灵机器人外，聊天狗作为微信社群工具，除了可以对群组进行管理，也具有智能聊天机器人。在微信群中通过个人号的形式和群友进行对话，能有效拉近群友之间的关系，加强对社群粘性。微信群里自动聊天机器人是通过第三方软件来实现的，像这种同类软件有微信聊天机器人和微信社群管理机器人这两大类。其中微信聊天机器人就是你所说的自动聊天机器人，通过在微信群里接入机器人账号或者是以个人号的形式来绑定机器人账号，在群组中就会是以个人号的形式来和群友进行互动，这种形式是由于直接以机器人账号形式来进行群聊的。
其实它们能做的事情还有很多，比如在微信群引流时可以自动同意好友的验证请求并拉入群，通过关键词入群，批量拉人入群，在微信群裂变中还可以发布邀请任务，系统能自动统计群成员邀请的好友数量，并针对性的发布积分奖励。
当然，其他的还包括新人入群欢迎、广告自动踢人、群签到打卡、群成员重复检查、关键词自动回复、定时群发、多群群发、定时发送朋友圈、批量修改群公告、黑名单、白名单、关键词监控、群组标签等等。除了这些也能查天气，查新闻，讲故事等，群主也不用在愁着找群聊话题。
四、如何搭建chatbot以及聊天机器人理论框架
聊天机器人究竟是什么？
首先科普一下，了解下聊天机器人究竟是什么？Chatbot又可简称为Bot，指的是聊天机器人，注意这里的chatbot可不是实体的机器人，它是指以聊天界面为基础，可以是文本聊天，也可以是语音聊天，通过聊天解决用户需求的一种服务模式，类似于虚拟助理。
经蛋壳研究院研究了解，Bot并不是一个新玩意，甚至大部分的bot所运用的技术都较为简单。相信大家都曾经有过chatbot的体验（最简单的比如当你短信回复10086几个数字，10086就会把你当月的使用情况发送给你）。没错，chatbot很早就有了。只不过近几年随着移动通讯开始赶超移动社交，以及人工智能和大数据的兴起。Chatbot才开始被视为一种巨大的机会，有可能替换app模式，改变互联网现有的商业模式。并且从今年facebook和微软的发布会可以看到，chatbot都是他们未来重点布局的一个方向。
聊天机器人创业需要避免几个误区
就最近半年来的情形，聊天机器人至少在欧美很受追捧，虽然大量的开发者涌入，但真正做得好的并不多，蛋壳研究院认为95%的细分场景仍旧在空白状态，等着被挖掘建设。医健领域的许多创业者对这一领域尚比较陌生，对这一领域如何切入存在误区。以下几个方面值得注意。
1、聊天机器人技术门槛未必很高
一看到机器人几个字，很多朋友会觉得那就是智能领域，有较高的技术门槛。其实未必。现如今无论是自然语言处理还是AI结合大数据进行智能诊断技术层面都尚未十分成熟，个别创新公司和巨头们确有所建树，但也如大家所担心的技术门槛较高，不是什么人都能玩起来。事实上并非如此，正如本文前面解释的聊天机器人概念及基本工作模式，聊天机器人可深可浅，且有诸多开放技术平台供使用，对人工智能技术的掌握并不需要十分深入。
2、升级交互界面体验是当下Bot的主体价值
还在门外观望的创业者，许多人并不明白Bot的诉求价值是什么。其实，当前聊天机器人模式能解决的核心问题是优化交互界面，以更为人性化的沟通模式全面升级交互体验。核心价值在于界面体验，未必一定升级服务本身的价值。
为什么一些评论家认为Bot可能全面替代App，事实上是从进入界面模式的角度来说得。也就是说以后我们不是打开一个一个App去获取服务，而是打开一个Bot进行对话来获取服务。正如几年前，手机交互模式还主要依赖键盘，如今已全面转向触屏模式。
界面体验的升级看着并没有什么高智能，但却符合人们愿意“懒死”的本性，能躺着就不坐着，能坐着就不站着，动嘴皮子能解决就绝不动手。简单、直接、快捷这些好处多少能少用几个脑细胞，在一个设计妥当的聊天机器人上确实能比App体验更佳。
3、Bot与“导”相关，它可以成为流量入口
简单直接快捷，这些诉求价值点十分适合成为人们获得某项服务的入口，例如导购、导诊、导航类似的目的都会十分匹配Bot，一个有平台聚集性质的Bot可以成为一个新的流量入口。当然许多已经霸占在流量入口上的巨头会想尽一切办法再度霸占入口。这也是为什么Google、苹果、Facebook等等巨头们都在达平台Bot的重要原因。
4、Bot不是被动应答，它可以有很强的主动性
通常人们觉得我向聊天机器人问一个问题，然后Bot被动应答。但其实，Bot也可以根据情景对你进行提问、追问。这一模式更为主动，更易调动用户参与，提高用户黏性。Bot相比网页模式，更易有较强的互动性。
同样作为入口，往往承担着获取数据的职能。从机器获得数据的角度来看，Bot界面要比传统网页模式更为主动。以往传统界面你只能被动等待用户去填入信息，而Bot是可以在时间轴上不断交互的，它可以根据前提设定主动追问，定向追问，也因此更有可能获得更全面，更易结构化的数据。
无论是交互界面、个人数据采集、还是服务导航、流量入口等关键词在数字健康、互联网医疗领域无异也是重要词汇，尤其对2C端模式更是如此。数字健康领域的创业者们根据自身情况不妨想一想如何借用Bot优势提升自身产品的体验，增加卖点，提高用户黏性，提升转化率。同时有必要关注人们对Bot模式的接受度。
国内医健聊天机器人哪些应用场景更务实？
互联网医疗健康领域，过去2~3年间已有大批APP涌入，绝大多数创业团队尚在寻找更成熟可持续的商业模式。聊天机器人有何助益？在大多应用场景下以优化界面为核心价值的聊天机器人很难成为救命稻草，大多只能锦上添花。然而在某些领域，界面升级能匹配关键的价值诉求。蛋壳研究院认为以下几个方面的应用会有点意思。
养老看护切入。老年群体对APP模式接受度差，他们许多人难以适应以往的人机交互界面，聊天机器人界面更易被老年人接受。一定程度作为生活助手，处理紧急情况，起到一定的陪伴作用。然而可能通过B2B2C业务模式来推进会更佳。
快捷百科解答。也许聊天机器人模式会颠覆我们以往查字典类型的知识获取方式了。以往按各种索引查找的模式转化成聊天机器人模式后能显著提升效率，并且在有一定互动问答的模式下，更容易将有关联的知识点全面获取，避免犯下断章取义的错误。尤其在医学健康、营养保健、运动健身类知识领域，许多信息都不是单线条孤立存在的。
分诊导诊预诊。在分级诊疗大政策背景的推动下，能高效配置医疗资源，为医护人员节省精力，降低医疗部门运营成本的产品会有一定接受度。通过聊天机器人界面模式能更好的实现预诊分诊导诊。以往在这一领域深度耕耘的互联网医疗创业公司很多，竞争也十分激烈。仅以聊天机器人模式改进、优化、或新加入竞争不可能改变竞争很格局，也无法解决根本困境。最终仍旧需要多维度比拼。
医疗保健机构客服。将聊天机器人用于客服部分替代人工在许多产业已有应用，医疗保健机构也有较大的客服需求，这与其他产业的客户中心需求类似，但其本质上和医疗健康本身并没有什么关系，也是典型的2B业务。
以上就是关于有ChatBot智能聊天机器人相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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