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AI聊天机器人 — 机遇和挑战并存

也许AI领域最广泛和突出的应用就是各种各样的AI聊天机器人了。聊天机器人已经成为了大的组织的内部以及外部交流策略的不可或缺的一部分。聊天机器人已经在工业上取代人类成为了第一级查询的解决方案。这些方案中,终端用户都是直接和聊天机器人交互的。

什么是聊天机器人?

聊天机器人是基于各种准则,模拟人类和终端用户进行交流。也就是说,聊天机器人可以像人类一样和你交流,他基于开始预定义的规则和逻辑问你问题,并且回答你的问题。

得益于复杂的机器学习算法,聊天机器人可以让电脑程序来模拟人类交流,并且能够对输入的查询做出相应的反应。因为聊天机器人由AI所驱动,所以他们能够自我学习并且理解人类的语言,而不仅仅是电脑的命令。他们的效率,正确率和总的智能程度会随着他们不断的对话而不断增长。

AI聊天机器人怎么工作?

聊天机器人和信息接口类似,他可以响应用户的查询,就像人类一样。他们看起来和别的APP类似,但是他们的UI层工作起来不太一样。机器学习的算法为人类和聊天机器人之间交流提供了动力。

机器学习的算法把你的查询或者消息分解成人类能够理解的自然语言(使用NLP的技术),然后在用你所期待的方式返回相应的应答。
 

聊天机器人如何工作的例子

假如你有一个基于AI的聊天机器人在你的手机或者电脑上,然后你想从LA去纽约。你可以打开这个聊天机器人,然后输入以下信息:

“预订一个飞机票,从LA飞到纽约”

你也许会得到下面这样的回答:

“几个人和你一起飞?”

当你回答了这个问题,机器人会立即返回所有适合的航班信息。听起来很厉害,对不对?

这个从机器返回的回答看起来很自然,就像人类的回答一样。但是你知道这后面是怎样实现的吗?

首先,机器需要理解你输入的是什么意思。聊天机器人是通过很多技术来实现这个的,比如智能神经网络,文本分类器以及自然语言理解等等。机器的回答需要通过适合的信息来回复,至少看起来是很自然的类似人类回答。这是通过自然语言产生来实现的(NLG)

我们来深入了解一下这些技术:

文本分类器

这个技术中,单词和句子被分成有意义的意图。聊天机器人理解这些意图,然后根据意图来做出响应。

文本分类就是把一系列预定义的分类分配给内容。通过自然语言处理,文本分类器分析文本并且创建了一系列预定义的标签或者基于输出做出反应。

自然语言处理

机器人很依赖自然处理过程的技术。人类的语言很混乱,而NLP有这个能力来处理他们。根据各种不同的库,NLP引擎可以区分和提取各种entity,这些entity就是用户提供必需的信息。

聊天机器人可以分为两类:

  1. 基于固定规则的聊天机器人
  2. 基于机器学习的聊天机器人

基于固定规则的聊天机器人仅仅能够对特定的命令进行响应,所展现出来的智能程度也很固定。假如他所收到的命令是无法理解的,那么他就没有办法给出合适的响应。

然而,基于机器学习的聊天机器人融合了人工智能并且能够理解语言,不仅仅是命令。他可以通过更多的交互和信息来进行学习。

机器学习是这个系统的是否能够不需要人工干预就学习过去的经验,并且能够使用他所学到的东西。

计算机系统使用机器学习,通过接触到很多例子来进行学习。这个通过例子进行学习的方法和人脑学习是一样的,所以称之为神经网络。机器学习使用的算法是指令序列,他能够命令电脑去做什么。它可以以复杂的方式来安排和组合算法。

当机器收到输入,他需要识别输入,并且创建相应的上下文,这样他就可以知道这个输入需要怎样的输出。因为聊天机器人是通过输入的数据来训练的,他可以找到相应的规律,并保存下来作为参考。

深度学习也是一种机器学习,它采用称为人工神经网络的分层算法。深度学习不是特定任务的算法,而是让系统去分析数据,然后根据数据的表现形式来探索所具有的特征。算法的每一层都包含内部连接的神经元。先前学习的模式和事件可以用来衡量神经元之间的关系。算法可以通过大量数据来寻找模式,然后进行总结看如何对新的数据进行响应。

因此这种方式应用于AI聊天机器人,尤其当预定义的响应没有用的时候。

使用AI聊天机器人的巨大好处

让我们来看看部署AI聊天机器人的一些关键优势:

  • 改进终端用户的体验:聊天机器人给终端用户一个实时的支持,不管是一个零售的商店,还是一个产品的支持中心/网络或者一个商业的前段或者后端办公室,它都可以工作。因为这些接口对终端用户来说是准备好了的,所以完全不需要等待的时间。这也意味着终端用户可以立即得到他们想要的答案,这无疑可以大大提升他们的用户体验。基于查询,机器人可以向用户展示文档,视频等等来帮助解决问题。

更重要的是,聊天机器人可以提供24/7的服务。他们可以通过编程自动回复用户查询,假如查询过于复杂,可以把相关的问题转给人工来进行处理。这可以极大地提供用户的体验。

  • 增加和用户的面对面时间:商家可以通过聊天机器人来增加和用户的面对面时间。有调查发现,现在的客户比较喜欢通过增加交互时间和个多个性化的交流通道来进行有个性化的体验。而聊天机器人恰恰符合这个要求,而且可以更加便捷和快速地提供这些服务。而且,聊天机器人可以很方便地集成进流行的平台,比如Facebook或者Instagram等等,从而给终端用户提供无缝连接的体验。
  • 分析和见解:聊天机器人不仅仅是一个很好的聊天通道,它还是一个收集用户爱好和行为的媒介。商家能够快速地收集用户的反馈,并分析他们的行为和爱好。

除此之外,聊天机器人还可以用来识别付费的漠视你和消费行为。它能够帮助商家制定重要的决策和产品的策略。

  • 潜在客户的产生和转化:有了聊天机器人所收集到的信息,它可以提供消费者最终购买所需要的信息。聊天机器人可以编程为建议和影响消费者去做决策并增加最终的转化率。
  • 节约成本并且便于扩张:开发和维护一个功能完整的聊天机器人比开发很多跨平台的APP或者雇佣很多员工来处理大量的查询要来的经济和快捷。因此,商家可以有极大的节约成本,不需要雇佣更多的人,并培训他们。一个典型的聊天机器人只需要引入最初的开发成本和运行时的成本,而这些是和可能比雇佣一个人力成本来得低。

更重要的是,多语言的聊天机器人可以帮助在多语言地区更快的扩展业务。企业可以很轻松地使用聊天机器人来处理查询,而不需要随时增加员工。

各个领域目前最好的聊天机器人

下面是目前比较好的聊天机器人:

  • 沃森助手 (Watson Assistant)

由IBM所创,沃森助手是一个基于AI的聊天机器人。它可以先通过你的产业的数据进行训练,然后就可以理解你的历史调用log,聊天,让用户澄清,把他们和人类代表连起来,查询响应的答案,并且可以给你提供训练的建议,以便于增强他们的交流能力。

  • Rulai

基于深度学习的自然语言理解,以及多任务能力,Rulai是一个商业的聊天机器人。他能够预测用户的行为,分析会话的上下文,做出处理,移到不同的任务,询问用户以得到更清晰的问题并且理解用户的喜好。

  • Inbenta

专为企业品牌设计,Inbenta使用了他们自己的NLP引擎和机器学习来发现用户交流的上下文,并正确回答用户的问题。他有一个会话管理系统,允许你自定义会话流程。

当Inbenta觉得我们的用户应该和人进行交流的时候,他会把相应的对话转给正确的支持员工。

  • LivePerson

通过收集了20多年的消息传输数据,并把他们喂给了AI聊天机器人,LivePerson可以为任何行业提供自动化的信息,并且可以和各种消息的通道集成,比如移动app,网络,文本信息,App商业对话,Line,Whatsapp,Google,Facebook Messenger,Google Adlingo和Google Rich Business Messaging。

  • Bold360

Bold360有他们自己的NLP引擎专利,商家可以自己开发聊天机器人,并且识别客户的意图,不需要关键字的匹配就能够提供最合适的答案。他能够解析复杂的语言,并且用自然的方式回复用户,并记住聊天的上下文。

很显然,聊天机器人给企业带来了独特的商业好处,并且可以替代员工处理一些基础的和重复的任务。现如今,AI聊天机器人最大的挑战仍然是需要用机器学习进行训练,然后才能够处理各种不同程度复杂的查询和情况。

原文地址:https://dzone.com/articles/everything-around-ai-chatbots-challenges-and-oppor

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