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人類互動的技術。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。這樣的技術能夠按照我們的想像來執(zhí)行任務嗎？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，來預測一下聊天機器人未來或將面臨的問題。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：語言復雜

現(xiàn)代化的對話界面應用主要依賴于人工智能的進步以及連網(wǎng)設備的普及，從而向用戶提供捷徑以執(zhí)行簡單的任務，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(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。機器學習雖然已經(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實體動作緊密聯(lián)系在一起。隨著對話在電腦領域的發(fā)展，系統(tǒng)理解和回應用戶獨特語言方式(無論是語音輸入還是手動輸入)的能力都會與日俱增。僅僅完美地理解結構化語言的系統(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電腦。否則，這種無法對類似熟悉語言作出反應的系統(tǒng)，也將永遠無法構建許多產(chǎn)品生產(chǎn)者期望的那種熟悉關系。

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，并由此拉近了自動化與個人關注之間距離。此類互動從本質上講是非常客觀的，能夠很好地服務于人工智能業(yè)務。總體而言，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雜了。遠距離醫(yī)學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)療領域越來越受歡迎。這種從面對面到數(shù)字方式的轉型取得了成功，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以及用戶的質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)站上短時間內挑選出他們想要的讀物的情況之下。就一些任務而言，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。但是，就其它任務而言，把產(chǎn)品簡單化、個性化以及有效的機器學習等融合起來，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，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)行復雜任務開啟全新的機遇。當然，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雜的自然人問題方面，仍有很長的路要走。不過，當看到SmarterChild和Moviefone等大力投資以推動該領域的持續(xù)進步時，我們又感到這一步會越來越近。