聊天机器人
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什么是聊天机器人
聊天机器人是一个软件来进行一个在线聊天应用的对话通过文本或文本到语音。聊天机器人系统旨在令人信服地模拟人类作为对话伙伴的行为方式，通常需要进行连续的调整和测试，并且许多生产中的机器人仍然无法充分交谈或通过行业标准的图灵测试。“ ChatterBot”一词最初是由Michael Mauldin（xxx个Verbot的创建者）于1994年创造的，用于描述这些对话程序。
聊天机器人通常在对话系统中用于各种目的，包括客户服务，请求路由或信息收集。虽然某些聊天机器人应用程序使用广泛的单词分类过程，自然语言处理器和复杂的AI，但其他应用程序仅扫描通用关键字并使用从关联的库或数据库获得的常用短语生成响应。
如今，大多数聊天机器人都可以通过网站弹出窗口或通过虚拟助手（例如Google Assistant、Amazon Alexa）或消息传递应用程序（例如Facebook Messenger或WeChat）进行在线访问。聊天机器人通常分为使用类别，包括：商业（通过聊天进行的电子商务）、教育、娱乐、金融、健康、新闻和生产力。
聊天机器人发展
在最著名的早期聊天机器人中，有ELIZA（1966）和PARRY（1972）。最近著名的计划包括ALICE、Jabberwacky和DUDE。尽管ELIZA和PARRY仅用于模拟键入的对话，但许多聊天机器人现在还具有其他功能，例如游戏和Web搜索功能。
人工智能研究的一个相关领域是自然语言处理。通常，弱AI领域会使用专门为所需的狭窄功能而创建的专用软件或编程语言。例如，ALICE使用一种称为AIML的标记语言，该语言特定于其作为会话代理的功能，此后已被所谓的Alicebots的各种其他开发人员所采用。尽管如此，ALICE仍然完全基于模式匹配技术，没有任何推理功能，与ELIZA早在1966年使用的技术相同。这不是强大的AI，需要精明的知识 和逻辑推理能力。
Jabberwacky基于实时用户交互来学习新的响应和上下文，而不是从静态数据库驱动。最近一些聊天机器人还将实时学习与进化算法结合在一起，这些算法根据每次对话都优化了其交流能力。尽管如此，目前还没有通用的会话式人工智能，并且一些软件开发人员专注于实践方面，即信息检索。
聊天机器人比赛的重点是图灵测试或更具体的目标。这样的年度竞赛有两个，分别是勒布纳奖和查特伯挑战赛（后者自2015年以来一直处于离线状态，但是仍然可以从网络档案中找到资料）。
DBpedia在2017年GSoC期间创建了一个聊天机器人。并可以通过Facebook Messenger进行通信。DBpedia始于2007年，它允许从Wikipedia数据集以及许多其他数据集中提取结构化内容。DBpedia当前是链接开放数据（LOD）的xxx代表之一。
应用
恶意使用
恶意聊天机器人通常用于模仿人类行为和对话，或者诱使人们泄露诸如银行帐号之类的个人信息，从而在聊天室中充斥垃圾邮件和广告。它们通常在Yahoo!上找到。Messenger、Windows Live Messenger、AOL Instant Messenger和其他即时消息协议。约会服务网站上还发布了一个聊天机器人在伪造的个人广告中使用的报告。
Tay是一个AI聊天机器人，可以从以前的交互中学到东西，由于它被Twitter上的互联网巨魔作为目标而引起了很大的争议。该机器人已被利用，并在16小时后开始向用户发送极具攻击性的推文。这表明，尽管该僵尸程序可以从经验中有效地学习，但仍未采取足够的保护措施来防止滥用。
如果文本发送算法能够以人类而不是聊天机器人的身份冒充他人，则其消息将更加可信。因此，具有精心设计的在线身份的仿人聊天机器人可能会开始散布看似合理的虚假消息，例如在总统大选期间做出虚假声明。有了足够的聊天机器人，甚至有可能获得人工社会证明。
聊天机器人的局限性
聊天机器人的创建和实现仍然是一个发展中的领域，与人工智能和机器学习密切相关，因此所提供的解决方案虽然具有明显的优势，但在功能和用例方面却存在一些重要限制。但是，随着时间的推移，这种情况正在发生变化。
下面列出了最常见的：
- 由于用于生成输出的数据库是固定且有限的，因此聊天机器人在处理未保存的查询时可能会失败。
- 聊天机器人的效率高度依赖于语言处理，并且由于口音和错误等违规行为而受到限制，这些违规行为可能会给国际和多元文化组织造成重要障碍。
- 聊天机器人无法同时处理多个问题，因此对话机会有限。
- 聊天机器人需要大量的会话数据进行训练。
- 聊天机器人难以管理必须与用户就某个主题进行往返的非线性对话。
- 正如通常在现有服务中由技术主导的更改所发生的那样，由于对聊天机器人的了解有限，因此某些消费者（通常不是老一代）对聊天机器人感到不舒服，这很显然使机器正在处理他们的请求。
聊天机器人和工作
聊天机器人越来越多地出现在企业中，通常被用来自动化不需要基于技能的人才的任务。随着通过消息传递应用程序和电话进行客户服务，越来越多的用例中，聊天机器人的部署为组织带来了明显的投资回报。呼叫中心工作人员可能特别容易受到AI驱动的聊天机器人的威胁。