经历了一个炒作周期，聊天机器人为什么还没成功?

2016年，我们说过机器人模式的转变将比过去十年从网络到移动应用的转变更具破坏性和趣味性。我们相信聊天机器人是下一个大事件。

当时，我们的期望很高，我们认为这个行业已经成熟，我们期待着一个创新的新时代:是时候开始与机器打交道了。

那人类为什么不做呢？所有的预测都表明未来将会非常成功。

在2017年世界移动大会上，聊天机器人是主要的头条新闻。会议组织者称，在“品牌和企业不可避免地将注意力转向聊天机器人”的情况下，“压倒性的认可”。

事实上，聊天机器人唯一重要的问题是谁将垄断这个领域，而不是聊天机器人是否会突然成功。单一平台会出现并占据聊天机器人和个人助理生态系统吗？

一年过去了，我们有这个问题的答案吗？

然而，没有，因为没有生态系统可以让一个平台主宰一切。

被另一个炒作周期愚弄

聊天机器人不是第一个被公开谈论然后突然暴跌的技术发展。这个古老的炒作周期正在以一种熟悉的方式展开。

一些意见领袖正在写一些非常严肃的文章，说硅谷对智能自动化对话的前景非常乐观，各种信息开始充斥聊天机器人。Slack经历了指数级增长，甚至成立了一个投资聊天机器人的基金。

期望逐渐建立，建立，然后...一切都失败了。这一预测尚未成为现实。

我们回顾了令人窒息的乐观情绪，然后互相求助。现在我们有点困惑:“是这样吗？这是我们期待的聊天机器人革命吗？”

数字公司的伊森·布洛赫总结了普遍的共识:“我甚至不确定我们是否可以说‘聊天机器人已经结束了’，因为我甚至不知道它们是否曾经存在过。”

希普公司负责产品设计的副总裁戴夫·费尔德曼说，聊天机器人不仅遇到了问题，而且失败了:它们承担了几项任务，但都失败了。

文本对语言对图形用户界面:非凡的历史

机器人可以用不同的方式与用户互动。最大的区别是文本和语言。在(计算机界面)的开头是一个(书面)字，用户必须手动输入命令来完成任何操作。然后，一个图形用户界面(图形用户界面)出现并保存了这种情况。我们被窗口、鼠标点击和图标所吸引。嘿，我们终于找到颜色了！

与此同时，一组研究科学家正忙于开发与数据库的自然语言接口，而不是不得不学习一种晦涩的数据库查询语言。另一组科学家正在开发语音处理软件，这样你就可以不用打字直接对着电脑说话了。

事实证明，这比任何人最初意识到的要困难得多。有这么多不同的口音，人们可能说得太快或太慢，只是喃喃自语。

你说的是“识别语言”还是“破坏美丽的海滩”？

议程上的下一项是与机器的双向对话。下面是一个对话框(可以追溯到20世纪90年代)和录像机安装系统的例子:

用户:“你好。”

机器人:“你好，你叫什么名字？”

用户:“糖果”

机器人:“你好，糖果！”

用户:“让我们设置时钟。”

机器人:“现在几点了？”

用户:“时间是上午11点。”

机器人将时钟调至上午11点

酷吧。系统以协作的方式进行转换，并以智能的方式确定用户需求。它是精心制作的，用于处理涉及录像机的对话，并且只能在严格的限制下操作。

现代机器人，无论是需要打字还是语音输入，都必须面对所有这些挑战，但它们也必须在各种平台上高效灵活地工作。基本上，我们仍在努力实现类似30年前的突破和创新。

然而，以下是偏差:

从机器人及其应用的角度思考问题

一个过大的假设是APP已经“结束”，将被机器人取代。我们通过反对两个截然不同的概念来鼓励机器人的发展(而不是将它们视为为不同目的而设计的独立实体)。你可能还记得十年前应用程序首次出现时的类似口号:但你还记得应用程序取代互联网的时候吗？据说一种新产品或服务需要满足以下两个要求:更好、更便宜或更快。聊天机器人比应用程序更便宜还是更快？不，至少现在还没有。

它们是否“更好”是主观的，但我认为更合理的说法是，今天最好的机器人无法与今天最好的应用相比。此外，没有人认为使用Lyft太复杂，或者在应用程序上订购食物或购买裙子太困难。让机器人完成这些任务太复杂了——让机器人失败。

一个伟大的机器人可以像普通应用一样有用。当涉及到丰富、复杂和多层次的应用时，没有竞争。这是因为机器使我们能够访问大型复杂的信息系统。早期的图形信息系统在帮助我们定位这些系统方面取得了革命性的进步。现代应用受益于几十年的研究和实验。那我们为什么要扔掉它？

然而，如果我们把“替换”这个词改成“扩展”，事情会变得有趣得多。今天最成功的机器人体验采用了一种混合流程，将聊天整合到更广泛的策略中，并包含更多传统元素。

除了传统的帐户控制面板和交易列表，Penny还提供了一些很好的建议和提醒。

HubSpot对话系统将脸书信使、实时聊天、社交媒体、电子邮件和其他信息渠道统一到一个共享收件箱中。

Layer为开发人员提供了在移动网络、桌面网络和本地应用程序上创建个性化消息传递体验的工具。

下一波将是多模式应用，你可以说出你想要的(比如Siri)，然后通过地图、文本甚至语音回复接收信息。

机器人用机器人

我的产品需要机器人吗？现有平台能否支持其功能？我有足够的耐心去制造一个可以做我想做的事情的机器人吗？

炒作的另一个问题是它经常绕过像这样的基本问题。对许多公司来说，机器人不是正确的解决方案。在过去的两年里，机器人被盲目地应用于不必要的问题。造一个机器人来造一个机器人，让它*地前进，期望最好的结果永远不会有好结果。

大多数机器人是使用决策树逻辑构建的，其中机器人的响应依赖于在用户输入中找到特定的关键词。这种方法的优点是可以很容易地列出它们所要涵盖的所有案例。这也是他们的劣势。这是因为这些机器人纯粹是他们设计者的能力、细心和耐心的反映，以及他们可预见的用户需求和输入。当生活拒绝使用它们时，问题就出现了。

根据最近的一份报告，在脸书信使上的10万个机器人中，70%不能满足简单的用户请求。这在一定程度上是由于开发人员无法将他们的机器人集中在一个有利的焦点领域。当我们制造咆哮机器人时，尽管人们可能会过度担心潜在的资金问题，但我们决定专门为销售和营销人员设计它:而不是让它成为一个全面的玩家。

记住:能做好一件事的机器人比能做多件事的机器人更有帮助。

易接近

一个称职的开发人员可以在几分钟内制造出一个基本的机器人——但是一个会说话的机器人呢？这是另一个故事。尽管人工智能不断被大肆宣传，但在制造任何类似人类的东西之前，我们还有很长的路要走。在一个理想的世界里，自然语言处理技术应该帮助聊天机器人理解他们收到的信息。然而，自然语言处理刚刚从研究实验室起步，还处于起步阶段。一些平台提供一些自然语言处理，但即使是最好的平台也能达到“儿童水平”(例如，认为Siri理解单词但不理解它们的意思)。正如马特·阿萨所概述的，这导致了另一个问题:未能吸引开发者的注意力和创造力。

“除非机器智能能够接近人类智能，否则消费者的兴趣永远不会实现。”用户的兴趣依赖于人工智能，这使得消费者与机器人交谈是值得的。"

今天基于规则的对话系统太脆弱，无法应对这种不可预测性，使用机器学习的统计方法也很有限。人工智能对话所需的人工智能级别目前不可用。同时，很少有高质量的机器人引领潮流。正如戴夫·费尔德曼所说:

“Slack、脸书、谷歌、微软、Kik和其他公司应该建造自己的内置机器人来引领这一发展吗？”他们应该更积极地使用机器人基金和孵化器，聘请导师来教育参与者，还是提供工程和设计资源？在高知名度的合作伙伴中资助战略性机器人项目怎么样？在我看来，绝对是。说到平台，开发者就是用户；我们不依赖用户来理解为什么或如何使用我们的产品。我们必须给他们看。"

图形用户界面不应被忽视

从前，与计算机交互的唯一方式是在终端上输入模糊的命令。使用窗口、图标或鼠标的可视化界面是我们操作信息的一次革命。计算从基于文本到图形用户界面的过渡是有原因的。在输入端，点击比输入更容易、更快。点击或选择显然比输入整个句子更好，即使是预测性的(通常容易出错的)文本。在输出端，有一句老话，一幅图片值1000字，这通常是正确的。

由于我们是高度可见的生物，我们可以看到信息的光学显示。孩子们喜欢触摸屏并不是偶然的。构思图形界面的先驱受到认知心理学和大脑如何处理交流的研究的启发。对话式用户界面旨在复制人类喜欢的交流方式，但最终需要额外的认知努力。本质上，我们用更复杂的选择来代替一些简单的事情。

当然，有些概念只能用文字来表达(“告诉我去博物馆的所有方法，让我去2000，但不要超过35分钟”)，但大多数任务可以用图形用户界面更有效、更直观地完成，而不用对话式用户界面。

人类喜欢和人交谈

在商业互动中，人的因素是有意义的。如果说销售和营销之间有什么区别的话，那就是缺乏人性:品牌隐藏在彩票号码、反馈表格、“不回复电子邮件”、“自动回复”和“联系我们”表格后面。脸书的目标是他们的机器人应该通过所谓的图灵测试，这意味着你不能判断你是在和机器人还是人类说话。但是机器人不同于人类。永远不会。对话不仅仅包含文本。人类可以理解字里行间的隐含意义，并利用语境信息来理解深层意义，如反讽。然而，机器人很快就会忘记他们在说什么，这意味着这有点像和一个有短期记忆或几乎没有记忆的人说话。

正如HubSpot团队所指出的:

机器人提供了一种可扩展的与买家一对一互动的方式。然而，当他们不能提供有效和愉快的体验时，他们就会失败，因为人们习惯于在消息应用程序中与其他人进行复杂和多层次的对话。

人们不容易被欺骗。同时，假装机器人是人类肯定会减少回报(更不用说你欺骗用户的情况)。此外，即使是那些由最先进的自然语言处理程序驱动、擅长处理和制作内容的罕见机器人，也会因此相形见绌。

这是另一回事。互动对话界面是复制人类喜欢与他人交流的方式，并将其应用于与他人的交流。但是这是人类喜欢与机器互动的方式吗？不一定。归根结底，没有多少妙语或类似的人类习惯能把机器人从失败的对话中拯救出来。

我们现在去哪里？

在某种程度上，那些早期采用者并不是完全错误的。家里的人要求谷歌播放他们最喜欢的歌曲，从多米诺机器人那里订购比萨饼，并从丝芙兰那里获得一些化妆技巧。然而，就消费者反应和开发者参与而言，聊天机器人还没有达到2015年或2016年左右的宣传效果。甚至不够近。

计算机的功能没有问题。搜索数据，分析数据，分析观点，压缩信息。计算机不擅长理解人类的情感。国家劳动党的状态意味着他们仍然没有得到我们想要的，更不用说考虑我们的感受了。这就是为什么我们仍然无法想象一个有效的客户支持、销售或营销场景，如果没有基本的人际接触，也就是移情和情商，会是什么样子。

目前，机器人可以继续帮助我们处理自动化的、重复性的、低级别的任务和查询。同时，在更大更复杂的系统中承担销售成本的角色。因为我们期望过高，要求过高，这伤害了他们和我们。但这不是全部。是的，我们的行业严重高估了聊天机器人的最初影响。

正如比尔·盖茨曾经说过的:

我们总是高估未来两年将会发生的事情，低估未来十年将会发生的事情。

不要让自己陷入无所作为的境地。

炒作结束了。这是一件好事。现在，我们可以开始检查中间的灰色区域，而不是那些过度膨胀、疯狂的黑白极端区域。我相信我们正处于爆炸性增长的开端。这种反高潮的感觉对于转换技术来说是完全正常的。信息传递将继续吸引用户。聊天机器人不会消失。自然语言处理和人工智能每天都变得越来越复杂。开发人员、应用程序和平台将继续在对话营销方面进行实验和大量投资。我迫不及待地想看看接下来会发生什么。