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智能對話機器人的功能有：

1、語言理解。通過對各種語法、各種語境，以及不同的語言風俗的存儲，能夠將語言進行自動整合和梳理，從而作出對應的回答，讓智能電話機器人具備一定的思考和分析能力。

2、對話管理。對話管理實際上就是系統中心對于當前情況的識別，并提前最初下一個動作的預備，提升智能電話機器人的使用運作效率。

3、語音合成。通過將各種文字轉化成語音，當智能電話機器人能夠代替人聲進行各種回復和操作。通過特殊的算法，以及機器人的智能更新和深度學習，更加自然的合成和產生音頻，達到與人類語音非常相似的程度。

4、聲紋識別。進行聲紋的識別，并保存在語音聲紋庫中，起到某些特定的作用。通過對說話人的語音特征進行識別和提取，并進行儲存，從而實現聲紋識別技術。【點擊免費使用社區版】

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聊天機器人，是一種通過自然語言模擬人類，進而與人進行對話的程序。

1950年，圖靈（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上發表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，這篇文章開篇就提出了“機器能思考嗎AI聊天機器人？(Can machines think?)”的設問，提出了經典的 圖靈測試（Turing Test） 。通過圖靈測試被認為是人工智能研究的終極目標，圖靈本人也因而被稱為 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天機器人程序 ELIZA 誕生，由麻省理工（MIT）的約瑟夫·魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum）開發，開發用于臨床模擬羅杰斯心理治療的 BASIC腳本程序 。實現技術僅為對用戶輸入計算機的話語做關鍵詞匹配，并且回復規則是由人工編寫的。

1972年，美國精神病學家肯尼思·科爾比（Kenneth Colby）在斯坦福大學（Standford University）使用 LISP 編寫了模擬偏執型精神分裂癥表現的計算機程序 PARRY 。

1988年，英國程序員羅洛·卡彭特（Rollo Carpenter）創建了聊天機器人 Jabberwacky ，項目目標是“以有趣、娛樂和幽默的方式模擬自然的人機聊天”，這個項目也是通過與人類互動創造人工智能聊天機器人的早期嘗試，但 Jabberwacky 并未被用于執行任何其AI聊天機器人他功能。技術是使用 上下文模式匹配技術 找到最合適的回復內容。

1988年，加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的羅伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人開發了名為UC（UNIX Consultant）的聊天機器人系統。UC聊天機器人目的是幫助用戶學習UNIX操作系統。

1990年，美國科學家兼慈善家休·勒布納（Hugh G. Loebner）設立了人工智能年度比賽------勒布納獎（Loebner Prize）。勒布納獎旨在借助交談測試機器的思考能力，它被看做對圖靈測試的一種時間，其比賽的獎項分為金、銀、銅三等。目前為止，尚無參賽程序達到金獎或銀獎標準。

在勒布納獎的推動下，聊天機器人迎來了研究的高潮，其中較有代表性的聊天機器人系統是1995年12月23日誕生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。隨著 ALICE 一同發布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移動端虛擬助手的開發中得到了廣泛的應用。

2001年，SmarterChild在短信和即時通信工具中廣泛流行，使得聊天機器人第一次被應用在了即時通信領域。2006年，IBM開始研發能夠用自然語言回答問題的最強大腦 Watson ，作為一臺基于IBM“深度問答”技術的超級計算機， Watson 能夠采用上百種算法在3秒內找出特定問題的答案。

2010年，蘋果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技術來源于美國國防部高級研究規劃局公布的CALO計劃：一個簡化軍方繁復事務，且具備學習、組織及認知能力的虛擬助理。CALO計劃衍生出來的民用版軟件就是 Siri虛擬個人助理 。

此后，微軟小冰、微軟Cortana（小娜）、阿里小蜜、京東JIMI、網易七魚等各類聊天機器人層出不窮，并且這些聊天機器人逐漸滲透進人們生活的各個領域。

2016年，全國各大公司開始推出可用于聊天機器人系統搭建的開放平臺或開源架構。

2010年至今，標志性的聊天機器人產品如下圖所示。

總結：隨著人工智能相關技術“東風”漸起，自然語言處理研究碩果頗豐，聊天機器人相關技術迅速發展。同時，聊天機器人作為一種新穎的人機交互方式，正在成為移動搜索和服務的入口之一，畢竟搜索引擎的最終形態很可能就是 聊天機器人 。眾多人工智能領域的探索者和開發者都想緊緊抓住并搶占聊天機器人這一新的交互入口。

下面從幾個維度對齊進行分類介紹。

在線客服聊天機器人系統 的主要功能是自動回復用戶提出的與產品或服務相關的問題，以降低企業客服運營成本、提升用戶體驗。代表性的商用在線客服聊天機器人系統有小i機器人、京東JIMI客服機器人、阿里小蜜等。以京東JIMI客服機器人為例，用戶可以通過與JIMI聊天了解商品的具體信息、了解平臺的活動信息、反饋購物中存在的問題等。另外，JIMI具有一定的 拒識能力 ，因此可以知道用戶的哪些問題時自己無法回答的，且可以及時將用戶轉向人工客服。阿里巴巴集團在2015年7月24日發布了一款人工智能購物助理虛擬機器人，取名為“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客戶需求所在的垂直領域（服務、導購、助手等），通過“智能+人工”的方式提供良好的客戶體驗。

娛樂場景下聊天機器人系統 的主要功能是同用戶進行不限定主題的對話（閑聊），從而起到陪伴、慰藉等作用。其應用場景集中在社交媒體、兒童陪伴及娛樂、游戲陪練等領域。有代表作的系統如微軟的“小冰”、微信的“小微”、北京龍泉寺的“賢二機器僧”的等。

教育場景下的聊天機器人系統 可以根據教育內容的不同進一步劃分。這類聊天機器人的應用場景為具備人機交互功能的學習、培訓類產品，以及兒童智能玩具等。

個人助理類 應用可以通過語音或文字與用戶進行交互，實現用戶個人事務的查詢及代辦，如天氣查詢、短信手法、定位及路線推薦、鬧鐘及日程提醒、訂餐等，從而讓用戶可以更便捷地處理日常事務。

智能問答類 聊天機器人系統可以回答用戶以自然語言形式提出的事實型問題及其他需要計算和邏輯推理的復雜問題，以滿足用戶的信息需求并起到輔助用戶決策的目的。不僅要考慮如 What、Who、Which、Where、When 等事實型問答，也要考慮如 How、Why 等非事實型問答，因此智能回答的聊天機器人通常作為聊天機器人的一個服務模塊。

從實現的角度來看，聊天機器人可以分為 檢索式 和 生成式 。檢索式聊天機器人的回答是提前定義的，在聊天時機器人使用規則引擎、模式匹配或者機器學習訓練好的分類器從知識庫中挑選一個最佳的回復展示給用戶。生成式聊天機器人不依賴于提前定義的回答，但是在訓練機器人的過程中，需要大量的語料，語料包含上下文聊天信息和回復。

盡管目前在具體生產環境中，提供聊天服務的一般都是基于檢索的聊天機器人系統，但是基于深度學習Seq2Seq模型的出現可能使基于生成的聊天機器人系統成為主流。

基于功能的聊天機器人可以分為問答系統、面向任務的對話系統、閑聊系統和主動推薦系統4種。

目前，對問答系統和主動推薦系統的評價指標較為客觀，評價方式也相對成熟。而面向任務的對話系統和餡料系統，在給定相同輸入的情況下，系統回復形式可以多種多樣，對于用戶的同一輸入，通常有多種合理且數目不固定的回復，這使得很難通過一種客觀的機制對其進行評價，所以在評價時需要加入人的主觀判斷作為評價的依據之一。

通常，一個完整的聊天機器人系統框架如圖，其主要包含自動語音識別、自然語言理解、對話管理、自然語言生成、語音合成5個主要的功能模塊。需要指出的是，并不是所有的聊天機器人系統都需要語音技術。

例如，以文字方式實現人機交互的聊天機器人系統，就不需要自動語音識別模塊和語音合成模塊。

Amazon Lex是一種可以在任何程序中使用語音和文本構建對話界面的服務。Amazon Lex提供可擴展、安全且易于使用的端到端(end2end)解決方案，以構建、發布和監控開發人員發布的機器人。下圖展示了聊天機器人如何通過對話的方式協助用戶完成訂花的需求。

另一個典型的聊天機器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai積累了大量高質量的對話數據，有效促進了聊天機器人系統的發展，并通過將人工智能和人類智能結合，進一步提升了聊天機器人的智能水平。

聊天機器人的4種分類，包括 問答系統、面向任務的對話系統、閑聊系統和主動推薦系統。

Siri被定位為面向任務的對話系統，為用戶提供打電話、訂餐、訂票、放音樂等服務。Siri對接了很多服務，且設置了 “兜底” 操作，當Siri無法理解用戶的輸入時就命令搜索引擎返回相關的服務。Siri的出現引領了移動終端個人事務助理的商業化發展潮流。

下圖是Siri的技術框架：

2011年2月，IBM耗資3000萬美元研發的IBM Watson登上了美國著名智力問答競賽節目《危險邊緣》(Jeopardy)，面對節目中充滿雙管意思的英文問題，IBM Watson能做出分析并在龐大的自然語言知識庫中尋找線索，將這些線索組合成答案。最終，IBM Watson壓倒性地優勢擊敗了節目中最聰明的人腦，同時創下了這個知識競賽系列節目27年歷史上的最高分。IBM Watson作為IBM公司研發的問答系統，集成了自然語言處理、信息檢索、知識表示、自動推理、機器學習等多項技術的應用，形成了假設認知和大規模的證據搜集、分析、評價的深度問答技術。IBM Watson可以分析自然語言形式的數據，通過大規模學習和推理，為用戶提供個性化服務。

2012年7月9日，谷歌發布了智能個人助理Google Now。Google Now通過自然語言交互方式為用戶提供頁面搜索、自動指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基礎上發布的語音助手。Allo具備隨時間推移學習用戶行為的能力。

2014年4月2號

主動推薦系統采用的是一種實現個性化信息推送的技術方式。主動推薦系統并不需要用戶提供明確的需求，而是通過分析用戶的歷史行為數據建立用戶畫像，從而基于用戶畫像主動向用戶推薦系統認為能夠滿足用戶興趣和需求的信息。在電商購物（如阿里巴巴、亞馬遜）、社交網絡（如Facebook、微博）、新聞資訊（如今日頭條）、音樂電影（如網易云音樂、豆瓣）等領域均有廣泛而成功的應用。主動推薦系統本質上是一項幫助人們解決信息過載(information overload)問題的工具。所謂信息過載，是指用戶真正需求、真正感興趣的東西被淹沒在其同類物品的海洋里。 主動的交互方式能夠顯著提升用戶體驗，且機器人主動交互的方式更接近真實的人與人之間的對話方式，使得對話更自然。

一種主動推薦的方式，是基于 知識圖譜（Knowledge Graph） 的主動推薦系統。例如，在建立音樂領域的主動推薦系統時，可以先建立音樂領域知識圖譜和用戶知識圖譜，然后在進行用戶信息搜索的過程中建立起用戶的音樂喜好畫像，從而更精準地對用戶進行音樂推送。

從圖中可看出，在用戶點播歌曲的過程中，主動推薦系統可以結合音樂知識圖譜、用戶個人知識圖譜，以及用戶的歷史對話數據，綜合給出最優的音樂推薦。

主動推薦系統與問答系統、面向任務的對話系統和閑聊系統被認為是聊天機器人產品的4種主要分類。

ai聊天機器人怎么會問我的名字?

大多數AI聊天機器人都會詢問你AI聊天機器人的名字作為一種打招呼。例如AI聊天機器人，它可能會問“你叫什么名字AI聊天機器人？”或“你叫什么？”之類的問題。

您好，葉信助手是一款非常靠譜的AI聊天機器人，它擁有強大的語言處理能力，可以自動識別用戶的意圖，并且可以根據用戶的輸入進行智能回復。葉信助手可以幫助用戶解決日常生活中的各種問題，比如查詢天氣、查詢路線、查詢菜譜等等，可以說葉信助手是一款非常靠譜的AI聊天機器人。

財聯社1月28日訊（編輯 周子意）它可以幫助程序員撰寫代碼，它可以幫助學生完成論文，它通過了MBA、律師和醫療執照考試，它能夠做的事情很多，包括但不限于寫小說、編詩歌、定制食譜、撰寫商業演講…

人工智能聊天機器人ChatGPT的發布，為全球科技行業并帶來一波新的浪潮。自它發布的兩個月以來，它不停地被炒作、夸大、質疑，一直被業內人士掛在嘴邊。

ChatGPT是一種被稱為大型語言模型的人工智能（AI）程序，它內部存有來自互聯網的數十億個單詞，然后再由人類進行改進。

該程序是由美國公司OpenAI公司推出的，目前該公司正打算推出一款更高級的版本。

人們對這款AI程序的態度可以說是褒貶不一，除了興奮和狂熱之外，不少人對此持有謹慎和辯證的觀點：

這種輸出是原創，還是只是人類已創建內容的混搭？如果這種AI輔助工具的使用變得無處不在，那么對社會將產生什么后果？在該技術下，又有哪類行業會成為未來的贏家？

原創與否？

在一檔名為The Crypto Mile的節目中，全球廣告傳播巨頭WPP的首席AI官Daniel Hulme表示，“ChatGPT的發布是一件大事。這是一個所謂的大型語言模型，該模型將是革命性的。”

“它本質上使我們朝著所謂的通用人工智能（AGI）領域又邁進了一步，在AGI領域，機器表現得像真正的人類。”

當被問及這項技術是否只是對人類創造力的復雜模仿時，Hulme卻表示，“它絕對是在創造新內容。”

“我最近問它對我有什么了解，它對我的經歷、我的工作經驗做出了一些推斷，這些內容目前在互聯網上不存在。它在利用自己的預測能力和邏輯，試圖做出新穎的推論。”

造成失業與動蕩？

Hulme還提到，人類社會在不久的將來出現“經濟奇點”的可能性。“經濟奇點”是人工智能專家Calum Chace創造的一個詞，即AI技術本質上會造成社會的大規模失業。

Hulme認為，AI技術的發展可能會導致巨大的社會動蕩，因為經濟無法再平衡。這是Hulme對未來15年的擔憂。

他還警告，人工智能的顛覆性力量可能會自動取代人們今天從事的許多工作，所以社會需要從中找到平衡，避免潛在的社會動蕩。

事實上，有一類思想流派認為，人們可以利用這些技術來消除商品創造過程中出現的摩擦，這種摩擦通常意味著勞動。

對于此類觀點，Hulme并不反對，他也認為，“應該盡可能地將食品、醫療保健、教育和能源領域自動化”，而關鍵在于時機問題。

“如果我們時機合適，就有可能讓所有這些東西都是免費的。人們可以把成本降低非常之多，以至于人們生活在一個富足的世界里，出生在一個不必支付食物費用和教育費用的世界里。然而，如果我們的時機出現偏差，人類社會很可能會出現巨大動蕩。”

ChatGPT的回答

當把“ChatGPT是否會導致大規模失業”這個問題拋給ChatGPT本身，它給出了什么回答？

這款AI程序答道，“采用ChatGPT和其他類似的語言模型，可能會導致某些行業出現失業或變化。一些領域的自動化、以及語言模型分析大量數據的能力，可能會導致一些職業的過時。此外，自動化模式下生產力會提高，這也可能導致某些職位的裁員。

“然而，使用ChatGPT和其他語言模型也可能創造新的就業機會和新的行業。值得注意的是，歷史上的技術進步總是導致勞動力市場的變化，但沒有導致大規模失業。”

未來趨勢

如果未來AI應用如預期的那樣出現飽和，哪些行業將成為最大的贏家，又有哪些行業會淪為輸家呢?

對于這個問題，Hulme提到，各行各行當下對人工智能的兩個定義。其一是，讓計算機去做人類能做的事情，ChatGPT就是一個很好的例子。

其二，有一部分組織將人工智能定義為“目標導向地適應行為”，即能夠非常迅速地適應不斷變化的世界。Hulme認為這部分行業組織將會是未來真正的贏家。

也就是說，衡量未來是否成功的標準是個人或組織迅速適應快速變化的世界的能力。

科技公關機構Makeraves的創始人Shagun Karki Chetri指出，每個內容創作者都應該學習如何利用AI來創作內容。

Karki Chetri非常生動地將那些“不適用AI的公司”比作“必須自己走路去上學的孩子”，他們會到達學校，但是他們錯過了父母開車帶來的所有好處。

目前，微軟已在ChatGPT上投入了大量資金。2019年，微軟向ChatGPT所有者、人工智能公司OpenAI投資了10億美元。在新增投資后，微軟擬定推出的新版本搜索引擎Bing得到了ChatGPT技術的加持。

有市場人士猜測，微軟的搜索引擎Bing可能會在競爭對手中獲得技術領先優勢。

另一邊，作為全球范圍內最知名的搜索引擎公司，谷歌并沒有坐以待斃。據悉，谷歌將發布他們自己的ChatGPT版本，名為Sparrow。

此外，新媒體公司Buzzfeed近日宣布，計劃使用ChatGPT技術在其網站上創作部分內容。

我覺得不能夠算是人，只能說明他在算法方面或者對人類的情感有非常深度的了解。

以上就是本期長沙卡信小編分享的AI聊天機器人的相關知識，希望能對各位老板們能有所幫助。