5月10日訊息，據venturebeat報道，自從電腦問世以來，科幻**家們始終有這樣的夢想：擴音介面可對我們的任何問題作出回應，無需按下任何單鍵。現在，這樣的未來正越來越接近現實，數十個行業的工程師們正努力設計能通過簡單對話與人類互動的電腦和移動裝置。這種技術被稱為自然語言介面（nli），蘋果siri、亞馬遜alexa、微軟cortana以及三星bixby等就是典型代表，它們在接下來幾個月將被應用到更多應用和程式中去。
要想開發更好的聊天機械人，機械人設計師們需要做些什麼？
1.理解數字助理崛起
第一波興起的聊天機械人要求使用者適應它們的習性，而非它們反過來適應使用者的習性。這是聊天機械人早期學習的重要阻礙，也是導致許多「首次使用者」疏遠它們的重要原因。可是如今，alexa、siri以及cortana等數字助理正尋求利用現有資料補充語音功能，以增強語音識別技術，並改善我們對複雜語言模式的理解。這些聊天機械人使用資料探勘和神經網路（通過識別大量資料中的模式學習執行任務的數學系統）來分析和模仿人類語言。
舉例來說，cortana會深入挖掘使用者的電子郵件和日曆表。很快，有了微軟office 365雲服務，cortana應該獲得搜尋檔案和查詢相關檔案的能力。銀行巨頭wells fargo和visa也都在努力開發自己的語音和生物識別系統，它們可用語音下達指令，執行包括轉移資金、檢視賬戶餘額等任務。
2.尋找聊天機械人通訊「聖杯」
對於改善聊天機械人來說，裝置或專案支援多執行緒非常重要，也就是能夠記住多種不同情況。如今，使用者通常需要完成某個用例，然後再啟動其他用例。可是這與正常對話不同，因為大多數人不會先結束某個對話，然後再開始其他話題。為了真正地模仿自然語言，使用者應該能夠與ai同時就多個主題進行多個對話。
當前實現真正自然語言介面的策略就是強化學習。不需要教授聊天機械人模仿對話，這種策略可能幫助它們真正理解語言。強化學習最著名的用例或許就是alphabet子公司deepmind開發的ai程式alphago，它可以掌握複雜的圍棋規則，甚至擊敗了人類圍棋冠軍。由於圍棋中存在太多可能性，需要應用創造性才能獲勝，這項活動被視為對ai最難的挑戰。雖然強化學習依然處於起步階段，但其可以大幅改善聊天機械人之間的互動以便解決問題，也能改善我們教授機械人對話的方法，甚至讓它們參與到真人發起的對話中。
3.打造統籌聊天機械人
聊天機械人革命正接近「奇點」。近來，似乎每個小時都有聊天機械人湧現，僅在facebook上，聊天機械人的數量已經超過3萬個，而且每天都有新的聊天機械人誕生。可是，大多數聊天機械人都只有一技之長。它們要麼能告訴你天氣狀況，要麼可以訪問你的日曆，要麼能夠下棋，但無法同時執行多個任務。我們渴望開發這樣的多功能聊天機械人，但依照這樣的模式可能永遠無法成功。
為了簡化我們與裝置溝通的方式，將來很可能只需要與裝置頂部的某個聊天機械人溝通即可，它將會成為我們與啟用程式之間的媒介。舉例來說，我們不再需要銀行聊天機械人檢查你的賬戶餘額，也不必使用旅行聊天機械人預定航班，而是從始至終都使用同樣的聊天機械人完成所有任務。這意味著，這些聊天機械人不僅需要成為與人類聊天的專家，還要成為與聊天機械人進行交流的專家。
最後，我們很可能需要不同的策略相結合，才能讓聊天機械人在不同的程式、裝置以及人類使用者之間無縫交流。可是，有一件事需要注意：聊天機械人正在到來，它們很可能改變我們如何與世界互動的方式。
聊天機械人
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