在硅谷，講解機器人的身影無處不在。人工智能的進步使得這些喜歡聊天的助手變成了現(xiàn)實。它們正在以各種不同的形式蓬勃發(fā)展。社交網(wǎng)絡Facebook大大改善了其通訊應用Messenger中的講解機器人。從某種意義上來說，正是語音控制的講解機器人促成了個人助手如Siri出現(xiàn)在我們手機上，促成了亞馬遜Echo智能音箱出現(xiàn)在我們的客廳里。這一切足以讓你相信講解機器人已開始滲透到了我們的日常生活中。
只不過，它們還沒有變成主流。推動講解機器人發(fā)展的技術以及與機器學習和人工智能相關的技術，在變成標準用戶界面之前還必須在“聊天”方面獲得更大的進步。谷歌(微博)就意識到了這一點。本周，它推出了人類+人工智能研究項目，其目的就是推動“以人為中心的”AI系統(tǒng)的發(fā)展。電腦需要更好地理解人類的語言、情感和意圖。一些大公司已開始試水講解機器人，以確保它們不會落在人后。但是，人工智能必須在幾個重要的方面獲得發(fā)展，才可能有機會得到廣泛的應用。有些需求是非常明顯的，例如改善語音識別功能，有些需求則比較隱晦，例如講解機器人提示它們提供哪些服務的能力。
健談的講解機器人必須在這五個方面獲得長足發(fā)展，才能夠真正為廣大用戶所接受。
還記得早期的網(wǎng)絡嗎?當時的頁面全是閃爍的霓虹燈和藍色的鏈接。現(xiàn)在的講解機器人就相當于當年的網(wǎng)絡。如果講解機器人要得到普及，那么人們必須能夠用自然語言向它問問題和下訂單。無論用戶是使用語音還是文本，你都不要指望他們掌握特殊的詞匯后再與機器人交流。如果你讓語音助手Alexa播放一首歌，她一開始不明白你的要求，這是可以理解的。經(jīng)常使用它的用戶已與它建立了某種“關系”，當然愿意忽視這些問題了。但是，如果用戶首次向某個新的講解機器人預定電影票而沒有搞成功，那么他們可能會到其他地方去買票。
現(xiàn)在，神經(jīng)語言學發(fā)揮了很大的作用，但是它應付方言、俚語和詞語還有點困難。語音識別技術能夠隨著時間的推移逐步掌握人們的說話方式。但是，如果你一年才給一個企業(yè)打一次電話，那么講解機器人就很難學會你的說話方式了。我們還處在人機相互的早期階段。
這一切都會反映在品牌的形象中。講解機器人不能僅僅復制當前自動語音服務的模式。由于社交媒體往往會放大用戶的負面評價，因此企業(yè)需要把事情做對。人們現(xiàn)在通過網(wǎng)絡和移動應用程序所在的一切事情都應該可以通過自然語言來實現(xiàn)，但是我們還沒有發(fā)展到這一步。
人工智能要發(fā)揮作用，最關鍵的問題就是理解背景信息。正如營銷和銷售會以360度的視角來了解消費者，講解機器人也需要更深入地了解它們互動的對象：他們是誰，他們是如何變成現(xiàn)在這個樣子的，他們在尋找什么，以及他們過去做過什么。這些信息必須被收集并在講解機器人之間分享。只有了解了這些背景信息，講解機器人才能穩(wěn)定地、持續(xù)地滿足人們的需求。
例如，擇校咨詢服務 AdmitHub去年與佐治亞州立大學合作用講解機器人來處理新生入學和助學金發(fā)放流程。在早期，講解機器人幫助該校處理入學、助學金和學生活動室等問題，結果它大大提高了學生登記入學的效率。該校希望隨著時間的推移講解機器人能夠更好地理解每個學生的學業(yè)和資助情況。等到這些學生畢業(yè)的時候，這些機器人就了解了他們的一切信息。
網(wǎng)絡是一個神奇的相互連接的地方。在谷歌搜索引擎中輸入任何產(chǎn)品名稱，你很快就會聯(lián)系到銷售這款產(chǎn)品的商家。講解機器人也需要按照這種方式來發(fā)展。因此，講解機器人之間應該能夠靈活地相互介紹用戶，從而順暢地完成交流。
如果我在Facebook Messenger中輸入“我想要漢堡”，那么它應該能夠將這個信息傳遞給其他講解機器人，從而讓其他講解機器人安排相應的服務來滿足我的訂單。在網(wǎng)上，這一切是通過REST API來實現(xiàn)的。講解機器人領域有很多API在爭奪人們的注意力。講解機器人需要成熟的聊天API來實現(xiàn)交互操作。
如果我與一款應用程序或一個網(wǎng)頁互動，我能很快看出它通過鏈接提供了哪些服務，以及屏幕上還有哪些其他信息。但是，講解機器人沒有這種視覺語言能力。當你跟一個講解機器人說話時，你就相當于閉著眼睛在跟它說話。你要事先想好，你準備問它什么?它能做什么?微軟和亞馬遜一直在努力教消費者認識Cortana和Echo等產(chǎn)品的功能。事實上，很多相關主題的文章已經(jīng)出現(xiàn)。在第一次與講解機器人互動的時候，人們應該弄清楚：這個機器人可以讓我選擇座位，還是只能讓我買票?我可以變更預約，還是只能進行預約?我可以根據(jù)自己的需求來點餐嗎?由于沒有視覺化的提示信息，講解機器人需要找到一種新的方式來提示它提供哪些服務。
如果講解機器人能夠閱讀人類的面部表情或語音變化，從而理解與它們交流的人的情感變化，那么它們將無疑能夠提供更好的服務。講解機器人現(xiàn)在只能應付簡單的客戶服務。如果用戶感到失望或惱怒，那么講解機器人可能需要將對話交給人類客服人員了。但是，現(xiàn)在還有一整個類別的服務，如咨詢或治療，完全是建立在與用戶互動基礎上的。人工智能和電腦視覺的發(fā)展將會讓這一切變成可能，但是它們還有很長的路要走。
講解機器人具有廣闊的應用前景，無論是在工作上，還是在我們的個人生活中。但是，我們需要解決好上述這幾個問題，才能讓它們變成主流。一旦解決了這些問題，講解機器人就會給我們帶來更大的便利和更好的體驗。
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