聊天機器人正在變得越來越好，更重要的是，非開發(fā)人員更容易使用構建聊天機器人和會話代理所需的工具。第一個基于文本的對話式聊天機器人是ELIZA，它是約瑟夫·魏岑鮑姆(Joseph Weizenbaum)在MIT研究項目中于1966年開發(fā)的。它更像是一種概念上的“玩具”，而不是對可以與人類進行真實對話的系統(tǒng)進行的深入研究。

從那時起，可以使用自然語言與人互動的基于文本和語音的助手的使用激增。根據(jù)Business Insider的數(shù)據(jù)，到2019年，聊天機器人的市場規(guī)模已增長到超過29億美元。從歷史上看，這些聊天機器人中的絕大多數(shù)本質上都是簡單的，無法歸類為智能。但是隨著開發(fā)人員使用AI，聊天機器人正朝著更高的可用性和更高級的功能前進。

分解典型的聊天機器人

聊天機器人旨在提供可以通過文本或語音格式以對話方式與人類交互的應用程序功能。當用戶更喜歡對話交互而不是鍵入，滑動或單擊時，最好使用聊天機器人和對話助手。這包括來回交互更有效的情況，以及不便或無法進行物理輸入的情況，例如開車時。

自從ELIZA以來，已經(jīng)創(chuàng)建了更多聊天機器人。他們通常遵循以下模式：檢測關鍵字并使用準備好的響應，這些響應可以針對不同的情況以不同的方式進行組合。這些漫游器還使用與數(shù)據(jù)的連接來將先前的答案用于將來的響應。

但是，這些系統(tǒng)在大多數(shù)情況下并不是特別智能，因為真正的智能不僅僅是檢測關鍵字并采用預定義的句子作為答案。

使聊天機器人更加智能

人工智能正在為這些聊天機器人增加功能，并通過利用自然語言功能來幫助彌合人機之間的鴻溝。這些更智能的聊天機器人功能更強大，并在各種不同的環(huán)境中使用，例如在線客戶支持，電話互動，信息檢索，在線商務或技術支持協(xié)助以及語音助手的日益普及。

由于聊天機器人易于部署，因此公司發(fā)現(xiàn)它們是組織內(nèi)AI的絕佳首次使用案例。由于僵尸程序可以提供一致的結果，而無需睡覺或休息，因此公司能夠使它們保持部署狀態(tài)以與客戶互動。包括銀行，金融，零售和其他組織在內(nèi)的組織都擁有支持AI的聊天機器人，以幫助增強客戶參與度，收集基本的客戶信息并回答公司的一般性問題。