AI是如何学会与人类聊天的

聊天机器人开辟了一条类似于自动驾驶汽车的进化道路。使用无人驾驶汽车的基准测试方法，他们已经从我们所说的 0 级（半个世纪前设计的简单呼叫和响应程序）发展到 5 级——复杂的人工智能驱动引擎，可以越来越多地执行类似人类的任务。

这就像从旋转式电话到iPhone一样，《看不见的机器时代》一书的合著者、OneReach.ai 的首席执行官兼联合创始人罗伯·威尔逊（Robb Wilson）指出，该公司为企业提供了一个对话式人工智能平台。

“所有软件前面都会有一个对话式人工智能，它会在你需要的时候找到一个具有你需要的技能的机器人，”威尔逊说。“机器人会知道你想要什么，然后就去做。”

与自动驾驶汽车一样，聊天机器人尚未达到完全自主的地步。但每一天，他们都离它更近一点。以下指南绝不是官方的，但它提供了AI聊天机器人从哪里开始以及它们可能在哪里结束的指南。

第 0 级：基于规则的聊天机器人

推出时间：1966 年
顶级技能： 对常见问题的脚本回答
应用： 客户支持查询，自动执行简单任务

这些早期的聊天机器人前身仍在使用中，它们根据预先编程的规则生成脚本响应。他们依靠模式匹配来模仿对话，如果不重新编程，就无法从对话中学习或适应。

麻省理工学院计算机科学家约瑟夫·魏森鲍姆（Joseph Weizenbaum）于1966年创建了第一个这样的聊天机器人。他将其命名为 ELIZA（以伊丽莎·杜利特尔 （Eliza Doolittle） 的名字命名，伊丽莎·杜利特尔 （Eliza Doolittle） 是萧伯纳 （George Bernard Shaw） 的《皮格马利翁》（Pygmalion） 中伦敦社会的口齿伶俐的祝酒词）。Weizenbaum对ELIZA进行了编程，使其像罗杰式的心理治疗师一样进行交流，根据关键字用问题来回应用户提示。如果你告诉ELIZA你不开心，它会回答“你为什么不开心？

这些机器人是围绕决策树构建的，词汇量很小，并且可能无法理解以不同方式提出的相同问题（“我的包裹在哪里？”与“我的订单何时到达？”）。如果不进一步编码，基于规则的机器人无法随着时间的推移提高其性能。但是，由于它们的创建和使用成本相对较低，ELIZA的后代至今仍被广泛使用，使用户比使用搜索工具或梳理常见问题解答更容易找到信息。

第 1 级：智能文本机器人

推出时间：2000 年
顶级技能： 能够理解人类语言模式
应用： 娱乐、信息检索

1 级聊天机器人采用自然语言处理 （NLP），这是人工智能的一个分支，旨在理解人类语言并做出类似反应。它们被认为是当今消费者语音助手（例如Siri，Alexa和Google Assistant）的先驱。

第一个广泛使用的基于 NLP 的聊天机器人是 SmarterChild，它在 2000 年代初期可在 AOL Instant Messenger、MSN Messenger 和 Yahoo Messenger 上访问。SmarterChild可以进行类似人类的对话，并从互联网上检索信息。（在它最受欢迎的时候，有超过3000万人使用SmarterChild来询问新闻头条、天气预报和股票报价。

如今，基于NLP的机器人提供了数十亿个语言示例，可以即时生成类似人类的文本响应，识别同义词，并以多种方式理解类似的问题。

Gartner 预计，到 2027 年，四分之一的企业将依赖机器人作为其主要客户支持渠道。

第 2 级：对话式 AI 机器人

推出时间：2010 年
顶级技能： 理解口语命令并做出响应
应用： 信息检索、娱乐、简单任务自动化

对话式 AI 机器人将 NLP 的元素（例如情感分析、自然语言理解和生成）与自动语音识别、对话管理和文本转语音技术相结合。这使他们能够理解口语并做出回应，而无需用户培训或专业词汇。

2010 年 Siri 的出现开创了对话助手的新时代。这些机器人内置于手机和智能扬声器中，迅速演变成可以安排会议或玩游戏的智能助手。

尽管如此，这种机器人仍然被认为是“弱”或“狭窄”的人工智能，因为它受到语言交互的长度和复杂性的限制;他们难以辨别意图，无法从对话中学习，只能执行简单的任务。

“他们的聊天能力越来越强，但由于语言、口语和发音的地理差异，语音识别仍然存在问题，”模仿科学研究所首席执行官、NLP 会话系统屡获殊荣的创造者 Robby Garner 指出。“我们距离通用人工智能还有很长的路要走。

即便如此，Gartner 预测，到 2026 年，对话式 AI 机器人每年将为公司节省 800 亿美元的客户支持成本。

第 3 级：生成式 AI 机器人

推出时间：2021 年
顶级技能： 能够生成“原创”内容
应用： 自动执行以前仅由人类执行的各种任务

最新一代的聊天机器人是围绕具有数十亿甚至数万亿输入的大型语言模型（LLM）构建的，几乎克服了其前辈的所有限制。

正如几个新的生成式人工智能平台（ChatGPT、Bing Chat、Google Bard以及国内的文心一言等）所展示的那样，这些机器人可以执行一系列类似人类的任务。他们可以创作（或产生）诗歌、音乐和艺术。他们可以编写软件代码或求解复杂的数学方程式。

LLM 的缺点也有据可查。他们可能会遭受“幻觉”的折磨，他们捏造“事实”，产生疯狂的不准确。而且由于这些机器人是在互联网数据上训练的，因此它们容易出现与在线相同的偏见、不准确和虚假信息。

根据Harris Poll的数据，尽管存在这些担忧，但72%的财富500强企业计划采用生成式人工智能来提高生产力。

第 4 级：自定义 AI 机器人

推出时间：2023 年
顶级技能： 更小、更专注的模型
应用： 在小型设备上提供专门的生成式 AI

操作基于 LLM 的机器人需要大量的能量和专门的计算机芯片。他们是“一头奔跑的野兽”，Undetectable AI 的创始人 Bars Juhasz 说，它使 AI 生成的内容听起来更人性化。他说，由于这些缺点，下一级的人工智能机器人将更小，更个性化。

这些小型语言模型 （SLM） 需要的训练数据要少得多，复杂性也更低。这意味着他们将使用更少的能量并且不容易产生幻觉。他们将受到更多限制，但更能针对性地做些什么。例如，他们可能会接受公司或行业数据的训练，并部署以执行单个任务，例如识别图像或生成个性化营销内容。

只部署了少数 SLM，主要用于编写代码和检索数据。一群学术计算机科学家组织了 BabyLM 挑战赛，以帮助创建功能更强大的 SLM。

Juhasz 说，这种 SLM 将是“提高性能和准确性的关键方法，减少运行它们所需资源的麻烦”。

第 5 级：智能数字工作者

推出时间：2027？
顶级技能：自主执行低级任务
应用：未知

与自动驾驶汽车一样，聊天机器人的最终目标是让它们自主运行——没有人在方向盘后面。

世界经济论坛预测，到 2027 年，超过 40% 的常见业务任务将实现自动化。聊天机器人将从好奇心转变为同事，了解我们的工作，提供正确的信息或在正确的时间执行正确的任务。

作者兼 OneReach.ai 首席执行官罗伯·威尔逊（Robb Wilson）预测：这些智能数字工作者（IDW）将把对话机器人的易用性与专业机器学习模型的技能相结合。

例如，你会告诉你的 IDW 机器人：“安排我的芝加哥之旅。它将预订您的航班（知道您更喜欢过道而不是窗户），安排您的优步（或 Lyft），并联系其他住宿机器人预订您首选酒店的房间（使用忠诚度积分）。

“所有技术都在那里，但我们还没有一个伟大的对话式人工智能的例子，”威尔逊说。“没有人像iPhone那样把它组合成一个漂亮的成品。但那一天即将到来。

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