1. 聊天机器人的发展历史
聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类，进而与人进行对话的程序。
1.1 聊天机器人溯源及发展（1950-1990年）
1950年，图灵（Alan M. Turing）在Mind期刊上发表的文章 Computer Machinery and Intelligence，这篇文章开篇就提出了“机器能思考吗？(Can machines think?)”的设问，提出了经典的图灵测试（Turing Test）。通过图灵测试被认为是人工智能研究的终极目标，图灵本人也因而被称为“人工智能之父”。
1966年，最早的聊天机器人程序ELIZA诞生，由麻省理工（MIT）的约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发，开发用于临床模拟罗杰斯心理治疗的BASIC脚本程序。实现技术仅为对用户输入计算机的话语做关键词匹配，并且回复规则是由人工编写的。
1972年，美国精神病学家肯尼思·科尔比（Kenneth Colby）在斯坦福大学（Standford University）使用LISP编写了模拟偏执型精神分裂症表现的计算机程序PARRY。
1988年，英国程序员罗洛·卡彭特（Rollo Carpenter）创建了聊天机器人Jabberwacky，项目目标是“以有趣、娱乐和幽默的方式模拟自然的人机聊天”，这个项目也是通过与人类互动创造人工智能聊天机器人的早期尝试，但Jabberwacky并未被用于执行任何其他功能。技术是使用上下文模式匹配技术找到最合适的回复内容。
1988年，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的罗伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人开发了名为UC（UNIX Consultant）的聊天机器人系统。UC聊天机器人目的是帮助用户学习UNIX操作系统。
1990年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳（Hugh G. Loebner）设立了人工智能年度比赛------勒布纳奖（Loebner Prize）。勒布纳奖旨在借助交谈测试机器的思考能力，它被看做对图灵测试的一种时间，其比赛的奖项分为金、银、铜三等。目前为止，尚无参赛程序达到金奖或银奖标准。
1.2 聊天机器人研究兴起（1990-2010年）
在勒布纳奖的推动下，聊天机器人迎来了研究的高潮，其中较有代表性的聊天机器人系统是1995年12月23日诞生的ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）。随着ALICE一同发布的AIML（Artifical Intelligence Markup Language）目前在移动端虚拟助手的开发中得到了广泛的应用。
2001年，SmarterChild在短信和即时通信工具中广泛流行，使得聊天机器人第一次被应用在了即时通信领域。2006年，IBM开始研发能够用自然语言回答问题的最强大脑Watson，作为一台基于IBM“深度问答”技术的超级计算机，Watson能够采用上百种算法在3秒内找出特定问题的答案。
1.3 聊天机器人研究方兴未艾（2010年至今）
2010年，苹果公司推出了人工智能助手Siri，Siri的技术来源于美国国防部高级研究规划局公布的CALO计划：一个简化军方繁复事务，且具备学习、组织及认知能力的虚拟助理。CALO计划衍生出来的民用版软件就是Siri虚拟个人助理。
此后，微软小冰、微软Cortana（小娜）、阿里小蜜、京东JIMI、网易七鱼等各类聊天机器人层出不穷，并且这些聊天机器人逐渐渗透进人们生活的各个领域。
2016年，全国各大公司开始推出可用于聊天机器人系统搭建的开放平台或开源架构。
2010年至今，标志性的聊天机器人产品如下图所示。
总结：随着人工智能相关技术“东风”渐起，自然语言处理研究硕果颇丰，聊天机器人相关技术迅速发展。同时，聊天机器人作为一种新颖的人机交互方式，正在成为移动搜索和服务的入口之一，毕竟搜索引擎的最终形态很可能就是聊天机器人。众多人工智能领域的探索者和开发者都想紧紧抓住并抢占聊天机器人这一新的交互入口。
2. 聊天机器人的分类与应用场景
下面从几个维度对齐进行分类介绍。
2.1 基于应用场景的聊天机器人分类
在线客服聊天机器人系统的主要功能是自动回复用户提出的与产品或服务相关的问题，以降低企业客服运营成本、提升用户体验。代表性的商用在线客服聊天机器人系统有小i机器人、京东JIMI客服机器人、阿里小蜜等。以京东JIMI客服机器人为例，用户可以通过与JIMI聊天了解商品的具体信息、了解平台的活动信息、反馈购物中存在的问题等。另外，JIMI具有一定的拒识能力，因此可以知道用户的哪些问题时自己无法回答的，且可以及时将用户转向人工客服。阿里巴巴集团在2015年7月24日发布了一款人工智能购物助理虚拟机器人，取名为“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客户需求所在的垂直领域（服务、导购、助手等），通过“智能+人工”的方式提供良好的客户体验。
娱乐场景下聊天机器人系统的主要功能是同用户进行不限定主题的对话（闲聊），从而起到陪伴、慰藉等作用。其应用场景集中在社交媒体、儿童陪伴及娱乐、游戏陪练等领域。有代表作的系统如微软的“小冰”、微信的“小微”、北京龙泉寺的“贤二机器僧”的等。
教育场景下的聊天机器人系统可以根据教育内容的不同进一步划分。这类聊天机器人的应用场景为具备人机交互功能的学习、培训类产品，以及儿童智能玩具等。
个人助理类应用可以通过语音或文字与用户进行交互，实现用户个人事务的查询及代办，如天气查询、短信手法、定位及路线推荐、闹钟及日程提醒、订餐等，从而让用户可以更便捷地处理日常事务。
智能问答类聊天机器人系统可以回答用户以自然语言形式提出的事实型问题及其他需要计算和逻辑推理的复杂问题，以满足用户的信息需求并起到辅助用户决策的目的。不仅要考虑如What、Who、Which、Where、When等事实型问答，也要考虑如How、Why等非事实型问答，因此智能回答的聊天机器人通常作为聊天机器人的一个服务模块。
2.2 基于实现方式的聊天机器人分类
从实现的角度来看，聊天机器人可以分为检索式和生成式。检索式聊天机器人的回答是提前定义的，在聊天时机器人使用规则引擎、模式匹配或者机器学习训练好的分类器从知识库中挑选一个最佳的回复展示给用户。生成式聊天机器人不依赖于提前定义的回答，但是在训练机器人的过程中，需要大量的语料，语料包含上下文聊天信息和回复。
尽管目前在具体生产环境中，提供聊天服务的一般都是基于检索的聊天机器人系统，但是基于深度学习Seq2Seq模型的出现可能使基于生成的聊天机器人系统成为主流。
2.3 基于功能的聊天机器人分类
基于功能的聊天机器人可以分为问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统4种。
| 分类 | 问答系统 | 面向任务的对话系统 | 闲聊系统 | 主动推荐系统 |
|---|---|---|---|---|
| 所属领域 | 特定领域 | 特定领域 | 开放领域 | 特定领域 |
| 主要功能 | 知识获取 | 完成用户期望的任务或动作 | 陪用户闲聊 | 信息主动推荐 |
| 典型应用场景 | 客服 | 预订机票 | 娱乐、情感陪伴 | 为用户个性化推荐信息 |
| 典型应用 | IBM Watson | 苹果Siri | 微软小冰 | 今日头条 |
目前，对问答系统和主动推荐系统的评价指标较为客观，评价方式也相对成熟。而面向任务的对话系统和馅料系统，在给定相同输入的情况下，系统回复形式可以多种多样，对于用户的同一输入，通常有多种合理且数目不固定的回复，这使得很难通过一种客观的机制对其进行评价，所以在评价时需要加入人的主观判断作为评价的依据之一。
3. 聊天机器人生态介绍
通常，一个完整的聊天机器人系统框架如图，其主要包含自动语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成5个主要的功能模块。需要指出的是，并不是所有的聊天机器人系统都需要语音技术。
例如，以文字方式实现人机交互的聊天机器人系统，就不需要自动语音识别模块和语音合成模块。
- 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）模块负责将原始的语音信号转换成文本信息。
- 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）模块负责将识别到的文本信息转换为机器可以理解的语义表示。
- 对话管理（Dialogue Management, DM）模块负责基于当前对话的状态判断系统应该采取怎样的动作。
- 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）模块负责将系统动作/系统回复转变成自然语言文本。
- 语音合成（Text-to-Speech, TTS）模块负责将自然语言文本变成语音信号输出给用户。
3.1 典型聊天机器人框架介绍
Amazon Lex是一种可以在任何程序中使用语音和文本构建对话界面的服务。Amazon Lex提供可扩展、安全且易于使用的端到端(end2end)解决方案，以构建、发布和监控开发人员发布的机器人。下图展示了聊天机器人如何通过对话的方式协助用户完成订花的需求。
另一个典型的聊天机器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai积累了大量高质量的对话数据，有效促进了聊天机器人系统的发展，并通过将人工智能和人类智能结合，进一步提升了聊天机器人的智能水平。
3.2 典型的聊天机器人产品介绍
聊天机器人的4种分类，包括问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统。
3.2.1 苹果公司发布的个人语音助理Siri
Siri被定位为面向任务的对话系统，为用户提供打电话、订餐、订票、放音乐等服务。Siri对接了很多服务，且设置了“兜底”操作，当Siri无法理解用户的输入时就命令搜索引擎返回相关的服务。Siri的出现引领了移动终端个人事务助理的商业化发展潮流。
下图是Siri的技术框架：
3.2.2 IBM公司发布的“最强大脑”
2011年2月，IBM耗资3000万美元研发的IBM Watson登上了美国著名智力问答竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy)，面对节目中充满双管意思的英文问题，IBM Watson能做出分析并在庞大的自然语言知识库中寻找线索，将这些线索组合成答案。最终，IBM Watson压倒性地优势击败了节目中最聪明的人脑，同时创下了这个知识竞赛系列节目27年历史上的最高分。IBM Watson作为IBM公司研发的问答系统，集成了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等多项技术的应用，形成了假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的深度问答技术。IBM Watson可以分析自然语言形式的数据，通过大规模学习和推理，为用户提供个性化服务。
3.2.3 谷歌公司发布的智能个人助理 Google Now
2012年7月9日，谷歌发布了智能个人助理Google Now。Google Now通过自然语言交互方式为用户提供页面搜索、自动指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基础上发布的语音助手。Allo具备随时间推移学习用户行为的能力。
3.2.4 微软发布的个人机器人助理Cortana和聊天机器人小冰
2014年4月2号
3.2.4 主动推荐系统
主动推荐系统采用的是一种实现个性化信息推送的技术方式。主动推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为数据建立用户画像，从而基于用户画像主动向用户推荐系统认为能够满足用户兴趣和需求的信息。在电商购物（如阿里巴巴、亚马逊）、社交网络（如Facebook、微博）、新闻资讯（如今日头条）、音乐电影（如网易云音乐、豆瓣）等领域均有广泛而成功的应用。主动推荐系统本质上是一项帮助人们解决信息过载(information overload)问题的工具。所谓信息过载，是指用户真正需求、真正感兴趣的东西被淹没在其同类物品的海洋里。主动的交互方式能够显著提升用户体验，且机器人主动交互的方式更接近真实的人与人之间的对话方式，使得对话更自然。
一种主动推荐的方式，是基于知识图谱（Knowledge Graph）的主动推荐系统。例如，在建立音乐领域的主动推荐系统时，可以先建立音乐领域知识图谱和用户知识图谱，然后在进行用户信息搜索的过程中建立起用户的音乐喜好画像，从而更精准地对用户进行音乐推送。
从图中可看出，在用户点播歌曲的过程中，主动推荐系统可以结合音乐知识图谱、用户个人知识图谱，以及用户的历史对话数据，综合给出最优的音乐推荐。
主动推荐系统与问答系统、面向任务的对话系统和闲聊系统被认为是聊天机器人产品的4种主要分类。
参考文献
1.《自然语言处理实践》