聊天机器人是下一件大事：到底发生了什么？
哦，头条新闻如何引发：“…… 2016年的机器人范式转变将比过去十年从网络应用程序迁移到移动应用程序更具破坏性和趣味性。”
聊天机器人是下一件大事。
我们的希望很高涨。这个行业已经成熟，适应创新的新时代：现在是开始与机器社交的时候了。
他们为什么不呢？所有的路标都指向疯狂的成功。消息是巨大的！会话营销是一个炙手可热的新流行词！微信！中国！此外，当涉及那些讨厌，难以构建的应用程序时，供应量已经变得越来越明显。
在2017年世界移动通信大会上，聊天机器人是主要的头条新闻。该会议的组织者举了一个“ 在重点对品牌和企业，以聊天机器人的必然转变的情况下，绝大多数接受”。
事实上，关于聊天机器人的唯一重要问题是谁将垄断该领域，而不是聊天机器人是否会首先起飞：“一个平台是否会出现在聊天机器人和个人助理生态系统中？”
一年过去了，我们回答了这个问题。
没有。
因为甚至没有一个生态系统可以让平台占据主导地位。
被另一个炒作周期所欺骗
聊天机器人不是第一个以宏伟的方式谈论的技术发展，然后是惊人的低迷。
这个古老的炒作周期以熟悉的方式展开……撰写了严谨的TechCrunch
文章。像
克里斯·梅西纳这样的预言思想领袖插话。硅谷对与智能自动化交流的前景垂涎三尺。信使开始溢出机器人。Slack经历了指数式增长，甚至推出了一项机器人投资基金。
期望建立，建造，然后……它一切都失败了。
预测的范式转变没有实现。
而且，应用程序仍然活着并且很好。
我们回顾我们令人窒息的乐观情绪并转向对方，有点困惑：
“是吗？这是我们承诺的聊天机器人革命吗？“
Digit的Ethan Bloch 总结了普遍的共识：“我甚至不确定我们是否可以说’聊天机器人已经死了’，因为我甚至不知道他们是否还活着。”
根据 Heap产品设计副总裁Dave Feldman的说法，聊天机器人不仅承担了一个难题而且失败了：他们承担了几个并且都失败了。
文本与语音与GUI：盆栽历史
机器人可以以不同的方式与用户交互。文本与语言之间存在巨大差异。在（计算机接口）的开头是（书面）单词。
用户必须手动将命令键入机器才能完成任何操作。
然后，图形用户界面（GUI）出现并保存了一天。我们被窗户，鼠标点击，图标所吸引。嘿，我们最终也变色了！
与此同时，一群研究科学家正在忙于开发数据库的自然语言（NL）接口，而不是必须学习一种神秘的数据库查询语言。
另外一群科学家正在开发语音处理软件，这样你就可以与计算机对话，而不必打字。事实证明这比最初意识到的要困难得多：…这么多不同的口音，人们说得太快或太慢，咕,,咕噜咕噜叫。你有说“认识演讲”或“破坏漂亮的海滩”吗？
议程上的下一个项目是与机器进行双向对话。这是一个带有VCR设置系统的示例对话框（可追溯到20世纪90年代）：用户：“你好。”特工：“你好，你叫什么名字？”用户：“糖果。”特工：“你好，糖果！”用户：“让我们设置时钟。”特工：“现在几点？”用户：“时间是上午11点。”代理将时钟设置为上午11:00。
很酷，对吗？系统以协作的方式轮流进行，并且能够巧妙地确定用户想要的内容。
它经过精心设计，可以处理涉及录像机的对话，并且只能在严格的限制范围内运行。
现代机器人无论是使用类型还是语音输入，都必须面对所有这些挑战，而且还要在各种平台上以高效且可扩展的方式工作。
基本上，我们仍在努力实现30年前的创新。
这是我认为我们出错的地方：
从机器人与应用程序的角度思考
一个过大的假设是应用程序已经“结束”，并将被机器人取代。
通过将两个不同的概念相互对立（而不是将它们看作是为不同目的而设计的独立实体），我们不鼓励机器人开发。
十年前应用程序第一次进入现场时，您可能还记得类似的战争呐喊：但是你还记得应用程序何时取代互联网吗？
据说新产品或服务必须是以下两项：更好，更便宜或更快。聊天机器人比应用程序更便宜或更快？不 – 至少还没有。
他们是否“更好”是主观的，但我认为可以说今天最好的机器人无法与当今最好的应用程序相媲美。
另外，没有人认为使用Lyft过于复杂，或者在应用程序上订购食物或购买衣服太难了。什么是太复杂试图完成这些任务有一个机器人-并且具有BOT失败。
一个伟大的机器人可以像一般的应用程序一样有用。当谈到丰富，复杂，多层次的应用程序时，没有竞争对手。
这是因为机器让我们访问庞大而复杂的信息系统，早期的图形信息系统是帮助我们找到这些系统的革命性飞跃。
现代应用程序受益于数十年的研究和实验。我们为什么要扔掉它？
但是，如果我们将’replace’替换为’extend’，事情会变得更加有趣。
今天最成功的机器人体验采用混合方法，将聊天融入更广泛的战略，包含更多传统元素。
- Penny提供健谈建议和警报以及传统的帐户信息中心和交易清单。
- HubSpot Conversations将Facebook Messenger，现场聊天，社交媒体，电子邮件和其他消息来源统一到一个共享的收件箱中。
- Layer为开发人员提供了在移动Web和桌面Web以及本机应用程序上创建个性化消息体验的工具。
下一波将是多模式应用程序，您可以在其中说出您想要的内容（例如Siri），并将信息作为地图，文本或口头回复获取。
机器人为机器人
我的产品需要机器人吗？现有平台是否能够支持其功能？我有耐心建立一个能够做我想做的机器人吗？
炒作大肆宣扬的另一个问题是它倾向于绕过像这样的基本问题。
对于很多公司来说，机器人不是正确的解决方案。在过去的两年里，人们常常被机器人盲目地应用于不需要的问题。
建立一个机器人，让它松散，希望最好的将永远不会结束：
绝大多数机器人都是使用决策树逻辑构建的，其中机器人的固定响应依赖于在用户输入中发现特定关键字。
这种方法的优点是可以很容易地列出它们旨在涵盖的所有案例。这也正是他们的劣势。
牛逼帽子的，因为这些机器人都纯粹是能力的体现，一丝不苟，谁创造了他们的人的耐心; 以及他们能够预测的用户需求和输入的数量。
当生活拒绝融入这些盒子时会出现问题。
根据最近的报告，Facebook Messenger上的100,000多个机器人中有70％未能满足简单的用户请求。部分原因是开发人员未能将其机器人缩小到一个强大的重点领域。
当我们构建GrowthBot时，我们决定将其专门针对销售和营销人员：尽管有可能过度兴奋潜在的能力，但并非“全能”。
请记住：做一件好事的机器人比做多件事的机器人更有帮助。
交通不便
一个称职的开发人员可以在几分钟内建立一个基本的机器人 – 但是可以进行对话？那是另一个故事。尽管围绕人工智能不断炒作，但我们距离实现任何类似人类的东西还有很长的路要走。
在理想的世界中，称为NLP（自然语言处理）的技术应该允许聊天机器人理解它接收的消息。但NLP只是刚从研究实验室出现，并且处于起步阶段。
有些平台提供了一些NLP，但即使是最好的也是幼儿级的能力（例如，想想Siri理解你的话，而不是他们的意思。）
正如Matt Asay所述，这导致了另一个问题：未能吸引开发人员的注意力和创造力。“消费者的兴趣永远不会实现，直到机器智能可以接近人类智能。用户的兴趣取决于AI，它可以让机器人与消费者进行交谈。“
对话很复杂。它们不是线性的。主题相互旋转，随机转弯，重启或突然完成。
今天基于规则的对话系统太脆弱，无法应对这种不可预测性，使用机器学习的统计方法也同样有限。人类对话所需的人工智能水平尚未公布。
与此同时，很少有高质量的开拓性机器人能够引领潮流。正如Dave Feldman所说：“Slack，Facebook，谷歌，微软，Kik和其他公司是否应该建立自己的内置机器人来引领潮流？他们是否应该更积极地使用他们的机器人基金和孵化器，聘请导师教育参与者的方式，或提供工程和设计资源？在备受瞩目的合作伙伴中获得资助的战略机器人计划？在我看来是的，是的，是的。谈到平台，开发人员就是用户; 我们不依赖用户了解为何或如何使用我们的产品。我们必须向他们展示。“
GUI不应该被驳回
曾几何时，与计算机交互的唯一方法是在终端上键入奥术命令。使用窗口，图标或鼠标的可视界面是我们操纵信息的一次革命
计算从基于文本的用户界面转移到图形用户界面（GUI）是有原因的。在输入端，点击比输入更容易，更快捷。
即使使用预测（通常容易出错）的文本，点击或选择显然比键入整个句子更可取。在输出方面，一张图片胜过千言万语的古老格言通常都是正确的。
我们喜欢光学显示信息，因为我们是高度视觉的生物。孩子们喜欢触摸屏并不是偶然的。梦想图形界面的先驱者受到认知心理学的启发，即大脑如何处理交流的研究。
会话用户界面旨在复制人们喜欢的沟通方式，但最终需要额外的认知努力。从本质上讲，我们正在为更复杂的替代方案交换简单的东西。
当然，我们只能用语言表达一些概念（“告诉我去博物馆的所有方式，给我2000步但不超过35分钟”），但大多数任务可以进行更多使用GUI高效直观地使用会话UI。
人类喜欢和其他人交谈
在商业交互中瞄准人的维度是有道理的。
如果有一件事关于销售和营销，那就是缺乏人性：品牌隐藏在门票号码，反馈表格，不回复电子邮件，自动回复和门控“联系我们”表格背后。
Facebook的目标是他们的机器人应该通过所谓的图灵测试，这意味着你无法分辨你是在与机器人还是人类交谈。但机器人与人类并不相同。它永远不会。
一个对话包含的不仅仅是文本这么多。
人类可以在线之间阅读，利用上下文信息并理解讽刺等双层。机器人很快忘记了他们正在谈论的内容，这意味着它有点像与短期记忆很少或没有短暂记忆的人交谈。
正如HubSpot团队所指出的那样：Bots提供了一种可扩展的方式，可以与买家进行一对一的互动。然而，当他们没有像人们习惯于在消息应用程序上与其他人一起使用的复杂，多层次的对话那样提供高效和令人愉快的体验时，他们就失败了。
人们不容易被愚弄，假装机器人是人类可以保证减少回报（更不用说你对用户撒谎的事实）。
甚至那些由最先进的NLP驱动的稀有机器人，在处理和生产内容方面表现优异，相比之下还不尽如人意。
而这是另一回事。构建会话UI是为了复制人类喜欢与其他人交流的方式。
但人类是否更喜欢与机器互动？
不必要。
在一天结束时，没有任何诙谐的讽刺或类似人的举止会使机器人免于对话失败。
我们从哪里去？
在某种程度上，那些早期采用者并非完全错误。
人们正在谷歌家庭大喊大叫，播放他们最喜欢的歌曲，从多米诺的机器人订购披萨，并从丝芙兰获得化妆技巧。但就消费者反应和开发者参与而言，聊天机器人还没有辜负2015/16左右的炒作。
差远了。
计算机擅长计算机。搜索数据，处理数字，分析意见和压缩信息。
计算机不善于理解人类的情感。NLP的状态意味着他们仍然没有“得到”我们所要求的东西，更不用说我们的感受。
这就是为什么在没有必要的人性化的情况下仍然无法想象有效的客户支持，销售或营销：同理心和情商。
目前，机器人可以继续帮助我们完成自动化，重复性，低级别的任务和查询; 作为更大，更复杂系统中的齿轮。而且我们这么快就做了他们，而我们自己也是一种伤害。
但这不是整个故事。
是的，我们的行业大大高估了聊天机器人的初步影响。强调初始。
比尔盖茨曾经说过：
我们总是高估未来两年将发生的变化，并低估未来十年将发生的变化。不要让自己陷入无所作为。
炒作结束了。这是一件好事。现在，我们可以开始检查中间接地的灰色区域，而不是过度膨胀，疯狂的黑色和白色区域。
我相信我们正处于爆炸性增长的最初阶段。这种反高潮的感觉对转型技术来说是完全正常的。
消息将继续获得牵引力。聊天机器人不会消失。NLP和AI每天都变得越来越复杂。
开发人员，应用程序和平台将继续尝试并大量投资于对话营销。
我迫不及待地想看看接下来会发生什么。
摘自：https://medium.com/swlh/chatbots-were-the-next-big-thing-what-happened-5fc49dd6fa61