聊天机器人概述
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。
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 Weizenb***m）开发，开发用于临床模拟罗杰斯心理**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 Ja***erwacky ，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 Ja***erwacky 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。
在勒布纳奖的推动下，聊天机器人迎来了研究的***，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***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。
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。
下面从几个维度对齐进行分类介绍。
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。
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***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。
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。
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。
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。
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。
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。
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：
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***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。
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。
2014年4月2号
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***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。
怎样让微信聊天机器人听话呢
方法一。首先，***步，我们需要打开微信电脑，然后登录我们的微信账号。打开登录界面后，点击登录按钮验证手机。
2.成功登录微信账号连接后，在右上角找到功能大全，然后点击功能大全。
3.点击完整的功能集合后，我们搜索功能模块，在左侧找到功能选项模块的下拉列表。单击后，我们找到与消息相关的选项并单击。
4.点击消息相关功能后，可以看到机器人功能。我们也可以直接点击搜索机器人功能。
5.点击机器人功能后，我们点击打开。打开机器人功能后，我们可以看到有一个关键词回复。我们可以点击进去设置机器人回复的关键词和内容。
以上是边肖与您分享的内容微信机器人的设置方法
有没有朋友知道自动聊天机器人软件有哪些？
我之前旅行的时候住过一个酒店，房间里面就有一个很会聊天的智能机器人管家，听说这是酒店和竹间智能联合开发的。这个聊天机器人管家除了可以提供客房服务以外，还能进行闲聊，有很多当地的网红景点都是它告诉我的。个人觉得它的特色是有很强的语义理解能力，在和我聊天的是时候不仅能够听懂我讲话，还能识别我的情绪来调整话术，还是蛮有意思的，建议题主可以去官网详细了解一下⌄
聊天机器人的技术原理及其商业价值
近年来，人工智能越来越火，那你们真的知道人工智能吗？
人工智能（ArtificialIntelligence） ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
李开复 对人工智能做过这样的定义：
首先是感知 ，包括 视觉、语音、语言 ；感知可能是帮助识别一张图里，一个婴儿在沙发上抱着泰迪熊；
然后是决策 ，包括 识别、推荐、预测、判断 ；比如GoogleNow通过你过去做的事情推测你接下去要做什么；
最后是反馈 ，包括 生成、机器人、自动化 ；比如无人驾驶汽车通过各种传感器捕捉的信息后，用来做最后的决策——比如怎么去操作方向盘、油门、刹车等。
人工智能里面有很多先进的技术，自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，下面，我们首先来了解一下自然语言处理技术以及其典型应用。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类语言之间的相互作用的领域。核心技术有机器翻译、聊天对话等，主要的应用有搜索引擎、问答系统等。
问答系统本质上是一个信息检索（IR）系统，只是它从文本中获取更多信息，返回更加精准的答案。
传统的问答系统将按照以下的流程工作： （1）问题解析（2）信息检索（3）答案抽取。
典型的就是聊天机器人，一种自动的问答系统。模仿人的语言习惯，通过模式匹配的方式来寻找答案。在它们的对话库中存放着很多句型、模板，对于知道答案的问题，往往回答比较人性化，而对于不知道的问题，则通过猜测，转移话题，或者回答不知道的方式给出答案。
聊天机器人主要解决下面四个问题：
***个怎么让你的“女朋友”能听你的话并想出应该回复什么
针对内容为导向的对话，系统中有内容管理模块，会在网上爬取信息，然后选取相关内容进行对话；
第二个问题是怎么样进行开放式的话题，让聊天一直持续下去
在开放式话题上，该机器人需要涵盖很广的内容，并且需要区分领域和话题。会首要响应用户的需求，同时将内容推荐作为潜在任务来推进对话的进行；
第三个问题是怎么样贴合用户爱好，聊相关话题
聊天机器人以用户为中心，以内容为导向。构建了为对话设计的知识图谱，里面涵盖了比较多样化，高质量的内容，所以能进行一些风格多样化的对话；
第四个是面对多样的用户是怎么让各种用户都满意的？
根据对话的历史以及内容的属性来选取***的策略进行对话。通过心理学的问题来了解用户的性格从而更好地进行内容推荐。
基本实现过程如下：用户输入数据- 分析用户意图-抓取关键参数- 匹配***回答– 输出回答。
基本原理就是我们的目标给定输入句子X，生成目标句子Y，对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C，根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1,y2……yi-1来生成i时刻要生成的单词yi。每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。
利用上述框架，聊天机器人可以根据用户当前输入Message自动生成应答Response，形成了一个有效的问答对话系统。
相对基于检索类或者机器翻译类传统技术而言，基于深度学习框架的聊天机器人具有如下明显 优点 ：
1、构建过程是端到端（End-to-End）数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果还不错的聊天系统，省去了很多特征抽取以及各种复杂中间步骤的处理。
2、语言无关，可扩展性强。只需要使用不同语言的聊天数据进行训练，不需要专门针对某种语言做相关的特定优化措施，这使得系统可扩展性大大加强。
3、训练数据扩大有助于持续提升系统效果。一般通过不断增加训练数据就能够带来持续的效果提升。
也存在下面 缺点 ：
1、评价标准方面还有待深入研究，很多工作是通过人工来进行效果评价，还没有特别合适的专用于聊天机器人的评价标准，这是阻碍聊天机器人技术持续发展的一个障碍。
2、缺乏标准化的大规模训练数据。标准化的特大规模人与人对话数据相对缺乏。如果能够有大规模的标准聊天数据，很明显将能够极大促进技术进步。
3、技术仍处于发展初期。技术手段也好，实际系统效果也好，都有非常大的进步空间。
聊天机器人已开始渗透到了我们的日常生活中，只不过，它们还没有变成主流。电脑需要更好地理解人类的语言、情感和意图。人工智能必须在几个重要的方面获得发展，才可能有机会得到广泛的应用。
1、自然语言处理方面得到改善
聊天机器人越来越火，且应用至各行各业，微信、微博、QQ等众多社交平台纷纷选择嵌入人工智能，尤其能理解对话的语境与语义的虚拟聊天机器人成为核心，得益于日益成熟的人机自然交互技术，提升了用户体验。
2. 了解消费者
人工智能要发挥作用，最关键的问题就是理解背景信息。正如营销和销售会以360度的视角来了解消费者，聊天机器人也需要更深入地了解它们互动的对象：他们是谁，他们是如何变成现在这个样子的，他们在寻找什么，以及他们过去做过什么。
3、阅读人类的情感
如果聊天机器人能够阅读人类的面部表情或语音变化，从而理解与它们交流的人的情感变化，那么它们将无疑能够提供更好的服务。聊天机器人现在只能应付简单的客户服务。如果用户感到失望或恼怒，那么聊天机器人可能需要将对话交给人类客服人员了。
如何和自动聊天机器人聊天？
找到自动聊天机器人app，与它进行对话就好。
可以与它智能对话，及时问答，百科信息，天气，生活小知识，聊天调侃。
世界上最早的聊天机器人诞生于20世纪80年代，名为“阿尔贝特”，用BASIC语言编写而成。今天的互联网上，已出现“比利”、“艾丽斯”等聊天机器人等，中文的如“白丝魔理沙”、“乌贼娘”等由网友制作的聊天机器人。据悉，还有一个“约翰·列侬人工智能计划”，以再现当年“披头士”乐队主唱的风采为目标。
人工智能（AI）和神经网络语言处理（NLP）技术得到了空前的发展，这意味着与机器人交谈越来越接近于与真人发生交谈。现如今，开发人员可以很容易地找到各种提供了AI和NLP服务的API，他们甚至不需要了解AI和NLP的工作原理。部分提供这类服务的网站如下：Crunchable.io、Chatbots.io、Luis.ai、API.ai和Wit.ai。
有没有微信自动聊天机器人
有的，微信自动聊天机器人通常是借助第三方软件来实现机器人和人类的自由对话。除了我们知道的微软小冰，图灵机器人外，聊天狗作为微信社群工具，除了可以对群组进行管理，也具有智能聊天机器人。在微信群中通过个人号的形式和群友进行对话，能有效拉近群友之间的关系，加强对社群粘性。微信群里自动聊天机器人是通过第三方软件来实现的，像这种同类软件有微信聊天机器人和微信社群管理机器人这两大类。其中微信聊天机器人就是你所说的自动聊天机器人，通过在微信群里接入机器人账号或者是以个人号的形式来绑定机器人账号，在群组中就会是以个人号的形式来和群友进行互动，这种形式是由于直接以机器人账号形式来进行群聊的。
其实它们能做的事情还有很多，比如在微信群引流时可以自动同意好友的验证请求并拉入群，通过关键词入群，批量拉人入群，在微信群裂变中还可以发布邀请任务，系统能自动统计群成员邀请的好友数量，并针对性的发布积分奖励。
当然，其他的还包括新人入群欢迎、广告自动踢人、群签到打卡、群成员重复检查、关键词自动回复、定时群发、多群群发、定时发送朋友圈、批量修改群公告、黑名单、白名单、关键词监控、群组标签等等。除了这些也能查天气，查新闻，讲故事等，群主也不用在愁着找群聊话题。
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