Apple推出Siri已有7年，而JeffBezos受《星际迷航》的启发推出Alexa已有3年。事实上，基于人工智能的交互界面早在几十年前就已经出现。1966年，麻省理工学院教授JosephWeizenbaum推出了ELIZA——它被广泛认为是当今对话式人工智能的原型。几十年后，在《连线》的一篇报道中，安德鲁·伦纳德声称“机器人将大受欢迎”，这种近距离技术可能很快“帮助我找到最好的CD，为我妈妈摘花，这样我就可以报告关于莫桑比克的最新发展。”自1996年文章发表以来，以已经过时的CD为例。如今，Slack、星巴克、万事达卡和梅西百货等公司都已在客户服务、联网家庭和网上订花。如果你怀疑这项技术的价值或前景，请看一看Gartner对2019年的预测，市场研究公司认为，虚拟个人助理“将改变用户与设备互动的方式，成为生活中普遍接受的一部分.“并非所有对话式AI都是平等创建的，也不应该是这样。对话式AI包括虚拟个人助理（Alexa、Siri、Cortana和GoogleHome）和专业助理（X.ai和Skipflag）。它们可以基于一组开发规则引擎，或者他们可以使用机器学习技术。用例范围从具体和琐碎的任务（TacoBell的TacoBot）到一般和广泛的服务（Alex、Siri、Cortana、GoogleHome）。许多组织也在考虑在个人或专业领域，往往依赖于合作伙伴提供的技术。但除了技术之外，还有很多需要考虑的地方。虽然现在称其为“实用指南”还为时过早，但以下几点是各大组织在使用时应考虑的考虑尝试或部署对话式人工智能：或品牌。’”Slack的开发者关系总监AmirShevat说。最好的起点是寻找可以通过大量数据缓解或解决的棘手问题。这并不是说所有成功的机器人都应该做同样的事情，但关键是从一个有明确答案的小区域开始，然后设计一些用户通常不知道他们可以享受的体验。2、目标决定交互方式。这将需要通过文本输入精确的私人信息。但是还有其他方法可以帮助用户与机器人交互。下图显示了成功交互的两个示例。“许多人仍然对机器人有一种误解，认为它们只会说话或打字。微软的ChrisMullins说。事实上，机器人可以通过多种方式（或形态）与信息交互或传递信息：语音（Alexa、Siri、GoogleHome）打字（聊天应用程序中的机器人）提供提示的键盘支持、显示视觉信息的卡片为了缩小输入选项的范围“在最成功的案例中，”穆林斯说，“我们会看到混音胜出。当时机成熟时，声音是完美的。但在其他时候，输入又是完美的.有时，你还想使用卡片或键盘支持。确定对话模式是一个极其困难的问题，目前还没有人完全弄清楚。3.仔细规划并明确选择多个上下文如果客户向零售商提出这样的问题，“在我附近的商店里，我在哪里可以找到电钻？”开发人员必须根据客户所在的位置来考虑这个问题。她目前在商店里吗？她正在使用她的手机还是家里的电脑？开发人员有针对多种场景和体验进行设计消费电子展这具有挑战性，因为需要在范围界定过程中设想不同的交互模式。”与人类互动非常复杂，识别对话模式很困难。穆林斯说。为了获得最好的结果，项目团队不得不从一开始就做出选择。4.持续互动需要持续了解背景信息。理解“播放Beyoncé的《Lemonade》”和“检查我的银行余额”这样的单一命令是一回事，但以人与聊天机器人之间的交互为目标是一回事。交互式编程是另一回事。这就是为什么人与机器人之间的多重交互（“轮流”）如此复杂且难以开发，需要对上下文有充分的了解。下图是Kasisto的一个示例，说明了简单支付交互中固有的复杂性。第1轮：用户要求Kai（聊天机器人）支付Emily5美元。Kai在用户的联系人列表中找到了两个名叫Emily的人，并询问是哪个Emily。第2轮：用户改变话题并询问他们的帐户中还剩多少钱。”凯回答后，接着说道：“我们现在在谈什么？并继续最初付给艾米丽5美元的话题。起初，这似乎是一个非常简单的交互，但从工程的角度来看，它需要对上下文和语言有深刻的理解：首先，Kai必须识别并跟踪用户的目标，在这种情况下，就是付钱给某人。其次，Kai必须确定向谁付款。当发现用户有两个朋友叫Emily时，需要通过询问来确定具体的支付对象。第三，凯必须明白“Neubig”这个孤立的词在之前的对话中指的是某事，意思是付钱给EmilyNeubig。第四，凯要破译“我账户里有多少钱？”这句话。并理解这是一个全新的请求，与之前的两次交互不一样。最后，它必须回答这个新请求并继续与原始请求的对话：支付Emily5美元。这个对话展示了为什么明确的目的、缩小的回应范围和深入的专业知识对聊天机器人的开发都是至关重要的——因为理解以自然方式表达的用户意图是复杂的，但如果你想提供一个有效的经验。5.情商和智商一样重要。高超的智能和清晰的用户意图并不是机器人成功的唯一因素。察觉情绪并选择合适的词语和语调也是确保舒适对话体验的关键。因此，许多实验室和初创公司正在开发软件，通过图片、语音、文本或视频来检测情绪状态。.SRI国际语音技术与研究实验室开发了SenSayAnalytics平台，号称能够通过语音信号感知说话者的情绪。这样我们就可以知道用户什么时候感到困惑，为他们提供人机交互对象，也可以判断用户是否接受，从而为他们提供相关的内容。6.品牌化机会虽小，但有效的品牌化是机器人成功的关键因素。表现不佳的机器人可能会毁掉声誉，但强大的品牌影响力也可以帮助机器人取得成功。“我认为对话界面中的品牌推广机会相对较少，”Adobe的LarsTrieloff说。“因此，在日常互动中利用品牌。确保它把一件事做好，并且完全按照客户的要求去做。”它仍处于利用对话界面的早期阶段，还有很长的路要走。但是对话式人工智能——更好地模仿人类与机器交互方式的程序——将在这里生根发芽。它现在可能很原始，但数据科学、自然语言技术、机器学习和其他技术的进步最终将为更顺畅的人机交互创造必要的环境。对话式互动会等同于或优于人与人之间的互动吗？机器可能永远无法轻松进行某些类型的交互。但对于某些用途，这种设想可能是可行的：我们已经看到了很多创新，但这只是冰山一角。有一件事是肯定的，正如未来学家和创意策略师MonikaBielskkyte所说：“我们正在进入一个没有屏幕的未来。”她预测，“未来，整个世界就是我们的桌面。”
