说到人工智能（Artificial Intelligence），你想到的是什么？无人驾驶汽车？Alpha Go？对于大多数人来说，人工智能听起来都像是科幻电影中的情节。然而你知道吗，在当下这个世界的很多领域，人工智能已经成为了支柱般的存在。

　　在对冲基金行业（Hedge Fund），许多银行及私募已经开始利用机器学习（Machine Learning）为客户进行投资组合推荐（Portfolio Recommendations）；此外，许多金融交易机构已经非常倚重AI去应对金融市场上瞬息万变的信息环境；而一些量化分析公司，人工智能算法已经被拿来去测试一些复杂的投资方案。

　　如果你仔细看一下上述这些AI在不同领域的应用，你会发现人们都只是运用了AI的一个重要的特性，那就是：相对于人类，人工智能不具有任何的情感，因此在做决策时能够最大程度做到客观与合理。

　　相较于上面说到的这些“冷冰冰”的应用，人工智能在下面的这个应用中则更突显了AI“暖男”的一面：当无数技术都试图通过AI将“感性”变为“理性”时，这项技术却在试图将更多的“理性”变为“感性”，这项技术就是：智能聊天机器人。

01、究竟什么是智能聊天机器人？

　　智能聊天机器人是根据用户输入的聊天内容，可以自动给出和人类相似聊天行为的聊天系统。你可能要问了，好好的为什么要发明一个用来聊天的机器人呢？

　　聊天机器人作为自然语言处理的核心研究方向之一，与搜索引擎相比，能更有效地为用户从海量信息中提供有用信息，同时具有更佳的人机交互体验；如果你比较关注科技领域，你会发现微软、谷歌和脸书等公司各自推出了不同的聊天机器人产品，并推动聊天机器人作为用户与机器之间新的交互模式不断的发展。

02、智能聊天机器人目前面临着怎样的难点？

　　在聊天机器人的实现中面临着各种各样的挑战，其中包括以下三个主要的难题：

　　1. 如何利用好上下文信息

　　2. 如何解决通用回复问题

　　3. 如何评价聊天内容的好坏

　　一个好的聊天机器人应该能够结合上下文进行回复。在长对话中，人们可以跟踪说过的话和对话中的信息。如何有效利用长对话中的信息成为研究的热点问题。

　　聊天机器人中另一个常见的问题是，在基于生成的方法中倾向于生成通用的回复，像“很好”，“我不知道”，这些在大多情况下适用的回复。针对这种问题，很多研究者试图通过改变目标函数来提高回复多样化。

　　如何评价一个模型结果的好坏同样是聊天机器人实现的一个难点。由于在回复中可能会包含完全不同的单词或者短语，因此机器翻译中常用的评估矩阵ELEU并不适合用来作为聊天机器人的评价矩阵。

03、如何实现智能聊天机器人？

　　智能聊天机器人的实现方法主要包括两种：

　　1.基于检索的方法

　　方法论：在基于检索的方法中，首先定义知识库，存储需要的回复和一些启发式的方法，根据输入和上下文挑选合适的回复。这里的启发式方法可以是简单的基于规则的表达式去匹配，也可以是复杂的一系列的机器学习方法的组合。在基于检索的方法中不能生成新的文本，只会在固定的回复集中挑选合适的回复。

　　弊端：基于检索的方法中所有回复检索于现存的知识库，很少会出现语法错误；但是这种方法无法对没有事先定义的情形进行处理。

　　2.基于生成的方法

　　方法论：基于生成的方法不需要依赖于定义好的回复。生成的方法是基于机器翻译自动生成回复，与从一种语言翻译到另一种语言不同的是，这里是从输入翻译到输出，如下图所示。

　　弊端：基于生成的方法给人感觉像是在和人对话，然而这些模型很难训练，并且很容易使用包含语法错误的句子进行回复。

04、智能聊天机器人的前景如何？

　　立思辰留学360表示，聊天机器人是当下AI最火的分支之一，现在以及接下来的几年里，它们将在生活中越来越普及，在服务中也愈加隐形。新型及创新性的用户案例可以帮助聊天机器人在多个领域提高使用性能，更好地服务于用户。

　　此外，在未来的10年内，随着人工智能的发展，我们将不会觉得聊天机器人有何特别之处；而是更加习以为常，将其视为生活的一部分；而这也意味着智能聊天机器人的市场将更多广阔。无论是对于求学还是求职来说，智能聊天机器人都是一个极具潜力的方向。