聊天机器人到底算哪门子AI技术？别被那些高大上的名词唬住了

最近跟几个做运营的朋友聊天,发现大家虽然天天把“AI”、“智能客服”挂嘴边，但真要问一句“聊天机器人到底属于哪种AI技术”，好多人就开始含糊其辞了，有人说这不就是“人工智能”嘛，有人觉得是“自然语言处理”，还有人干脆摆摆手：“害，管它啥技术，能用就行！”

这话倒也没错,但咱们既然吃这碗饭，多少还是得摸清锅底是铁打的还是塑料的，今天咱就掰扯掰扯，聊天机器人这玩意儿，到底是怎么“炼”成的。

首先得说,聊天机器人从来不是“一种”技术，它更像是个“技术大杂烩”，你看到的那个能跟你一问一答的小窗口，背后可能蹲着好几拨技术团队在折腾，如果非要用一个最贴切的词概括，“自然语言处理（NLP）” 绝对是它的核心老大哥，没有NLP，机器人压根听不懂人话。

但“自然语言处理”本身也是个筐，里头装的东西可多了，它干的就是“翻译”的活儿——把人类那些含糊、跳跃、还带点情绪的人话，翻译成机器能理解的代码指令，再把机器冷冰冰的运算结果，包装成人类觉得通顺的回复吐出来，这个过程，拆开了看，至少得走这么几道工序：

第一关：听懂你在说啥（自然语言理解，NLU）
这步最难，比如你问“明天会下雨吗？”，机器不光要听懂“明天”、“下雨”这些词，还得明白你是在“询问天气”，这涉及到意图识别、实体提取，更麻烦的是，人类说话还爱拐弯抹角，你说“这天气真够呛”，可能是在抱怨太热，也可能是在吐槽刮风，机器得结合上下文甚至常识去猜，现在的机器人，很多就卡在这关——稍微问得绕点，它就跟你打太极。

第二关：琢磨怎么回你（对话管理，DM）
听懂了，接下来得决定怎么接话，是直接回答天气，还是反问你在哪个城市？如果聊到一半你突然换话题，它是该跟着跑，还是把话题拉回来？这就是对话管理模块在干活，早期的机器人这儿特死板，按设定好的流程图走，你一步踩偏，它就死机，现在稍微高级点的，会用上一些强化学习或者更复杂的策略网络，让对话能多绕几个弯。

第三关：把话编得像人说的（自然语言生成，NLG）
这是最后一步，把机器决定要表达的意思，组织成一句通顺的人话，早些年，这活儿基本靠“模板”，{城市}明天{天气状况}，气温{温度}”，现在好一些的，会用上基于深度学习的生成模型，句子能更灵活多变，甚至模仿点语气词，但一不小心也容易翻车，生成些语法没错但味儿特怪的句子，或者干脆“一本正经地胡说八道”。

所以你看,光一个NLP，里头就分了NLU、DM、NLG好几个山头，各自还在不断进化，但这还没完呢。

现在很多稍微像样点的聊天机器人,尤其是那些号称“智能”的，往往还会抱上其他AI技术的大腿，最常见的就是机器学习（ML）和深度学习（DL），它们就像是NLP的“燃料”，通过海量的对话数据去训练模型，让机器自己学会怎么理解词句之间的关系，怎么生成更合适的回复，没有ML/DL，NLP可能还停留在靠人工写规则、穷举各种可能性的石器时代。

再往上走,有些机器人还想跟你“交心”，那就得引入情感计算，试图从你的文字里分析出你是高兴还是恼火，好调整回复的语气，或者结合知识图谱，让它不仅能聊天，还能回答一些基于事实的复杂问题，李白和杜甫谁更爱喝酒？”——这光靠分析句子结构可不行，得肚子里有料。

所以说,聊天机器人到底属于哪种AI技术？答案就是：它是个以自然语言处理为绝对核心，深度融合了机器学习、深度学习，并可能根据需要搭配情感计算、知识图谱等多种技术的复合型应用，它处在AI技术栈里比较“上层”的位置，直接面向用户，因此也最容易被大家感知到。

最后唠叨两句我的观察,现在市面上很多聊天机器人，尤其是商用客服类的，其实技术含量参差不齐，有些就是“关键词匹配+模板回复”的老古董，穿了个AI的马甲，判断它到底“智能”不“智能”，有个土办法：别问它设定好的问题，试着打断它、反问它、或者用一些有歧义的句子去撩它，看它是不是立马露馅。

技术这东西,说到底还是工具，咱们普通人没必要去深究Transformer架构或者注意力机制是咋回事，但了解个大概，至少能让你在吹牛的时候心里有底，选型的时候眼里有谱，不至于被那些“全栈AI”、“颠覆性自然语言理解”的广告词给忽悠了，聊天机器人的路还长着呢，现在顶多算是个“有点小聪明的鹦鹉”，离真正的“对话”还差得远，咱们，且用且观察吧。

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # 聊天机器人是属于哪种ai技术