区块链即时聊天工具 区块链实现电商聊天机器人

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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 Weizenbaum）开发，开发用于临床模拟罗杰斯心理治疗的 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 Jabberwacky ，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 Jabberwacky 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高潮，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，使得聊天机器人第一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最佳的回复展示给用户。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年历史上的最高分。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，综合给出最优的音乐推荐。

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。

ATN，全球首个“区块链+AI”平台——用区块链构建世界人工智能

区块链和人工智能（AI）可以说当今热门的两个技术方向。这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用。

那么，这两大技术的结合又将产生怎样的化学反应？ATN作为全球首个“区块链+AI”项目，又将解决怎样的痛点？

Q1、什么是ATN？

ATN是一个业内领先的“区块链+AI”项目。

ATN旨在连接AI和区块链，构建人工智能即服务的下一代区块链平台。通过去中心化的人工智能服务共享平台，调用全球AI及机器人技术力量，共同开发世界人工智能。

Q2、ATN的优势？

ATN有六大优势：

一、ATN 通过 API 交易市场将全球人工智能服务提供商、开发者和消费者连接在一起，通过可定制、易用的解决方案，使得技术实现性价比更高。

二、区块链技术与人工智能结合使得DApps拥有了调用外部人工智能服务的能力。

三、先前的人工智能服务的授权模型往往是昂贵的、不容易量身定制或者是非常耗时的。ATN为服务购买者节省了时间和金钱，并缩短了产品投放市场的时间。因为相比雇佣自己的技术专家，卖家可以快速发现并使用符合自身需求的可定制的人工智能服务。而开发者也将受惠于通过ATN代币实时支付并结算的服务费用。

四、ATN是一个开源平台，意味着基于EVM的DApps之间很容易进行交互，第三方开发者也能在平台上更容易地开发更好的应用。ATN的DBot和 DApps市场包含种类丰富的应用和API，包括且不限于去中心化社交网络、存储、DNS以及计算机服务。

五、ATN平台是去中心化的，在既定协议下支持不同系统或用户开发的应用和功能模块，并提供工具，简化DBot和DApp的开发和运行。

六、聚焦行业共识并顺应监管需求ATN为行业服务发展提供支持。这些行业包括但不限于金融、物流、供应链、社交、游戏、慈善、数字资源、证券等等。

Q3、ATN未来的发展路线？

ATN将成为一个透明民主、多中心协调的、经济独特型的并且开放式的人工智能市场。

在今年的第二季度ATN将发布计算能力的DBot；第三个季度，发布使用全球开放人工智能市场的一些商业的业绩方案；第四个季度，完善DBot并融入到UI系统里面去；到明年的时候，ATN将会发布数据共享的DBot。

Q4、如何了解ATN的发展动态？

官网：

ATN Telegram群：

微博：

推特：

从“人工智能”到“人工智障”，聊天机器人殇在哪?

复杂语言识别困难

现代化聊天机器人的对话界面主要依赖于语音识别，从而根据用户命令做出便捷迅速的反应，比如“下午三点去参加会议”、“今天的天气怎样”等。语言作为一种主观性较强的表达方式，人们说话的规则具有一定的变化性。这和电脑程序不同，人们表达不会完全受制于规则，能够自由的遣词造句，并以此来传递信息。除了地方方言外，每个人也会有自己的表达方式，例如心照不宣的“暗语”，或者某些特定的“梗”。这就需要聊天机器人“去陌生化”，仅仅完美keyword/keyword地理keyword/keyword解结构化语言的系统将难以满足大量用户的需求，这对聊天机器人的系统提出了更高的要求。

以Richard S.Wallac设计的Alice聊天机器人为例，其在中文处理问题上，就存在一些问题。这是因为汉语不像英语等语言，用空格或其他标记分词，这就加大了ALICE对中文支持的难度。此外，其对于汉语分词采用的一般匹配法、词频统计法、同义句的处理等方面也存在着许多技术难题

个性化适配之痛

个性化适配的问题体现在两个方面，一方面人机信任是聊天机器人个性化发展的一个重点攻坚点。调查显示，许多公司领导对于聊天机器人处理待办事项是并不看好的，聊天机器人程式化的语言会让许多人觉得“乏味”、“没有人气”，这也是公司助理一职并未被取代的原因。另一方面，聊天机器人很容易对人的需求产生误读。比如对Siri发出“区块链”的指示，Siri提供的是关于区块链的百度百科，这与用户想要了解区块链的最新发展动态的初衷大相径庭。目前聊天机器人语音识别主要基于语音识别的基本架构、声学模型、语言模型并进行解码，而真正通过用户画像来实现个性化适配的聊天机器人少之又少。其实，不同用户的性格、特点、知识层次都不相同，如果有预设的用户画像，那出现适配失误的可能性也会大大减小。

此外，配套设施的不完善难以让聊天机器人发展成了一个严密的体系，这使得初次试水的用户对此颇有微词。聊天机器人何时能够完善到能够大范围普及，这也是产品长足发展需要认真思考的问题。

区块链技术如何应用到机器人行业？

是通过区块链技术实现机器人网络中的用户以及设备管理的，而这也涉及到了三个不同的应用场景，并且区块链技术是同时能改变生产力和生产关系的超级平台架构。

金窝窝区块链技术在电商领域中的应用状况是怎样的？

金窝窝分析：区块链技术的出现为解决传统电商模式的痛点提供了技术上的可行性，作为一种分布式记账的电子账本,它能让数据变得完整和可信。

而且采用的分布式数据储存技术，更是可以让全民参与数据的收集、管理、分享和运用，在保证了信息的多元化和完整性同时，达到去中心化的目的。

写到这里，本文关于区块链实现电商聊天机器人和区块链即时聊天工具的介绍到此为止了，如果能碰巧解决你现在面临的问题，如果你还想更加了解这方面的信息，记得收藏关注本站。