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编译系列介绍：
AIID成立了非即将编译组，将定期输出美国工业界和学术界设计和研究的编译文章，与您一起关注人工智能领域的前沿话题和成果。 这是第一篇文章。
译者开场白：
聊天机器人（chatbot）是一种用于模拟人类对话或聊天的程序。 起源于1966年，近三年再次席卷。 谷歌于2014年发布了Xiaoice，Facebook于2015年发布了M，微软于2016年竞购API.ai，亚马逊于2016年发布了LEX。截至2017年4月，专门为Messenger创建的机器人已超过10万个。 与此同时，Facebook在2017年开发者大会上发布了Messenger Platform 2.0，主要围绕聊天机器人展开。
本文主要讨论基于文本的聊天机器人，也可以作为语音聊天机器人的参考。 原作者Justin Lee是聊天机器人产品的创始人，在聊天机器人和人机对话领域有一系列的思考。 本文以他的Howweargetting+105kpeopletousechatbot为主线，并结合他的另外两篇文章，产生了本文全文。 在不改变作者初衷的情况下，进行了翻译、整理和删除。
指导：
第 1 部分 为什么有这么多应用程序我们仍然需要聊天机器人
Part2 聊天机器人和搜索有什么区别
Part3 聊天机器人应该如何设计和交互（个性化设计、对话模式、NLP误区、有效引导）
01
为什么我们需要拥有如此多应用程序的聊天机器人
1.人们已经拥有太多应用程序
我们已经有很多软件和应用程序（app，下同），但其中很多都可以做聊天机器人所做的事情，那么为什么聊天机器人仍然如此重要？
苹果有一个鼓励应用程序开发的广告：“There's an app for that”，一条口号：“There's an app for that”制作聊天软件教程，并为其申请了商标，为其超过25万个应用程序喝彩。）
正是这个简单的口号让技术战场上出现了数以百万计的应用程序，这些应用程序触及生活的方方面面，大到足以让你成为你最喜欢的社交名流来破案，小到足以用表情符号下订单，但如此多的应用程序正在引发另一个问题问题——应用疲劳。
让我们看一组可以说明应用程序疲劳的数据：2016 年，comScore 发现爱尔兰近一半的智能手机用户每月下载的应用程序为零。 2017年，Google Play应用商店平均每晚推出超过1,300个应用程序。
△美国智能手机用户的平均每月应用程序下载量。 资料来源：comScore
这并不是说应用程序已经死亡或消失，但我们开始听到一种趋势，即人们使用的应用程序越来越少，但远远超过每晚推销的应用程序。 App Annie 2017 年的一项调查显示，人们每天使用相同的 9 个应用程序，但一个月内使用次数不超过 30 次。 平均而言，用户只打开他们下载的应用程序的三分之一。
即使假装喝饮料也需要应用程序。
△iBeer应用图
聊天机器人不会降低应用程序、决策负担以及那些假饮料带来的应用程序疲劳。 相反，他们实际上正在使一些流行的消息应用程序在应用程序内部变得更好。
2. 聊天机器人可以简化人们的生活
“应用程序会占用人们的精力，但聊天机器人可以帮助人们节省能源。” （加粗加粗的是原作者指出的部分，下同。）
（译者注：由于市场竞争，营销人员往往将更多内容强加给消费者，促使人们消费更多内容，但聊天机器人应该简化人们的生活，它是人工智能技术驱动的工具。来源：Whychatbotswillchangemarketingasweknowit。根据文章精炼.)
消费者已经发生了变化，他们对营销人员向他们提供的产品变得免疫甚至怨恨。 当他们有问题时，他们希望通过障碍最少的最佳路径得到答案。 这样一来，聊天机器人应该为人们提供最简单、最省力的交互解决方案。
“只要有机会，聊天机器人就可以改变我们所知的业务和市场。”
使用聊天机器人可以让生活变得更轻松。 它们帮助用户更快、更高效地完成任务，并且做得更好，同时让我们有更多时间去做“我们人类应该做的事情”。
聊天机器人不必像搜索一样无处不在，这不是它的重点。 聊天机器人必须开辟一个空间，让人们比以往更轻松地到达他们想要的地方。
数据科学家兼软件开发人员 P.Daniel Tyreus 曾说过：
“如果用户不必下载新应用程序来使用服务，那么就更容易获得用户。用户更有可能使用集成到他们已经使用的应用程序中的服务。”
聊天机器人首先是数据扫描机器。 每次我们将新数据库链接到聊天机器人时，它对用户来说就变得更有价值。 它们接受输入、提供相关反馈，并且比任何其他平台更容易管理。
用户不需要从头开始开发搜索功能，也不需要构建应用程序。 他们所需要做的就是确保聊天机器人有一个可以访问大量用户数据的数据套接字，并且可以连接到用户使用的应用程序。
人们通常必须经历数十个不同的工作流程才能找到他们需要的数据。 高效的聊天机器人不会这样做制作聊天软件教程，它们允许用户仅利用他们的自然本能找到他们想要的东西，用户所要做的就是自然而简单地提出问题。
02
聊天机器人与搜索有何不同
3.帮助搜索并提供不同于搜索的价值
“我们发现，在一个喋喋不休的世界里，真正有用的声音比你想象的要大。”
搜索长期以来一直产生影响。 这个毋庸置疑。 通过访问搜索引擎来查找所需内容几乎已经成为一种习惯。 习惯是不可逆转的，尤其是当它们变得更令人满意、更手动时。 目前的研究表明，平均66天后，用户行为变得“持续”和“自动”。
因为搜索行为是我们的第二天性，所以聊天机器人可以根据用户需求改善搜索体验：
聊天机器人让用户的生活和工作变得更加轻松，无需下载新应用程序。 基于人工智能的聊天机器人可以处理大量信息并提供精心设计的对话流程。 但这只是冰山一角，如果设计人员和开发人员没有意识到了解用户和管理用户期望的重要性，问题仍然可能出现。
03
聊天机器人应如何设计和交互
4. 产品就像人一样，是由人设计的
△大卫·奥格威关于品牌性格的座右铭：产品和人一样，都有性格。
但市场上的产品可以塑造或破坏性格
大卫·奥格威以强调产品特性的重要性而闻名。 我们对品牌和聊天机器人也有同样的感觉。 这就是为什么我们让聊天机器人听起来更像我们认识和喜欢的人。
如果您的品牌已经拥有既定的角色，请将其应用于聊天机器人与用户交互时使用的声音和语气。
如果没有，你需要尽早建立一个形象，从而确定你在虚拟世界中是谁。 有这么多工具可以解决开发聊天机器人的技术问题，创建良好的对话模式和流程可能是您将面临的最大挑战。 您在聊天机器人中设计的消息传递框架将影响人们感知您的品牌价值的方式，最重要的是，请赋予它个性。
MailChimp 因其乐于助人、有趣又谦虚的形象而闻名。 想象一下，如果你的猫戴着它独特的猴子主题高领帽，那么你一定能够准确地感受到人性化设计的重要性。
△戴着MailChimp猴子围巾的猫
Cintell 2016 年对 B2B 卖家的基准研究发现，盈利能力更强的公司在聊天机器人中使用了更多的人。
今天的消费者有无数的品牌可供选择，但他们知道这一点。
明确的角色可以让品牌更好地与目标消费者建立联系，这是有效且具有成本效益的，同时开发回头客和聊天机器人用户。 这意味着它必须是轻松的、尊重的，同时又是真正有用的。
5.对话模式，实用性强，点击简单
引用塞斯·戈丁的话：
“如果你的目标受众不听你的，那不是他们的错，而是你的错。”
在我们开始设计聊天机器人之前，我们应该关注如何为用户创造其他工具无法带来的价值。
我们仍然致力于提高聊天机器人的自然语言处理（NLP）能力，因为我们了解我们的用户，但我们知道如何让他们的生活更轻松。 让他们只需输入几个快捷词即可访问和比较大量数据。 NLP 使聊天机器人能够了解用户正在寻找什么。 它还允许消费者享受个性化的对话，而不是在真空中与同样累人的菜单进行交互。 当它响应请求时，对话模式将是理想的。
人工智能咨询公司 NeuraFlash 的首席技术官 Dennis Thomas 谈到了了解用户如何与聊天机器人交互的重要性。
“NLP取得巨大成功的另一个地方是：当用户处于决策模型的目标发现和产品选择阶段时，聊天机器人可以帮助用户更好地集中注意力。通过对话，聊天机器人帮助用户找到合适的产品，帮助用户推广他们的目标，却在对话过程中潜移默化地影响了用户心目中产品的标准，而这个标准与公司的销售策略是一致的。”
另一方面，
如果基于文本的聊天机器人可以使这个过程变得更加容易，那么 NLP 可能会带来损害。 （译者注：例如，在预订机票和酒店时，聊天机器人可能会问太多问题，这偏离了让用户任务更轻松的目标，所以这个最好留给应用程序。NLP 更适合任务指导，对于例如，如果您在亚马逊上购买了产品并且遇到了一些售后问题，那么您对某人说的最自然的方式是“嘿，我收到了有缺陷的产品，你能帮我处理它吗？”来源：DoesaBotNeedNaturalLanguageProcessing ? 文章细化。）
当用户与文本/视觉通道交互时，只需点击几下按钮即可完成的任务（例如重新排序），开放的自然语言并不会让用户的操作显得更轻松。
△作者提示：用简单的按钮引导用户对话以达到目的
聊天机器人通过提取有限的选项来帮助用户集中注意力。 用户只需点击几个简单的按钮，在聊天机器人的指导下，就可以轻松实现自己的目标。
因此，当我们开发新的聊天机器人软件时，我们不会将我们所了解的有关用户的所有信息都放入聊天窗口中。 相反，我们利用这些知识使聊天机器人足够简单，可以在不让用户被知识淹没的情况下工作。
6. 聊天机器人的输入和输出
NLP 只是对话的一半——输入部分。 就实用性而言，输出同样重要。
机器人可能拥有世界上最有趣的人，但如果它无法回答用户的查询，它仍然很糟糕。
△作者注：循环对话优化框架
1. 加入
尽可能解决用户在现有消息程序（MessageApp）中遇到的问题。 使用引人入胜的对话语气，将历史对话置于情境中并在新对话中寻找来源。
2. 理解
尽量了解用户的意图，设计对话来过滤用户的问题，提供最高效的交互方式（比如上面列出的按钮操作的反例）。
