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这都 9012 年了，为什么你的语音助手还像个智障？

在市面上，聊天机器人（ Chatbot ）不在少数，但能够深入人心的产品却少之又少。有很多一时新鲜的 Chatbot 产品，慢慢地便暴露出「智障」和「鸡肋」的地方：听不懂问题、答非所问，无法进行多轮对话等等。

所以 Chatbot 的发展可谓道路艰难，比如 Facebook 的语音助手 M ，在运营了三年后未达预期而关闭；而已经第六代的微软小冰，最常用的功能还停留在不痛不痒的「尬聊」上。

Facebook M 于 2018 年 1 月被关闭

出现这个现象的原因，一方面出于人们对 Chatbot 的期望落差，另一方面，即便是现在最先进的技术，要完全理解人类的对话体系，还是一件困难的事情。而在设计理念上不同的侧重点，则造成了最后的南辕北辙。

那么如何才能做出一款令人满意的 Chatbot 呢？一位资深人士总结了一套「USED」框架。

能被用起来的 Chatbot 才是最好的

Shin Wee CHUANG

Shin  Wee 毕业于 MIT，先后任职于微软和渣打银行（ SCB ），是金融科技领域的资深人士。

他曾被 CBN Weekly 授予「中国50强企业创新者」奖，以表彰他在中国 SCB 数字营销方面的众多创新之举。目前他经营着他所创立的科技公司 Pand.ai，致力于打造企业级的智能 Chatbot。

Shin Wee 在一篇文章「 A good chatbot is a USED chatbot」，讲述了如何打造智能的 Chatbot，以下为文章的编译。

自从一年前为金融机构建立「智能」Chatbot （聊天机器人），和联合创始人建立 Pand.ai 以来，我们经常被问的一个问题是：你们的 Chatbot 有多好？

试图解答这个问题，就要解释我们如何利用深度学习自然语言处理（ Deep NLP ）来提取用户输入的语义，让 Chatbot 更好的「理解」问题，提供更准确的回答。

在这里，我将讨论那些令客户满意的 Chatbot 构建的思维过程。我们现在正将这些观点整合到一个产品框架中，形成我们的核心设计原则，希望对想要构建或使用 AI Chatbot 的人提供一些帮助。

这个框架包含 4 个字母：USED ，具体的含义如下：

U ：It Understand me 让它读懂人 

要想构建好的聊天，首先要让机器人理解对话，否则，它会无法按预期做出响应。

大多数聊天机器人依赖于「模式匹配」的技术，这对于「理解」常见的短语非常有用，例如「你好吗？」，「你叫什么名字？」等等，但这种方法，对复杂语句或者非常见语句，就显得吃力，这也是一些「智障式」客服存在的一个原因。

要想打造一款好的聊天机器人，NLP （自然语言处理）引擎是必备的。目前已经有很多此类引擎，大多是通过云服务的方式来处理，轻松用在多种聊天工具上。

此外，还有一些公司为特定的垂直行业或市场，提供了更专业的 NLP 引擎，能够分辨出语言中的细微差别，比如术语或俚语等等。

如果你没有太多背景，或者不想花时间自己构建，最好的方法就是选择一个合适的强大的 NLP 引擎。

S：It Serves me 具有服务性

一个好的聊天机器人，需要在特定的场景下，执行某种功能。所以最关键的是要让机器人能熟悉这个领域内的情况。

假设要为销售团队部署一个聊天机器人，帮助他们更好的工作，必须准备好所有相关的产品和内容，按照结构化格式打造一个理想的对话。

除了基本的问答，还需要考虑在聊天机器人中添加一个测验组件，让它能帮助销售人员更新对产品的理解。

E：It Engages me 能够打动人

在聊天机器人推广的初始阶段，让用户能够和机器人进行互动，是一项有挑战性的工作。毕竟，想要让用户改变习惯的方式，接受新事物并不容易。

因此，可以制定有效的推送策略，以帮助用户习惯使用新的工具。

当然，推送并不意味着你必须要发送无聊的产品描述，而是要用心去做。 例如，一个简单的父亲节问候消息，传递给小组中的父亲们，将会是很暖心的一种方式。

D：It Delights me 会带来乐趣

目前大多数聊天机器人，正在朝着俏皮和可爱的路子发展。毕竟，能带来快乐的产品，往往更吸引人。然而，随着越来越多的聊天机器人出现，只会抖抖机灵的话，就奢望用户一直开心的套路，或许不再现实。

要找到聊天机器人能带来乐趣的方式。但同时要也要注意场合，免得在严肃的场合出现尴尬。

值得庆幸的是，语言不是聊天机器人唯一的武器。比如，某个对话中埋一个复活节彩蛋，所能带来的惊喜，可能会胜过任何带着模仿痕迹的俏皮话。

黄金法则的核心

这个「 USED 」框架，可以作为企业级聊天机器人构建指南，但其实，它的核心也就是充分考虑其实用性。

有许多 KPI 能衡量聊天机器人的好坏，例如响应时间和准确性，但最重要的一点在于，它是否有助于实现业务目标。

不论是想用聊天机器人提高客户服务量和销售效率，还是产生潜在客户，只要是能够实现业务目标的方法，都可以被用起来。比如下面的这些 KPI：

• 谈话次数（不是消息数量）;

• 每月活跃用户的百分比（ MAU，也可能是 DAU「日活跃」 和 WAU「周活跃」 ）;

• 每个活跃用户的会话数。

开发一个聊天机器人，即使是一个 AI 驱动的聊天机器人并不算难，但想构建一个好的、智能的聊天机器人，并被大量地使用的机器人，就不那么容易了。

而也许在打造 Chatbot 之时，可以优先考虑服务，然后才是对话系统——就好像人，是先有脑袋里的想法，再用对话来表达。

One More Thing

提出并宣传「USED」框架的 Pand.ai 公司，在语音聊天机器人的研发上，有很多创新式的成果。

在 6 月份将要举办的 O'Reilly AI Conference 上， Pand.ai 的另一位联合创始人兼数据科学家 David Low ，将带来一场更详细的分享，题目为「The unreasonable effectiveness of transfer learning on natural language processing」（迁移学习在 NLP 上的不合理有效性）。

David Low

届时，你会通过他的演讲，了解到转移学习如何应用于NLP 任务，以及迁移学习如何让数据科学家们，在没有太多数据的情况下构建准确的模型。

根据已经公布的消息，David 将引导参与者完成代码等步骤，通过微调迁移学习模型，在真实世界情感分类问题（亚马逊评论数据集）上，实现最先进的准确性（ 92％ ）。

而使用这一技术的话，只需 1000 个训练数据样本即可生成一个模型，该模型与用 360 万个样本的完整数据集训练的模型，具有相似的性能。

一场顶级盛会

这场分享只是 O'Reilly AI Conference 中「模型与方法」版块中的一个环节。而这场致力于将技术用起来的 AI 大会，将通过不同的主题版块，带给参会者关于 AI 技术落地的一些灵感和建议。

模型与方法版块，将着重展现技术在实际操作中扮演的角色。比如 David Low 的分享：用迁移学习在 NLP 中的应用，会在 Chatbot 的开发中，带来一些有趣的思路。

O'Reilly AI Conference 将于 6 月 18 -21 日在北京举行，这是一场丰富的创新者盛会，聚集了行业内的知名人物，专注于分享和探讨 AI 技术在商业上的应用机遇。

在这个大会中，你会在多种创新的观念里，领略 AI 技术的落地之美。说不定，通过在这里的切磋，你就能打造出理想的聊天机器人。

想要拥有更多神奇的洞见或者观点吗？ O'Reilly AI Conference 等你来！

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