01 facebook自動回復機器人(如何分辨在社交軟件上聊天的是真人還是機器人？)

作為Facebook創始人的扎克伯格，為什么會被群嘲為機器人？

扎克伯格是一個非常嚴謹的人，做事極其的認真，可以說對自己對他人都到了苛刻的地步。也正是因為扎克伯格有著這樣的精神才在那么年紀輕輕的時候就造就了自己的商業帝國，每一個人成功的背后都是有原因的。

扎克伯格最開始只是一個程序員，扎克伯格身上有很多程序員的特點，可是像他這么成功的程序員真的很少，以往與其他名人比時總會說和他們年代不一樣，如果是他們那個年代也可以向他那么成功之類的話，可是扎克伯格完全是我們同一代人，他既然那么成功，那肯定是有什么和我們不一樣的地方。

他能夠嚴格的按照計劃執行下去，除了讀書，他還會自己制定了好多有條理的事情，他都能夠嚴格按照執行下去，是一個極其理性之人。扎克伯格還是哈佛大學的大二學生，他突發奇想，要建一個網站作為學生們的交流平臺。只用了大概一個星期的時間，扎克伯格就建立起了這個名為facebook的網站,可見他的獨立性，執行力是多么強。

馬克·扎克伯格因此成為全球最年輕的億萬富翁，但是他依然住著租來的一套一室一廳的小公寓，地板上放一個床墊，兩張椅子、一張桌子就是全部家具。他的早餐通常都是一碗麥片。每天，他走路或騎自行車上班。扎克伯格本人也因這一成功創業，成為世界上最年輕的億萬富翁，同時也是最積極從事慈善事業的美國富豪之一。

Facebook推聊天機器人Blender，和谷歌Meena比如何？

Facebook推聊天機器人Blender比谷歌Meena更討大眾喜歡。

聊天機器人Blender比谷歌Meena更智能化。聊天機器人Blender擁有個性、知識和同心里的多種對話技能，使人工智能更加智能化，與用戶聊天更加貼近生活。聊天機器人Blender比谷歌Meena更加像人類，聊天機器人Blender能夠根據不同的用戶生成不同的聊天內容，甚至還可以主動生成一些話題和用戶一起分享 讓用戶不會有冷場的尷尬，有時也會產生一些人類的表情和情緒，還能解決各式各樣的問題，更加貼近人類。

聊天機器人Blender有著谷歌Meena更大規模的訓練數據。根據研究人員稱:聊天機器人Blender聊天更貼近生活，那是因為它有著大規模的訓練數據，進行對話訓練時，使用了15 億個公開 Reddit ，保證了聊天機器人Blender有著強大的社交能力，能和各類用戶聊天，能解決不同問題。

聊天機器人Blender雖然有著許多優點，但是它有著一些缺點。聊天機器人Blender在簡短的對話中，表現還是很自然的 但是對話時間一長，Blender就無法記住聊天內容，重復對話，缺點自然就顯露出來了。盡管Blender還是有些缺陷，但是它是比較優秀的聊天機器人。                                                                                                     

如何分辨在社交軟件上聊天的是真人還是機器人？

直接問它是不是人工智能，是真的人嗎？它會告訴你的，如果它答非所問，就是人工智能了。

社交，即社會上的交際往來。而通過網絡來實現這一目的的軟件便是社交軟件。廣泛的來說，手機，座機等通訊設備也屬于社交軟件的范疇之一，即所有能與人通話交流的都稱為社交軟件。全球社交軟件使用人數最多的社交軟件分別是Facebook、WhatsApp、Messenger，買粉絲排名第四。

發展歷史

從1999年的“滴滴滴”開始，QQ的前身“OICQ”誕生了。2000年，QQ迭代歷史上的經典版本QQ2000上線，標志性的紅圍脖，胖嘟嘟的造型一時間伴隨著互聯網的普及名噪大江南北。隨著時代的改變，伴隨著移動互聯的崛起，人們身邊漸漸出現了很多社交軟件。

2019年1月15日，“買粉絲之父”張小龍在廣州發表完長達四小時的演講之后僅6天，張一鳴的字節跳動、羅永浩的快如科技，以及原快播創始人王欣的云歌人工智能，在同一天發布了自己的社交應用程序——多閃、聊天寶和馬桶MT。

聊天機器人概述

聊天機器人，是一種通過自然語言模擬人類，進而與人進行對話的程序。

1950年，圖靈（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上發表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，這篇文章開篇就提出了“機器能思考嗎？(Can machines think?)”的設問，提出了經典的 圖靈測試（Turing Test） 。通過圖靈測試被認為是人工智能研究的終極目標，圖靈本人也因而被稱為 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天機器人程序 ELIZA 誕生，由麻省理工（MIT）的約瑟夫·魏澤鮑姆（Joseph Weizenbaum）開發，開發用于臨床模擬羅杰斯心理治療的 BASIC腳本程序 。實現技術僅為對用戶輸入計算機的話語做關鍵詞匹配，并且回復規則是由人工編寫的。

1972年，美國精神病學家肯尼思·科爾比（Ken買粉絲h Colby）在斯坦福大學（Standford University）使用 LISP 編寫了模擬偏執型精神分裂癥表現的計算機程序 PARRY 。

1988年，英國程序員羅洛·卡彭特（Rollo Carpenter）創建了聊天機器人 Jabberwacky ，項目目標是“以有趣、娛樂和幽默的方式模擬自然的人機聊天”，這個項目也是通過與人類互動創造人工智能聊天機器人的早期嘗試，但 Jabberwacky 并未被用于執行任何其他功能。技術是使用 上下文模式匹配技術 找到最合適的回復內容。

1988年，加州大學伯克利分校（UC Berkeley）的羅伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人開發了名為UC（UNIX Consultant）的聊天機器人系統。UC聊天機器人目的是幫助用戶學習UNIX操作系統。

1990年，美國科學家兼慈善家休·勒布納（Hugh G. Loebner）設立了人工智能年度比賽------勒布納獎（Loebner Prize）。勒布納獎旨在借助交談測試機器的思考能力，它被看做對圖靈測試的一種時間，其比賽的獎項分為金、銀、銅三等。目前為止，尚無參賽程序達到金獎或銀獎標準。

在勒布納獎的推動下，聊天機器人迎來了研究的高潮，其中較有代表性的聊天機器人系統是1995年12月23日誕生的 ALICE（Artificial Linguistic Inter買粉絲 Computer Entity） 。隨著 ALICE 一同發布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移動端虛擬助手的開發中得到了廣泛的應用。

2010年，蘋果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技術來源于美國國防部高級研究規劃局公布的CALO計劃：一個簡化軍方繁復事務，且具備學習、組織及認知能力的虛擬助理。CALO計劃衍生出來的民用版軟件就是 Siri虛擬個人助理 。

此后，微軟小冰、微軟Cortana（小娜）、阿里小蜜、京東JIMI、網易七魚等各類聊天機器人層出不窮，并且這些聊天機器人逐漸滲透進人們生活的各個領域。

2016年，全國各大公司開始推出可用于聊天機器人系統搭建的開放平臺或開源架構。

2010年至今，標志性的聊天機器人產品如下圖所示。

總結：隨著人工智能相關技術“東風”漸起，自然語言處理研究碩果頗豐，聊天機器人相關技術迅速發展。同時，聊天機器人作為一種新穎的人機交互方式，正在成為移動搜索和服務的入口之一，畢竟搜索引擎的最終形態很可能就是 聊天機器人 。眾多人工智能領域的探索者和開發者都想緊緊抓住并搶占聊天機器人這一新的交互入口。

下面從幾個維度對齊進行分類介紹。

娛樂場景下聊天機器人系統 的主要功能是同用戶進行不限定主題的對話（閑聊），從而起到陪伴、慰藉等作用。其應用場景集中在社交媒體、兒童陪伴及娛樂、游戲陪練等領域。有代表作的系統如微軟的“小冰”、買粉絲的“小微”、北京龍泉寺的“賢二機器僧”的等。

教育場景下的聊天機器人系統 可以根據教育內容的不同進一步劃分。這類聊天機器人的應用場景為具備人機交互功能的學習、培訓類產品，以及兒童智能玩具等。

個人助理類 應用可以通過語音或文字與用戶進行交互，實現用戶個人事務的查詢及代辦，如天氣查詢、短信手法、定位及路線推薦、鬧鐘及日程提醒、訂餐等，從而讓用戶可以更便捷地處理日常事務。

盡管目前在具體生產環境中，提供聊天服務的一般都是基于檢索的聊天機器人系統，但是基于深度學習Seq2Seq模型的出現可能使基于生成的聊天機器人系統成為主流。

基于功能的聊天機器人可以分為問答系統、面向任務的對話系統、閑聊系統和主動推薦系統4種。

目前，對問答系統和主動推薦系統的評價指標較為客觀，評價方式也相對成熟。而面向任務的對話系統和餡料系統，在給定相同輸入的情況下，系統回復形式可以多種多樣，對于用戶的同一輸入，通常有多種合理且數目不固定的回復，這使得很難通過一種客觀的機制對其進行評價，所以在評價時需要加入人的主觀判斷作為評價的依據之一。

通常，一個完整的聊天機器人系統框架如圖，其主要包含自動語音識別、自然語言理解、對話管理、自然語言生成、語音合成5個主要的功能模塊。需要指出的是，并不是所有的聊天機器人系統都需要語音技術。

例如，以文字方式實現人機交互的聊天機器人系統，就不需要自動語音識別模塊和語音合成模塊。

Amazon Lex是一種可以在任何程序中使用語音和文本構建對話界面的服務。Amazon Lex提供可擴展、安全且易于使用的端到端(end2end)解決方案，以構建、發布和監控開發人員發布的機器人。下圖展示了聊天機器人如何通過對話的方式協助用戶完成訂花的需求。

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