就目前來說，當(dāng)我們在談?wù)摿奶鞕C器人時，我們所談?wù)摰脑掝}往往是它能做些什么？有些聊天機器人能幫你在網(wǎng)上訂一份披薩，有些聊天機器人可以很輕松地幫你設(shè)置一連串的提醒，還有一些聊天機器人會幫你規(guī)劃會議行程，并在你每個醒來的早晨，告訴你當(dāng)天的天氣。

無論你的聊天機器人能幫你做什么，只要它能幫你自動打理你私人生活和工作的細(xì)枝末節(jié)，它就足以讓你興奮難以了。然而就多數(shù)情況來說，我們的私人聊天機器人其實還需要我們留一個心眼，去看守著它，但這對你來說真得就已經(jīng)足夠了？我們是否可以將更多更重要、更敏感的任務(wù)，完全交托給我們的聊天機器人呢？

如果我們需要聊天機器人來處理更多的工作的話，我們就需要它們不僅僅只是能忠誠地完成一些簡單的任務(wù)。但如果只是簡簡單單地教授一個聊天機器人來完成一些復(fù)雜任務(wù)的話，這點其實還不足以贏得用戶們的信任。

而這一難題也自然而然地衍生出了聊天機器人的下一個發(fā)展方向，那就是專注于研究如何建立起聊天機器人同人類用戶之間的關(guān)系。

如何進(jìn)一步優(yōu)化聊天機器人？

聊天機器人公司Next IT創(chuàng)始人弗雷德·布朗(Fred Brown)的女兒有一次問了她爸爸一個問題：“SGT STAR（美國陸軍的虛擬助手）是否有自己最喜歡的顏色？”

這個問題讓身為人工智能專家的布朗一下子陷入到了沉思。為什么一個聊天機器人需要有一個自己最喜歡的顏色？我們不需要讓它幫我們挑選出合適的窗簾，或是找條合身的褲子，而只是簡簡單單地問它有沒有最喜歡的顏色？

布朗于是意識到了，他女兒所提出的這個問題的背后其實暗藏著她強烈的好奇心，這已經(jīng)超越了單純地詢問“它最喜歡的顏色”的這一問題的本身。

問題的重點是SGT STAR沒有一個最喜歡的顏色的這點，暴露出它無法展示出像誠實和值得信任這樣的，人類才有的品質(zhì)。

SGT STAR非常擅長于回答美國陸軍部隊里的生活問題，但對那些想要聽到能讓他們產(chǎn)生“它值得相信”這一想法的答案的用戶來說，即便SGT STAR給出了它最佳的回答，都不足以讓他們滿意。

如果今天，你再去問SGT STAR它最喜歡的顏色是什么的話，它會說：“我偏愛紅色、白色、藍(lán)色，當(dāng)然，也很喜歡軍綠色！”雖然，這只是一個很小的細(xì)節(jié)，但它其實是至關(guān)重要的。

在這個我們所引述的故事里，SGT STAR向我們展示出了諸如喜歡、不喜歡、和偏好這樣的人類性格，而這反過來也會讓它變得更為率真、更人性化、更值得別人取信任它。設(shè)想一下，如果和你對話的人，連一點自己的主見都沒有的話，他會讓你產(chǎn)生信任感嗎?

讓你的聊天機器人在交流過程中，能展示出像誠實和值得信任這樣可貴品質(zhì)的能力，就是我們在改變這個聊天機器人市場過程中，所需要努力的方向。

三觀的建立將成為重中之重

就像我們已經(jīng)將聊天機器人引入到我們每天的日常生活那樣，我們還能訓(xùn)練它們?nèi)プR別我們所說的語言，去發(fā)掘出我們的喜好，甚至還能讓它分析出我們的口音，推測出我們的情緒狀態(tài)。

讓我們再來回想一下那臺在2000年首次亮相的第一款聊天機器人和研發(fā)出它的那家公司。“Verbot計劃”脫胎于邁克爾·墨登博士（Dr. Michael Mauldin）對自然語言處理與聊天機器人的早期研究，而虛擬性格有限公司（Virtual Personalities, Inc.）這家成功研發(fā)出Verbot的公司，則仔細(xì)回溯了邁克爾·墨登博士在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的相關(guān)研究，并參考了彼得·普蘭特（Peter Plantec）在個性心理和藝術(shù)方面的研究成果，才最終有了Verbot的誕生。

個性心理研究對于像內(nèi)置于Facebook Messenger中的那類聊天機器人，或許沒什么用處，但如果問題涉及到了聊天機器人與人類交流的真誠性的話，那么對個性心理的研究將變得至關(guān)重要。

現(xiàn)如今，我們的科技正在經(jīng)歷指數(shù)級別的爆發(fā)式增長，我們的科研人員已經(jīng)開發(fā)出了許許多多的工具，它們能幫助我們的計算機在這個被人類所主宰的世界中，去更好地同人類進(jìn)行交流。

自然語言處理和情感分析就是這樣一個好例子。當(dāng)人工智能軟件尤金·古斯特曼(Eugene Goostman)在2014年通過了圖靈測試的時候，它也標(biāo)志著人機交流的時代進(jìn)入了新的發(fā)展拐點。

而現(xiàn)在的那些科技公司正將AI機器人的邊界拓展到更遠(yuǎn)的位置。我們可以參照一下IBM所研發(fā)出的人工智能“沃森”，它的口音識別工具可以在語言分析技術(shù)的幫助下，理解到人在表達(dá)時所傳遞出的情感、說話習(xí)慣和他的社交愛好。

之所以要研發(fā)這些工具的原因是，它們能幫助我們將聊天機器人改造成為一個可對話的對象。在這些工具的幫助下，你可以教一個聊天機器人如何去理解它的主人，相比擁有一個機器人最喜歡的顏色，這點對于它價值觀是更為直接的表述。

聊天機器人開發(fā)者須謹(jǐn)慎

無論是對聊天機器人的開發(fā)者還是它的使用者來說，都應(yīng)該警覺到這一點：我們的三觀正在加速轉(zhuǎn)移至聊天機器人。雖然我們不清楚聊天機器人能學(xué)習(xí)到人類三觀的極限在哪兒，但我們已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步。

教會我們的聊天機器人去展示它的三觀，將極大地拓展它應(yīng)用到我們生活當(dāng)中的可能，但這點同時也將把聊天機器人和它的開發(fā)者隔離開來。

當(dāng)我們的聊天機器人只能展示出它的開發(fā)者們所傳授給它們的三觀的時候，它的開發(fā)者們就會成為被輿論討論的中心。在這種情況下，壞演員是很容易露餡的，這樣的話，守護(hù)好自己公司的招牌，就會顯得比以往更為重要。

讓我們設(shè)想一下這樣的場景，如果有兩個功能差不多的聊天機器人都幫你訂了旅行的機票。但如果你的這個航班被意外地取消了，一個能同情到你的感受，并幫助你重新訂一張新機票的聊天機器人，就會比那個完全不理會你的感受，而僅僅只是簡單粗暴地幫你直接訂下新機票的聊天機器人，好過一些。

在聽完這段假象描述后，我們的讀者應(yīng)該很快就很明白到它們之間的細(xì)微區(qū)別，并能做出更合適自己的選擇。