一篇文章看懂聊天机器人分类
每个时代，都会出现对应这个时代特性的产品和入口。IT时代让PC进入千家万户，互联网时代让每个人都能够通过电脑和世界各地的人互连，移动互联网时代让手机成为了每个人的标配，而AI时代，聊天机器人成为了新一代交互的入口。而这种交互就是自然语言交互。
微软公司早在2016年的开发者大会上就提出，AI时代的核心革命，就是“对话即平台”的崛起。我们把它称之为Conversations as a Platform（CAAP）。实际上，以对话为核心的这个新时代，在数据量、用户连接和技术条件集成之后，更像是一种“回归”，回归到人类最自然的交互方式-语言。以前由于技术条件不成熟，我们不得不通过键盘和鼠标与机器交互，使用机器理解的输入方式和关键词找到自己所需的信息。在如今，无论是硬件还是算法都已经有了飞跃进展，可以很好的实现这种最自然的交互方式。
因此，在自然语言处理，机器学习，知识图谱，大数据等技术和资源的驱动下，聊天机器人（chatbot）应运而生。而面对市场上如此多样的聊天机器人产品，我们该如何去区分他们？
根据其用途或使用场景，可以简单分为偏娱乐化或偏工具化两类聊天机器人。图中给出了一个鲜明的对比，在电影《机器人总动员》中，白富美的Eva更擅长的是情感陪伴，而蓝领工人Wall-E则更擅长完成特定的工作。这两者由于目标不同，所以往往在Chatbots设计和技术选型上会存在一定的差异。微软公司很早就洞察了这一点，针对偏娱乐化场景和偏工具化的应用分别推出小冰和小娜。
从生态体系来看，第一类是Chatbots产品，包括拥有硬件形态的Amazon Echo及狗尾草公司推出的公子小白和Holoera等，也有纯软件的如苹果的Siri和微软的小冰等。除此之外，为了加速聊天机器人的研发，不少巨头或创业企业开始对外提供Bot框架（Bot Framework），以SDK或SAAS服务的形态供第三方公司来构建特定应用和领域的聊天机器人，这里的典型代表包括支持Echo的Amazon Alexa，和微软推出的包含在其认知服务（Cognitive Services）大框架下的LUIS with Bot等。更进一步，除了提供开发Bot的API，Bot平台（Bot Platform）旨在考虑如何将bots部署到一些常用平台如微信或Facebook之上。
从技术分类来看，对聊天机器人按照功能和交互方式可以进一步细分为四类。交互方式可以分为主动交互或被动交互。目前大家接触到的大部分聊天机器人都属于被动交互的范畴，即由用户发起对话，机器理解对话并作出相应的响应。而主动交互由机器人首先发起，能更好体现机器人和用户之间的对等关系，即通过共享或推荐用户感兴趣或热点事件等。目前主动交互更多作为传统交互方式的一种补充，作为辅助手段，并未大规模得到广泛使用。从功能角度来看，聊天机器人可以细分为以闲聊为主的聊天，问答和面向任务或目标的对话三种。其中，闲聊若根据场景切分，可以进一步分为情感交流和针对客观话题的讨论。对于问答来说，不仅需要考虑如What、Who、Which、Where和When等事实型问答（Factoid QA），也需要考虑如How和Why等非事实型问答。而面向任务或目标的对话，基本上是通过多轮交互的方式帮助用户实现特定的需求，例如定咖啡或者订机票等。
那么对话型聊天机器人该如何实现？目前主流的技术路线包括四种。基于检索，基于规则，基于语义解析，以及基于深度学习的生成模型。基于检索的方法，是通过相似度算法在数据库中搜索现成的问答对；而基于规则的方法则是由专业人员编写相应的人工规则；基于语义解析的方法，是对每一句话进行深度自然语言处理之后，提取关键的语法语义信息，并生成相应的回复。最后一种是基于海量数据和深度模型的生成方法，虽然理论上可行，但实际效果仍然差强人意。详细的内容我们会在以后的文章中给大家介绍。
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