谷歌告诉你：聊天机器人应该得学会做任务

「聊天机器人将成为新的 app。」微软 CEO Satya Nadella 如此说道；「对话线程将成为新的 app。」Facebook 通信产品负责人 David Marcus 这样说道……

进入 2016 年，聊天机器人（Chatbot）无疑已经成为互联网业界和投资领域的热点之一。在短短几个月的时间之内，微软、Facebook、亚马逊、Google 和苹果纷纷发布了各自在 Chatbot 领域的战略和相关产品。

然而，就像很多互联网新事物一样，概念大于产品还是它的主要特征，他们中的大部分基本上都处于「没办法用」的状态。微软的 Tay 在 Twitter 上 24 小时就被教坏了，而 Facebook Messenger 的聊天机器人则也被各大媒体狂吐槽：Why does Facebook want me to chat with dumb robots?（为什么 Facebook 要让我们和这个傻傻的机器人聊天？）

上个月，Google Allo 这款智能通讯应用正式上线，引起了不少人的关注，因为 Google 最新的智能聊天机器人 Google Assistant 正式亮相了。在用过了它之后，我觉得，Google Assistant 已经开始符合我心目中一个合格的聊天机器人应有的样子了。而除了向你推荐这款应用之外，还有一些有关这个领域的内容你应该了解。

让它推荐午饭地点，结果先不管，整个的互动过程是很流畅的，中间我输入的那句话也是它直接推荐的。

别想着瞎聊天，任务导向式的聊天机器人将会是主流

首先，我们都知道聊天机器人并不是一个新的概念，从上世纪六七十年代起就有相关的科学家在这个领域探索。不过，直到近几年它才开始进入普通用户的视野，比如从 iPhone 4S 开始，我们见到了 Siri 这个傻傻的「小助手」，它最大的功能也就是帮你定个闹钟了。

当然，毫无疑问，虽然现阶段的绝大多数聊天机器人都无法令人满意，但我们都无法否认，语音交互将会是下一个时代的主流交互形式。就像有人所说的那样，「相比于图形交互，对话交互具有更好的迁移性。」并且语音交互的效率和成本相比图形交互都将大大提升（毕竟你不用走到机器前面就能操作它）。因此，可以判断的是，聊天机器人肯定会成为未来重要的一种互联网产品。

然而，我们要认清一个现实是：因为技术上的难度，那种强 AI、能通过图灵测试的聊天机器人在短时间内是无法实现的。也就是说，我们在短时间内还见不到那种什么都能聊的机器人。而在可见的未来，主流的聊天机器人都将会是任务导向式的交互模式。

比如问它如何打领带，它还能为我推荐温莎领什么的......

「任务导向」当然很好理解，那就是你发出指令，而聊天机器人在获取了信息之后帮你完成相关的任务处理。所以，对于现阶段的聊天机器人来说，他们的主要任务就是去搞清楚用户发出的指令，并给出足够好的解决方案。在这方面，Google Assistant 做得还算不错，虽然不可能做到完全理解，但如果你配合 Google 一系列产品使用，它的整体效果还是很不错，在很多时候不比你自己打开搜索 app 操作麻烦。

目前世纪佳缘技术部的领导者吴金龙在最近的一篇题为《对话交互时代的各种 Bot：可控性与智能性的权衡》的文章中对此进行了分析。他以微信与旺旺、Api.ai、Viv 以及 Wit.ai 为例，通过他们在可控性和智能性上的不同进行了阐述。其基本观点就是：一个好的聊天机器人要想获得更好的智能性，那它就要付出可控性的代价。比如微信和阿里旺旺的数字菜单功能，它将自己能做的事都告诉你了，完全可控，但也很不智能；而像 Viv 这样的开放性智能聊天机器人则更加开放，但它可能没办法完全满足你的需求。

微信的智能交互模式属于可控性超强、智能性不足的类型

而豆瓣网前首席科学家王守崑则认为，目前在具体的应用环境中面临的两大困境：一方面在许多场景下 app 的操作更加简单，聊天机器人并未体现出以自然语言作为交互界面的优势。另一方面，对于机器理解人们日常使用的自然语言这件事情，事实上我们与几年前相比并未取得明显的进步，也就是说，目前的聊天机器人，还没那么「智能」，远远达不到人们对流畅对话的期待。

但讲到这里，我必须称赞一下 Allo 中的 Smart Reply（智能回复）功能了，有了它，用户的体验真的好了不少，并且省了很多功夫。而这也表明，当你还没办法完全理解用户自己发出的指令时，提前用自己的方式帮用户给出指令也许是一个「笨鸟先飞」的好办法。

不过，从另一个角度讲，如果我们先把它放在「任务处理」这个范围内看，先别想着聊天，也许我们已经能够开始使用这个属于未来的新产品了。

如果你是开发者，这五项指标需要你注意

下面