1.澄清
Chatbot这个名字有点水分。翻译是聊天机器人，但它不是机器人。当你听到一个东西是机器人，就会拿出逗猫那套，各种玩它，逗她，下意识认为它是不同于你的东西。有种「你她」对立的感觉。Chatbot不是「她」，而是一种交互方式。帮助用户，将用户意图，转化为机器可以理解的内容，从而实现某个事情。叫chat-interaction更恰当些。
2.对话管理（Dialog Management）
对话是chatbot的核心。每一次对话，都是一次交互。当用户说出一句话，chatbot需要将这句话包含的信息，组成机器可以理解的内容。然后，根据一定的策略，给出一个反馈——回复一句话。这个过程就叫对话管理。
平常对话，不止一轮。多轮对话中，每句话信息不同，需要添加新信息，更新已有信息，这个叫对话状态管理（Dialog State Tracking，DST）。语言中信息，复杂且多变，DST通常需要复杂又灵活的数据结构。DST是对话管理的第一核心。
对话策略（Policy）要解决的是，如何根据用户的话中信息，得到恰当的回复。当前大量chatbot的策略，是基于写死的规则，是一大堆「if-else」的组合。也有一些团队，在用强化学习，实现智能化规则。
3.意图
意图这个词，人可以看懂，和机器的联系就很远，有点反机器。为什么？因为这个词，是产品经理想出来的。
用户说完一句话，chatbot需要理解这句话。这个理解的首要点在于，搞清楚这句话背后，用户想要什么功能。功能也就是意图。在传统APP里面，功能都在界面上，用户可以看可以摸。现在情况变化，没有功能界面，用户只能用语言表达想做什么，chatbot要去「猜测」这句话是哪个页面，什么功能。「猜测」准确极其重要，否则就驴头不对马嘴，画风诡异。
最简单的意图理解，是分类问题。对话轮数变多，还要考虑上下文，经典NLU文本分类算法可能不够，需要引入更多算法（如RNN）。
4.实体（或槽）
刚才说，理解一句话，意图是首要。然后呢，就是识别与意图有关的实体。实体（Entity）这个词，脸书，谷歌和微软的chatbot服务在用。亚马逊，百度，则用的是槽（slot）这个概念。能对应就好。
意图对应功能，实体则对应完成功能所需的参数。比如，用户说，「我要打个电话」。「打电话」就是意图（功能）。打电话应该怎么做？用户还要选择「什么时间」打电话，打给「谁」，打「视频电话」还是「语音」。时间、谁、方式三个就是「打电话」这个意图关联的实体。画过APP交互的知道，这个页面要怎么来，不同的是，现在要用一句句对话来实现。
又比如，「我想去河边钓鱼」。「钓鱼」就是意图。这次实体就比较复杂了。「钓具」，「天气」，河边在「哪」，怎么去的「路线」，「出发时间」都和意图相关。不过，如果用传统APP，要同时用到很多APP，而且容易乱，此时，chatbot式交互就非常有价值。
实体识别，是词的提取和匹配问题，最近几年已发展成熟。chatbot需要应对的是，随时切换的意图，以及可能错综复杂的实体关系，这需要经验和洞见。
5.场景（chatbot的应用）
上边钓鱼的例子，实体里面有「钓具」、「路线」等，实际它们本身也可成为意图。这时，钓鱼就成为一个场景（Story），它是一堆互相关联意图的结合体。
在场景这一层，基于Chatbot的应用，与传统APP已经没什么区别。理论上，Chatbot应用可以做的，APP也可以，它们是竞争关系。谁体验更好、成本更低很重要。对于chatbot，在场景生产的效率上，比APP交互远高，简直就是工业与农业的区别。想想，对chatbot真是充满期待。
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很多人对这个可能不懂，其实chatgpt就是度娘的高级形式，举例：我们有什么不懂的，就会在百度搜索栏里输入问题，然后就会出现和这个问题相关的很多内容，但这时候看到内容很分散很杂，我们需要看好几个内容然后通过大脑总结形成最终的答案，而chatgpt就是把这些分散的内容总结了一下，不再需要通过我们的大脑总结，总结内容可以通过语音图像文字呈现。人工智能要做这些事件需要有图像语音视频动画等的转换能力，总结就需要AI芯片算力等，总结需要有内容就需要很大的数据库，这就是chatgpt涉及的各个方向。
chatbot和chatgpt的区别就是，chatgpt是度娘，问他什么问题都可以回答，但不一定非常细致，而chatbot是专业的人工智能，目前的应用都是为企业服务的，比如你问一个东方财富软件功能问题，chatgpt不一定能够回答你，而chatbot就可以回答，主要是因为他们数据库内容的问题，chatbot可以做到内容的即时跟新，而chatgpt却不可能，面太广了，做不到专业。
内容是需要基础数据库的，这就涉及到文化政治倾向问题，你放哪些内容到数据库，人工智能就会怎么回答你，所以意识形态的差异就会导致欧美不用我们的产品，我们不用欧美的产品。
chatgpt和chatbot在技术上是没有多大区别，chatbot也可以升级到语音视频动画图像，目前国内的chatbot因为是专业领域，所以都有固定的答案，不需要很强大的AI，最终区别chatgpt需要更大的数据库和算力，仅此而已！
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全部评论 (4)
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陆日升
来自:广东
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02-11 13:49
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抄牛牛
来自:广东
最近很多人在争论AIGC哪个是最正宗的问题，其实答案是没有争议的，哪个公司能利用AIGC创造最大的社会价值，哪个公司就正宗的。很显然，思维要点在于哪人公司可以利用AI打造产业经营模式闭环的问题。 无疑OPENAI公司是引爆了chatgpt的社会热点，让在家误以为，谁跟open AI公司有关系，谁最像他谁就有是AI最正宗的公司，是这样的吗？也末必吧。 回到刚才讲的标准的问题，谁能利用AI打造产业经营闭环创造最大的社会价值呢？ 我的回答是，昆仑万维和萤石网络，这个文章我主要说的是昆仑万维。 所以，思路是很清晰了，昆仑万维打造了适应AI产业经营模式的闭环，能创造最大的社会价值，所以昆仑万维才最正宗。而不是去比较谁的服务器谁牛逼，谁模型参数多谁牛逼。这就像你有小孩经常考90分所以你认为你儿子将来能当总统一样。大家不要陷入这种思维误区。 AI的本质是什么，是让机器变得聪明，让机器变聪明是为了让机器能完成更复杂的工作。哪些行业的机器在现在的科技水平下能能体现最大的AI+效益的行业才是好行业。 所以刚才的问题的等价变换成，哪个行业能利用AI最快提升生产效率。 无疑，答案还是昆仑万维和萤石网络。 AI+行业的模式是：数据+人+物 所以核心的是，人的平台+数的平台+物的平=流量平台+大数据 人的平台：腾迅 META 等 物的平台：物联网平台（小米，萤石网络，华为） 数据平台：云服务 当然，最重要的那个要素其实是那个+，是规模化应用场景。 只有规模化的应用场景，真是社会真正需要的。 打造了规模化应用场景的，是昆仑成维，是萤石网络（不看好小米是因为那个+没有做好） 即便是如日中天的Open AI公司，他想好了他的经营模式了吗？靠回答问题赚钱吗？ 在考虑这个问题的时侯，我突然明白，为什么昆仑万维已经在这个问题上深思熟虑很久了。因为昆仑万维在研究天工模型的时侯，也是几年前了。不像其它友商，赶鸭子上架硬蹭概念的感觉。 想明白了这件事，我们就想明白了很多事情，比如，其实原理模型并不是那么重要，是价值含量最低的要素，所以昆仑万维很聪明的出来说，我们要开源模型原型。 其实,AIGC也并不是我们想象的那么聪明，AIGC其实是按照我们设定好的路径去处理数据。 同时，模型也并不见得是参数越多越智能，而是找到性价比最好的应用场景。在没有找到规模化的应用场景盈利之前，不要说利好GPU什么的话出来。我不会花一万块钱的电费问AIGC晚上吃10块钱的盖浇饭好呢，还是10块钱的泡面好呢。 现实就是这样，很多AI公司都没有找到能触发良性循环的盈利应用场景。所以大批AI公司一直在亏钱，解决不了碎片化应用拼成规模化应用的场景问题。 但是，不好意思，昆仑万维和萤石网络解决了这个问题。 他们的打法是同构的，都是在垂直细分里发力，然后整合成大的应用场景。 换句话说，选择应用场景颗粒度的问题，在多大层面打造统一标准，又在多小细分层面打造专有模式。统一标准和专有技术的组合拿捏平衡，才创造出了独有的经营模式，最富于创新力的经营模式闭环。 萤石网络的通用技术上，我的视频技术算法有优势， 我的终端接入量也有优势（虽然还比不上小米），专有技术上，我在摄像头里增加AI识别火灾模块，识别老人跌到模式，识别鱼缸变脏模块。叠加起来就变成了萤石网络独有的竟争力。 昆仑万维也是如此，收购欧朋浏览器，把头条模式复制到欧州非洲，打造元宇宙游戏社区，打造在线音乐平台。组合在一起就是有特色的垂直流量矩阵。是未来最有前景的流量平台。再加上AI赋能，这本身就是天然成熟的应用场景，AI天然就能直接赋能的。 所以，核心还是经营模式的问题，能赢利且能良性循环迭代的经营模式闭环才最重要。新时代的大树总是从小树苗开始的，如果你仅仅因为他小认为他没有实力这个错误就太大了。比如，昆仑万维的模型参数确实没有 openAI公司的多，但确实昆仑万维已经把AI技术用在游戏研发当中，确实又降了很多成本了。确实脚踏实地的接地气了。 所以我认为，我对AIGC的理解还算到位的，纯逻辑推导来说。 转钱的格律诗
02-11 12:11
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慢慢挣钱1314 其实不管是投入还是成果，百度阿里字节华为腾讯都是国内的龙头，人工智能最重要的是算法，应用需要软件配合，百度阿里腾讯字节会发展很快，因为他们有现成的平台，用户基础好，最终联网万物智能大概率需要华为的鸿蒙系统，这是产业升级，子系统会诞生很多伟大的公司，专业的事还得专业的公司做
股友vU49YJ
来自:天津
02-11 11:05
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