【電子報#30-02】深度學習，讓機器人和你智能聊天

2010年蘋果人工智慧助理Siri 問世後，『聊天機器人』這個概念開始 ... 中的瑣碎問題，那你有沒有好奇過，一個冷冰冰的機器是如何讀懂使用者的意圖呢？ 中科智慧機器自造基地AiroboticsHub||自造設備創客課程多元空間 News ::: 側邊選單開關 活動/訊息 公告訊息 活動動態 媒體報導 中科電子報 行事曆 ::: 首頁 活動/訊息 中科電子報 【電子報#30-02】深度學習，讓機器人和你智能聊天 發佈日期:2020-09-23 瀏覽人次:1019 　　2010年蘋果人工智慧助理Siri問世後，『聊天機器人』這個概念開始廣為人知，它是透過AI語音辨識的方式，讓電腦程式模擬與使用者互動的對話，目的是幫使用者解決訂餐、叫車等日常生活中的瑣碎問題，那你有沒有好奇過，一個冷冰冰的機器是如何讀懂使用者的意圖呢？ 機器人也能有溫度，分類大公開 　　「小編已私訊你囉！快去看看」，這個親切對話的背後竟然是機器人！2016年開始吹起Chatbot-聊天機器人的風潮，各家企業搶著推出自家有特色的機器人與使用者互動，其背後核心技術即是以自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）以及深度學習（DeepLearning）來進行語音辨識、理解及回應。

Chatbot按照功能，廣義面來看可以分成四種： 任務導向對話系統：即使用者指派任務讓Chatbot去完成，例如經典代表Siri，它可以幫助我們找到這首歌曲的名稱、幫我們查詢匯率、設定鬧鐘等。

問答系統：跟檢索技術類似，但又更加進階，例如詢問如何投資，搜尋引擎會有多篇網頁讓我們點擊閱讀，而Chatbot則是根據你的關鍵字給出你想要的答案，省去查找閱讀資料的時間。

《▲Chatbot案例，取自iT邦幫忙，https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10209419》 閒聊系統：使用者沒有特定的意圖，這時Chatbot會根據後台設定，給出特定或是不特定的回應，在體驗上更具親切感，產生擬真的效果，黏著潛在顧客，內化成品牌支持者。

主動推薦系統：經常搭載在通訊軟體上，例如我們在LINE、Messenger上追蹤的官方帳號，店家可以確保顧客即時接收商品資訊，且開信率也可透過後台數據追蹤，是目前網路行銷新手法之一。

《▲通訊軟體上的Chatbot，取自Ｍedium，https://reurl.cc/D6A39Q》 回覆機制也需要精心設計 　　Chatbot最終是要能正確回答使用者想聽到的答案，建立良好互動印象，因此背後的技術相當關鍵，依回覆機制，可分為兩種模型： 基於檢索的模型：使用預先定義的知識庫，來根據使用者的輸入及上下文，選擇相對應的回答，這個系统不會產生任何新的文本，它們只是從固定的集合中選擇一個回應。

生成式模型：完全從零開始生成新的回應，不依賴於預先定義好的回應，運用機器翻譯技術。

　　兩種模型各有千秋，基於檢索模型回答出來的語句順暢，但是缺少人情味，且無法處理沒有定義的場景，當使用者問出一個偏離知識庫的語句，Chatbot便會開始答非所問;生成式模型相比更聰明一點，讓你有種「正在與人交談」的錯覺，然而，很有可能會出現語法錯誤。

《▲Chatbot建置元素，取自Inside，https://www.inside.com.tw/article/9602-why-the-chatbot-be-famous》 聊天機器人跟應用程式有差嗎？ 　　最大的差別在於，它重新定義了使用者介面，對於使用者來說，不需要去適應五花八門的介面，只需要用人和人最基本的互動方式，就能夠完成事情，要叫車、要叫外送，跟Chatbot說一聲即可，省去應用程式下載、更新的這些流程。

技術層次高的Chatbot可以藉由分析理解人類的語言，並給予相對的回應;簡易型的則藉由對話劇本引導，協助使用者完成特定的任務。

Chatbot應用實例，實用又不失特色！ 台灣高鐵聊天機器人：高鐵在Messenger上開發的簡易型Chatbot，可以透過問句引導使用者，協助完成查票、訂票等任務。

《▲高鐵Chatbot對話截圖》 蘋果語音助理Siri：屬於較高技術層次的Chatbot，可以針對不同自然語言理解並回應，且回答經常引人發笑。

《▲蘋果Siri對話截圖》 結語 　　要打造一隻富有「人味」的Chatbot，其實需要捨棄以往網頁服務的思維，重新思考適當的情境，加入互動元素，且現在社群媒體發展蓬勃，仍不斷有許多新詞彙與使用方式產生，在語言處理上又更具挑戰，如何將機器人個性化與即時性的特點發揮出來，打造出更快速便利、也更加精確的一百分使用體驗，便是勝出、留下印象的關鍵，期許未來聊天機器人的技術，能為使用者解決更多問題，讓我們活得越來越科技化！ 回前一頁