对话界面：聊天机器人的未来

时间: 2021-08-03 09:48:27 人气: 20 评论: 0

这篇文章的目的，是通过阐述对话界面（Conversational Interfaces，CI）的一些基本概念说明对话界面和其他聊天机器人方法（如NLP和语音UI）的不同。文章最后，**介绍几个有趣的对话界面的实例。

随着机器人市场走过炒作阶段，迈入成熟期，许多人意识到聊天机器人还有很多发展空间，短时间内不**取代APP——当然，已经有一些成功的技术和产品，但我仍认为这个行业还需要一个爆款式产品。

一、聊天机器人的三个趋势

许多公司在大力发展聊天机器人，希望取得突破性进展，有如下三个主要趋势。

1. 从NLP向NLU转变

Facebook对聊天机器人的一个主要观点是：自然语言处理（Nature Language Processing，NLP）技术足够满足用户的各种需求——但如果你真的用过聊天机器人，就**知道那远远不够。因此从NLP向NLU（Nature Language Understanding ，自然语言理解）的转变是一个新趋势。

为了让机器更好地理解用户意图，许多高科技公司把大量的资金和资源投入在诸如增强学习的硬技术开发上。

2. 热门的语音界面

一些人指责聊天机器人比传统UI新增很多干扰元素，因此，它对用户就是不方便的。

就像Golden Krishna说的“最好的界面就是没有界面”，很多人认为语音交互比聊天机器人的干扰更小，能提供更好的使用体验。

此外，随着亚马逊的Echo、谷歌的Home和苹果的Homepod这些智能音响的出现，语音交互成为一种新趋势。

3. 使用对话界面

当公司意识到NLP技术还不够成熟时，为了保证用户体验，便在产品设计中加入了其他方法；比如使用对话界面，而不是完全的自然语言交互。

使用对话界面的产品中，Slack的机器人平台是最好的例子，这款产品将NLP和对话界面结合，通过优化图像、按钮、消息框这些UI元素来提升用户体验。

对话界面可以这样来定义：

对话界面是一种混合式用户界面，它可以通过多种方式和用户交互，比如聊天、语音以及其他自然语言方式，只要这些方式使用诸如按钮、图像、菜单、视频这类的图形化UI元素即可。

二、对话界面的优势

1. 提高用户注意力

今天，用户的注意力和金鱼差不多，人们很容易分心与各类事务上，比如APP、电子邮箱、Slack通知等。在传统的图形化UI界面中，用户同时接受所有信息，而这些信息彼此混淆干扰。

有趣的是：在对话界面里，信息是根据用户需求逐步提供的；在用户和对话系统的交互中，需要用户发布明确的指令。这样，只需要用户在接收信息时保持注意力就可以，用户也有更好的参与感和使用体验。

2. 减少用户的挫败感

正如前面提到的，NLP技术仍处于起步阶段；而另一方面，用户却对AI有很高的期待（当然这很大程度上归因于好莱坞的科幻电影）。因此，用户对聊天机器人的包容性极差，希望聊天机器人的错误率为零。

在对话界面下，用户仅能进行有限的操作，这也就避免了用户行为不可控带来的高错误率问题。

与其让用户做简答题，不如让其做选择题，既降低了用户的思考成本，也降低了系统的复杂度和错误率。

有些人可能说：这限制了用户的自由，用户体验不好。然而事实却是：与其让用户无法准确地表达需求，有限的选项要好得多。另外，简单的交互和有限的选项，能让用户快速聚焦于他们想要的，减少用户操作失败的挫败感。

3. 更好的投入产出比

对话界面的另一个优势就是性价比高。NLP技术的应用成本很高，商户需要向技术提供商支付不菲的金额。而且，在NLP技术上线后的最初6到10个月内，通常**产生人工智能技术支持和学习训练相关的隐藏成本。

由于主要使用Web端的技术，对话界面的收费低得多，上线后也不需要刻意进行训练学习，上线后第一天就能投入工作，这也降低了使用成本。对话界面也需要改进优化，但这个优化成本只是NLP的AI训练中的九牛一毛。

三、对话界面实例

以下是几个对话界面的实例，它们分别有各自的优点。

1. K2 Agency

K2 Agency搭建了一个用于设计和制造金融科技类产品的平台。

这里不**详细描述它的工作机制，感兴趣的同学可以去K2官网http://www.k2.pl/#!/en/work/item/a-vision-of-banking-in-the-future/，里面有很详细的介绍。

优点：

聊天机器人中，输入错误的更正十分重要，K2 Agency提供很好的更正错误方法；
利用关键词推荐，降低用户的操作步骤；
K2 Agency的聊天机器人可以应用在多类设备中（PC、移动端、物联网），以多种方式输入（文本或语音），在多个平台使用（Amazon Alexa、Facebook Messenger）。