為什麼 Chatbots 未來是嗎？

正如我們在其他文章中所討論的那樣，如果您認識到這一點，那麼 定義聊天機器人並不是 一個簡單的過程。 chatbots 功能可以遠遠超出在聊天平臺內與人類（和機器人）交談的軟體的傳統定義。

在這篇文章中，我們將進一步討論角色 chatbots 將在軟體的未來發揮作用。

不管我們在這裡假設什麼，什麼將決定 chatbots 是殺手級用例。而殺手級用例在某種程度上將取決於聊天機器人技術的發展方式以及更廣泛的技術生態系統開發人員如何發展。

目前看來，增強現實和虛擬實境將在軟體和 chatbots 絕對可以在這裡發揮作用。特別是在語音介面方面。

Alexa，Siri和Google Home等語音介面的激增已經為我們提供了一些關於未來的線索。聊天機器人助手始終與您同在，並且在某種程度上以類似於人類助手的方式為您提供説明，似乎是對未來的可行願景。

至少，即使是現在，自然語言處理（NLP）也能很好地工作，特別是在捕獲指令和意圖之一方面。當然，它並非完美無缺，使用者仍然需要在某種程度上接受“培訓”，以瞭解要使用的有效短語是什麼，但它運行良好。

聊天機器人是否會通過圖靈測試是一個公開的爭論，但即使以NLP的當前狀態也是如此。 chatbots 可能有用。

對於增強現實和虛擬實境來說，語音介面是有意義的。它們對於汽車和物聯網設備等其他設備也很有意義，在這些設備中，人類可能或多或少準確地理解他們想做什麼，並且無法使用觸摸介面。

語音在以對話方式執行反覆運算任務時效果不佳，至少在不久的將來可能不會以這種方式使用。

從技術的角度來看，不僅更難（或不可能）做到這一點，而且圖形介面比使用文本或語音指令更適合完成許多任務。如果你不相信我，試著指導你的同事如何構建你想要構建的電子錶格，而不是自己構建它。

電子表格示例很有啟發性，因為它顯示了語音和文本指令的價值的開始和結束位置。如果您的同事已經有很多關於您想要構建的內容的相關領域知識，那麼用語音指導他們比自己構建電子錶格要快得多。

例如，您可以說：

“使用我使用 XYZ 系統中的銷售數據準備的銷售範本構建銷售電子表格”

如果您的同事瞭解您所做的參考資料，他們可以在沒有更多信息的情況下完成任務。

如果他們沒有很多領域知識，那麼自己構建它更容易。這同樣適用於 chatbots.

這讓你對為什麼有所瞭解 chatbots 是未來，但也涉及 如何創建 面向未來的機器人。

有趣的是，Google已經將這種類型的文字指令功能添加到其電子錶格工具（工作表）中，您可以通過該功能詢問有關數據的問題或創建圖表。

即使在這種情況下，點擊次數與手動創建圖表的差異很小，優勢也很大。

自己創建圖表的速度較慢，需要更多的精神和體力勞動，因為選擇要操作的確切單元格並確保所有操作都以正確的順序完成所涉及的精度。

我們相信，這個小例子可以讓您對未來的一些瞭解 chatbots.

一方面，圖形介面將與機器人緊密集成。您不僅可以向機器人發出指令或詢問有關服務或圖形化內容的問題，還可以通過不同的管道（例如不同的消息傳遞平臺）和不同的方式（語音、文本、GUI）訪問同一個機器人。

為了實現真正的有用性，機器人不僅需要與它們可以提供的服務進行緊密的雙向集成和深入的領域知識，而且還必須深入瞭解客戶資訊，包括訪問一般功能，例如支付，與許多不同的操作相關。

當然，目前機器人存在局限性，這使它們無法實現成為完美助手的目標。

有些問題是可以解決的，例如找出機器人與應用程式域和客戶的個人域集成的最佳方式。其他問題，如實現類似人類的智慧，則更難解決。

這意味著諸如人類在迴圈中的功能（如果機器人無法適當執行，人類從機器人接管的能力）可能至少在一段時間內成為機器人的一部分。

我們希望這能讓您對角色有所瞭解 chatbots 可以在軟體的未來中發揮作用，為什麼毫無疑問它們是未來。