AI 对话机器人：2022年五大趋势报告
在2022年，AI机器人的发展趋势是什么？本文总结了五种趋势，代表了作者对2022年该技术的发展和应用的看法。
我们生活在一个即时满足的经济时代。淘宝、百度、滴滴、探索等公司都培养了消费者的习惯，让他们期待所有的需求都能在瞬间得到满足，无论是搜索新闻、牙膏、出租车还是约会。
这大大提高了每项业务的门槛。消费者希望为他们提供服务的每个企业都有如此高的标准。他们不想浪费时间排队，浏览复杂的语音菜单系统，或者在打客户服务电话时经历无尽的等待。他们只是想用手指甚至嘴来完成事情。
为了满足这些需求，企业将需要从根本上重新考虑其运营模式，促进以人为本的自动对话系统已逐渐成为企业的秘密武器。
以下五点代表了我们对该技术将于2022年发展和应用的看法。
一、第一代智障机器人的灭亡
许多公司试图部署自动对话机器人来简化操作，但很快就意识到这是一件困难的事情。与此同时，许多供应商宣传他们对话机器人的人工智能能力，但事实上，大多数机器人都是基于规则的（Rule-based）简单的机器人需要提前定义规则。用户必须按照事先定义的过程逐步与机器人交谈，否则他们将进入死胡同。不出所料，这些机器人基本上都包括在内“智障”阵营无法处理复杂的人类对话。他们在识别正确意图和管理更接近现实生活场景的非线性对话方面存在很大障碍。
因此，它不像预期的那样使用，这不仅会使用户体验更糟，而且不会节省劳动力成本。随着企业意识到它们不是真正的人工智能，“智障”对话机器人将灭亡。他们将开始升级到拥有更多 AI 能力对话机器人取代第一代基于规则的机器人，实现以人为本的自动化。
二、对话交互赋能机器人流程自动化（RPA）
面对日益变化的商业环境，企业需要从根本上重新考虑如何乘坐自动快车。然而，尽管传统的 RPA 功能(如网站抓取、表格处理、客户端数据更新)主要关注机器自动化，但人机自动化机会更大。
更复杂的对话界面将成为 APP 设计和消费者网站的一个关键因素，无论是外部智能客户服务、智能助理，还是内部企业自动化过程（如智能招聘、商业智能对话机器人等），我们都看到了智能对话带来的用户体验的改善和劳动力成本的降低。对话机器人将成为企业智能自动化的下一个前沿趋势。前瞻性的公司已经开始拥抱 AI 智能对话，赋能企业运营，弥补员工和客户与企业互动的不足。
三、产品运营将成为对话体验设计师
对话机器人的成功部署将取决于正确的人的设计框架。对话交互的困难不仅在于技术本身，而且由于其复杂的性质，企业开发对话机器人往往是一个耗时、昂贵的大项目。此外，由于跨岗位合作，一般需要精通技术架构、数据研究、产品、UI参与设计和用户体验对项目管理也是一个巨大的挑战。虽然大多数对话机器人的所有权通常由 开发和部署IT 部门拥有，但我们将看到业务主管控制对话机器人的趋势越来越明显。对话机器人的开发和维护平台是通过奇点机智独立开发的“对话流”，一个理解商业逻辑的对话体验设计师可以完成大部分工作。产品经理、客户服务经理、市场领导者和运营专家可以根据企业的业务流程和业务逻辑，创造有趣和自然的对话体验，而无需任何技术背景。
四、数据少，训练高能量AI
2022年，人工智能算法取得了许多新的突破，特别是在机器学习方面，使得更智能的对话机器人能够在更少的数据下训练。EMLO、GPT、BERT、GPT2 等一系列模型的出现和应用，以及计算能力的提高，使对话交互进入了快速发展和普及的时期。
传统的对话机器人需要在深度学习的基础上，根据大量的数据标记样本和手工编码“对话流”平台采用预学习，无需监督学习或人工标记，使用少量数据，通过自主学习不断完善，快速训练有效模型。
五、虚拟助理将与用户个性相匹配
已投入使用对话机器人的企业将开始精心设计机器人的性格，让他们更可爱、更自然。基于文本、语音和面部表情分析的人工智能情感分析，有可能在特定情境下变得比人类的判断更准确。因此，这项技术将对开发对话机器人非常有利。然而，这项技术不是改进虚拟助理的首要任务，是否以及何时采用它完全取决于市场。在优化虚拟助理的后期阶段，情绪分析可能是一个方便的工具。在很大程度上依赖于训练数据和对话设计，一些虚拟助理的个性将会显现出来，并会受到与之交谈的人的情绪、态度和个性（种族、风格、性别、喜好）的影响。最终，我们将看到不同风格和个性的对话机器人定制，以匹配不同的细分市场。为了实现这一目标，公司应该考虑到训练数据和团队人员背景的多样性。
未来可期
在这个信息时代，用户对获取信息的速度和体验的期望达到了一个新的高度。为了应对这一巨大挑战，企业现在需要采取行动放弃“智障”机器人利用以人为本的自动化为用户创造个性化的对话体验。选择智能对话平台和产品很重要。“对话流”该平台可以跨使用场景进行扩展，定义企业内部产品和运营商的对话体验，并在少量数据的情况下培训更高能量的对话机器人。虽然算法技术对真正影响项目成功的因素非常重要，但它们在产品选择、场景选择和对话设计方面的作用不亚于算法。
