編者按:聊天機器人和聊天應用都不是什麼新概念。但是為什麼最近聊天機器人突然又火起來了呢?Mahieddine Cherif通過分析人類幾千年來信息溝通與推送的手段演變,總結出社會化和效率是技術演變的兩個不變的驅動力。他發現,當技術取得重大進展以及用户在舊範式的使用量方面達到飽和時,用户的行為就會發生改變。而聊天機器人的興起正是受到了AI與社交應用的進展推進,並且會成為我們通往真正AI的最後一站。
自從公元前3000年美索不達米亞的蘇美爾人發明了書寫文字以來,人類就一直在對信息進存儲、獲取、操縱並用來溝通。從此以後,我們就不斷地發展出越來越複雜的手段來進行信息溝通和推送。不管是有意還是無意,我們似乎總是需要更多的元數據,而且要越來越快。伴隨着每一次技術突破而來的,也會有一組新的概念重塑着我們的世界。
比方説我們可以回顧一下古騰堡的印刷機。發明於1440年的這種印刷機讓印刷的成本下降並且導致了目錄(第一份目錄出現在1495年的威尼斯,由Aldus Manutiu出版,上面列出了他印刷的所有書目)、大眾媒體(導致革命性思想的傳播跨越了國界)、雜誌、報紙等革命性概念的出現。所有這些概念都是從一個“主”技術突破滋生出來的,對每個人生活的方方面面和全球圖景都產生了巨大影響。
百年之後,數據分發的核心思想並沒有多大改變。我們仍然通過瀏覽目錄來購買下一對鞋,我們創建目錄去賣我們的產品和服務,我們仍然瀏覽出版物去尋找信息。
我們目前訪問和分享信息的方式高效嗎?
這個問題聽起來似乎很蠢,但是技術和產生的數據量在本質上是關聯的。技術進展越多,增加的數據量越多,我們對處理這一數據並且從中析取出有價值的意義的新的現金技術的需求就越多。數據有3個主要應用:
- 它可以用於“行動”,比如優化電力分佈
- 它可以用於促進社會變化,比如通過捐助和在線投票
- 它可以用於創新,比如幫助我們理解氣候變化或者分子,並且形成和測試新理論。
數據影響/產生數據量這個比率是創新引擎速率的一個重要指標。
一切都與數據生產和消費速率有關
直到21世紀伊始時,數據影響(社會變化、創新等)與人類收集數據之比還是非常高的。我們之所以能走到這一步,要感謝我們大腦替所收集數據想象和建立模型,以及從這一數據吸取經驗教訓的能力。大我們很久以前就達到了“消費飽和點”,也就是在數據的指數性增長所達到的量面前,舊的數據訪問方式已經顯得低效和過時了。比方説,在今天這個超級互聯的世界裏,當幾乎來自所有不同文化和講着不同語言的人都把有價值的信息放到互聯網上面時,我們仍然要靠關鍵字搜索來發現信息。這個辦法是一種倒退。相反,我們可以在考慮了所有來源和語言之後,利用AI驅動的搜索引擎來為我們提供答案。
數據訪問和分享技術是創新引擎最重要的燃料。
請不要誤會,我們仍然在用各種方式創新和利用數據。但是數據影響與產生數據量之比的確很小,因為數據集變得越來越龐大越來越複雜,需要越來越多的智能才能處理。
數據能存起來當然好。但是能夠用社會化且高效的方式消費掉更好
技術顯然影響着我們交互的方式,影響着社會圈的形成方式,影響着我們如何做決策,甚至還會影響我們的思考方式,但它並沒有改變我們的核心屬性。我們仍然是社會人,儘管今天我們有了這一切技術,但口口相傳仍然在我們的生活當中扮演着重要角色。我們仍然徵求朋友的建議和推薦,在做生活當中的重要決策時仍然要請朋友幫忙。最成功的那些產品往往是最社會化的那些,這一點並不奇怪。
我們總是想嘗試“人性化技術”,而AI的未來突破將更進一步,會極大改變我們訪問和分享數據的方式。我們正在真正即將開始隨處體驗到AI驅動的社會化技術。所有人也將有史以來第一次擁有能理解我們,能記住自己的習慣愛好,能收集web上的海量數據含義,能提供建議的智能的AI驅動的朋友。數據訪問第一次開始以社會化和高效的方式出現。
當然,我們還沒有開發出“HAL 9000(《2001太空漫遊》中的超級電腦)”或者“Her(科幻電影《Her》裏面人工智能系統OS1的化身薩曼莎)”,但與此同時,機器學習最近取得的進展以及信息大眾化,再加上聊天的爆發,這些因素交織在一起,已經讓我們有可能把大部分的app都扔到一邊,開始通過聊天機器人開發真正的人性化交互了。
真正AI的先驅
聊天機器人是一箇舊的概念了。聊天應用也是一個老概念。可為什麼聊天機器人現在會崛起呢?
如果真正深入挖掘網站之所以替代客户端應用、app之所以替代網站的原因,仔細審視為什麼聊天機器人能夠同時也會取代移動app的原因時,我們就會發現,當技術取得重大進展以及用户在使用量方面達到飽和時,用户的行為就會發生改變。對於客户端應用來説,它的衰落是因為互聯網的廣泛傳播以及隨時隨地完成事情的需要。對於網站來説,它的衰退是因為智能手機革命以及實時完成事情的需要。對於現在的app來説,是由於AI的進展以及馬上完成任何事情的需要導致了它的停滯。用户不再能容忍需要實時尋找和下載app的麻煩,這往往是數據、耐心和時間的浪費。而且不管你的app UI/UX做得有多出色,總是會有用户因為這個過程的不自然而不能理解並變得沮喪。有了聊天機器人,你不需要下載任何東西。這是一種更加自然的體驗,你可以直接奔向目標。
目前自然語言處理的限制和糟糕實現已經導致了對聊天機器人的一些質疑聲出現。但就像任何新概念一樣,定義標準和(技術性和會話性)框架,以及部署最佳實踐這些都需要時間。但現在我們已經進入了聊天機器人時代。我相信每一個時代都有自己的存在目的,而聊天機器人時代的存在目的,就是提前讓大家適應一下跟這個替我們完成事情的虛擬實體打交道的方式。
而這個有可能會成為我們通往真正AI的最後一站。
資料來源:36Kr
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