【凡事都有個 Bot:虛擬篇】聊天機器人的前世今生

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2016 上半年的即時通訊(Instant Messaging,簡稱 IM)儼然吹起了一股 Bot 風潮。日前 Facebook 在 F8 開發者大會上正式推出 Messenger Platform 對話機器人的 API 平台,而 LINE 也隨後跟上,開放全球一萬名開發者名額申請串連 Bot API 套件資格。本站也特別撰文過 ,科技業界有不少人認為 Bot 將會開啟後 App 時代,成為下一波主流數位平台,甚至 TechCrunch 都專文提到過,Messenger Platform 發表其歷史意義不亞於 2008 年蘋果提出 App Store 那一刻。

聊天機器人的誕生

目前一般認為 MIT 人工智慧實驗室在 1966 年所推出的 ELIZA 是最早能跟人類「對話」的聊天軟體,它能通過幾個固定腳本理解簡單的自然語言,並能產生類似人類的互動模式回答問題。對話機器人發展數十年之後,其實從現在 2016 的角度看起來,在即時通訊上推出 Bot 也並不是多新鮮的概念,2000 年 ActiveBuddy 就為老牌即時通訊 AIM 上發表了「SmarterChild」這個對話機器人。

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▲ELIZA 被公認是世上第一個聊天機器人,大家可以 點這裡 跟她說說話

最起初的時候,ActiveBuddy 其實是想將自然語意分析功能運用在網路文字冒險遊戲上,但很快就被廣泛運用在即時新聞、天氣報告,股票資訊、電影時刻表與各式各樣的資訊與工具中。SmarterChild 的興起在美國造成了一股對話機器人的小風潮,像是王牌大賤諜、Radiohead 樂團跟 Intel 在當時都運用了對話機器人作為他們的行銷手法。另外早期在 AIM 上著名的機器人還有教育取向的 StudyBuddy、遊戲取向的 Spleak 等等。

很快的這股風潮也吹到了當時風靡大小的 MSN 上,SmarterChild 推出 MSN 版不久之後,微軟就在 2006 收購了從 ActiveBuddy 更名後的 Colloquis,並利用其技術推出了 Windows Live Agents,對眾多第三方廠商提供官方套件去製作他們的 MSN 對話機器人(是不是跟現在很像?);甚至微軟當時也把自己的百科服務 Encarta 製作成 Bot,讓使用者在 MSN 上就能對百科全書的內容自由提問。那段時期美國比較著名的 MSN 機器人還有歐巴馬為競選總統提出「Barack Obama Robot」,跟 Match.com 合作推出的「MSN Dating Bot」約會配對機器人;之後在台灣較廣為人知的則是「有問必達」以及 7-11 人氣吉祥物 open 將機器人。當時,對話機器人看起來就是一種能有效整合內容提供與客服服務的使用介面。

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▲MSN 上的「有問必達」曾風靡一時

為何一度落寞了?

不過很不巧,包括微軟在內,原本被許多人看似前程似錦的對話機器人在 2009 年後隨即沈寂了下來。原因很簡單: 智慧型手機興起了

更精確一點來說,自 2007 蘋果推出 iPnone,2008 App Store 與 Android Market(現在的 Google Play)興起後,包括 Bot 在內許多 PC 服務馬上就被人們可以帶著走,握在手中的一個個 App 所取代。至今大眾仍然習慣蘋果與 Google 所營造出,由個別 App 各自提供不同功能或內容的平台使用習慣。同時即時通訊軟體的生態系也出現了大洗牌,微軟本身未能在行動網路時代中佔據領先地位,連帶讓更名後的 Windows Live Messenger 逐漸被新興的 WhatsApp、LINE、Snapchat 與 Facebook Messenger 所取代。

主因一:彌補 App 過於破碎化

那為什麼突然這一兩年好像對話機器人似乎有復甦的情況?Facebook 大力推動確實是一個相當重要的市場因素,但這點讓我們稍後再談。

對話機器人興起會被稱為「後 App 時代」不是沒有原因的,因為它要解決的,正是 App 的使用者體驗過於破碎化的問題。撇除那些固定的通訊、工具、照相或遊戲,使用者其實常常為了一兩個獨特功能的 App,就得消耗時間特地跑去 Google Play 或 App Store 下載下來(說不定還用沒幾次就刪掉了),或者想把不同間的新聞比較一下,還得在好幾個新聞 App 之間轉來轉去。

把服務從 App 移轉到 IM Bot,其實就意味著 把產品服務將從既定介面操作轉變到人和人最基本的互動方式:「交談」上 。面對不同的產品服務,使用者不需要再去適應各種不同的介面,不用再去抱怨什麼介面或流程設計的那麼難用,因為全部都變成談話,很多服務都在與 Bot 談話之中完成。Facebook 的高階主管 David Marcus 在今年的 F8 開發者大會上表示,就是要讓使用者在 Messenger 上買東西、訂機票,就跟在現實中跟櫃檯人員對話訂購一樣自然,甚至到達「比現實還方便」的境界。

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▲IM Bot 是跨平台、免安裝的服務介面

這麼做還有幾個好處:首先 IM Bot 是跨平台的,在產品設計完善的情況下,只要用同一個即時通訊帳號,不管在電腦、手機還是平板全都能享受到一樣方便的服務 。上一秒還在電腦上跟機器人聊天,下一秒就算切換到手機,也能接續剛才的對話。此外對開發者來說,IM Bot 相對來說比較省事一些,不需要大費周章分別開發 Android、iOS 與 PC 版本,只要注意將原本 App 上轉換到對話框中,能否讓圖像介面設計順利轉變程互動、流程設計;大型廠商也可以把自己許多有效的服務整合在一個機器人內(像 Yahoo 有推出新聞、氣象和拍賣數個獨立 App,但可以全放入一個機器人裡);更何況 IM Bot 也不用說服使用者下載並安裝軟體,只要邀請機器人進入對話,就可以開始互動。某種意義上,對話機器人比 App 更「雲端」,因為許多服務不再仰賴 App 還會佔據手機或平板部分的硬體,一切只要透過對話,遠在天邊的機器人就把一切計算完畢了。

主因二:機器學習與人工智慧的進步,讓 Bot 比之前更聰明

使用者在短短幾行字就能滿足自己日常所需的服務,開發者也能用更快、更直覺的方式開發 Bot。這些有利因素,背後都要歸功於機器學習與人工智慧的長足進步。根據 Matt Galligan 的分析,對話機器人大致能分成三種:以既有腳本為指引進行應答的「腳本 Bot」、能真正高效到可以處理我們丟給它任合一個任務的「人工智慧 Bot」,以及一開始僅憑機器滿足用戶的需求,但如果它不知道怎麼回答,會將對話轉移至真人的「協助代理 Bot」。不過無論是上述哪一項,都 必須仰賴機器學習才能使 Bot 真正回應到使用者所提出的需求

像腳本 Bot 就必須仰賴決策樹模型,並透過對話樹來產出結構化的回覆;而要確保判讀使用者提出問題以及 Bot 回覆的精確度,就必須透過機器學習的方式,大量閱讀並分析自然語意來修正 Bot 的措辭;而有「人機混合種」性質的協助代理 Bot 也是一樣,不僅也要使用機器學習提高理解問題與回答問題的精度,每次人工處理後的紀錄也應該一併被 Bot 再度學習,作為下一次如何更好回應的依據,而逐漸減少對實際人力的依賴。目前對話機器人以前兩種類型為主,即能滿足目前大部分的功能需求;至於真正的人工智慧 Bot 因應用範圍仍太過狹窄,嚴格說起來離市場化還有一段距離,但 Matt Galligan 認為 若能把開發方向從「無所不能」稍改成「往最能發揮作用的領域深耕」,那麼出現在世人面前的速度就會越快,所獲得的體驗也越好。

另外語意分析能力也是攸關對話機器人是否真正好用的關鍵因素。Engine Bai 曾下了一段精闢的說明:

「如果 Bot 少了語意分析,使用者只能依照設計好的輸入選項來跟 Bot 互動,例如:Facebook Assist 要輸入編號來執行動作,Slack Statsbot 需要依照它的指令輸入才能作動,這樣一來,使用者還需要記指令,雖然可以輸入「help」來看有哪些指令可以用,但是久了沒用都要查一次,這樣的體驗未必會是好的。」

商業環境因素:Facebook 是否真能突破成功,稱霸後 App 時代?

當然,Facebook 並不是在行動網路時代第一個開放 API,讓第三方開發者製作 Bot 的通訊軟體。2013 微信在中國就已經開放了資訊接口,可以讓開發者能在公眾號上靈活打造自己想要的「智能客服」; 即使出了中國,Telegram 與企業向的 Slack 也積極推廣自家的 Bot 生態系。

但 Facebook 夠大。Messenger 使用者目前已突破 9 億,是世界第二大的行動即時通訊軟體。Facebook 想積極推動對話機器人發展,無疑是要打破現在以 App 為主的生態,塑造全新基於行動網路的巨大商業平台。過去被 App Store 與 Google Play 牢牢綁住的服務關卡,現在 Facebook 想把電商、客服、O2O 服務的各種商業行為搬移到自己身上,並從中再度挖掘深藏其中的巨大商業潛力。別忘了,一旦 Messenger 成功了,Facebook 隨時有機會把對話機器人生態搬移到世界第一大的 WhatsApp 與含金量可觀的 Instagram 上。

比較大膽一點的講,對話機器人有沒有機會取代 App,很大一部分取決於 Facebook 這主要推動者是否成功。

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▲Facebook 真能引領業界,成功擴張聊天機器人生態系嗎?Photo Credit: Kārlis Dambrāns

不過別的網路巨頭也已在行動,紛紛釋出自己的 API 了。Google 就在這次的 I/O 開發者大會 上,發佈了最新即時通訊軟體「Allo」,能與 Google Assistant 智慧助手進行整合而具有機器學習能力,從這次 Demo 來看,開放給第三方製作自己的智慧服務是遲早的事情;微軟在 Build 2016 大會中也發佈了 Bot Framework,能讓對話機器人 Cortana 在自家的 Skype 協助使用者訂購餐點與購物,甚至能以 API 的方式運用在其他程式或服務中,以客製化的方式,實現更靈活的對話機器人功能;LINE 不僅是隨後跟上在全球宣布釋出 API,在日本也早已步上軌道,和 LG 合作可以用 LINE 命令家電開關、和車廠合作可以變成汽車保養小助手等等。

不僅如此,即時通訊平台以外的對話機器人投入商業用途也是同樣重要的趨勢。蘋果使用者都不陌生的夥伴 Siri 去年就有傳出要增加訂餐、叫車的消息,不過現在「Siri 之父」Dag Kittlaus、Adam Cheyer 離開蘋果後所研發的 Viv 腳步更為快速,已與送餐平台 Grubhub、Uber 等 50 幾個網路服務平台展開合作,據官方宣稱,無論回答疑難雜症還是提供進一步的商業服務都沒問題,堪稱是 Siri 的究極進化版。Google Assistant 的狀況也是將同樣概念與技術運用在家居領域上。無論是不是在即時通訊平台,精確語意分析絕對會是對話機器人不可或缺的必要條件。

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▲Tay 事件是一次很鮮明的聊天機器人開發反例

不過說到這,還記得那個微軟被玩壞成種族歧視者的 「Tay」 嗎?雖說是反面案例,但 Tay 事件卻也提醒著開發者與使用者一件事:機器人或人工智慧越聰明,就必須越仰賴良好的訓練規劃,尤其是在越開放的網路環境中。機器本身是不具情緒與道德價值判斷能力的,除了有賴大量詞語量與文法修辭以外,還必須仰賴開發者給予適度的控制,讓對話機器人不至於反向打擾到人類的生活。

所以 App 真會被全面取代?對話機器人會是「未來」嗎?

的確有不少人相當看好對話機器人的未來發展性,不過,這裡得分開來談:首先是 App 真會被全面 IM Bot 取代嗎?這個答案當然在不算短的一段時間內會是否定的,DualCores Studio 的 大白就認為 ,目前 IM Bot 還需要一段時間發展讓它掌握自然語言。況且,有些服務在很多情境下比起用「聊」的,還是更適合用圖形介面呈現。但長時間來說,與其說 IM Bot 取代 App,不如說「融合」或是「互相跨界」在一起的可能性更高;那些像看股票管理金融商品、商務分析等等需要較複雜資料與介面呈現的服務,可能同樣會出現專屬的 Bot 在即時通訊平台上,提供較即時、簡易型的分析方式;同樣的,由同一個發行商所發行的許多支 IM Bot,也有可能被統一一個 App 、桌面程式或 website 整合其資訊,方便給使用者做進一步的管理。

然而再拉長遠一些,從技術上來看隨著人工智慧技術的突飛猛進,能用自然語言溝通,為我們提供日常服務所需的對話機器人(或智慧助理)可能已是一股巨大的不可逆潮流。畢竟不用再輸入複雜指令,只要說說話就能享有電腦與機器所帶來的便利實在引人入勝。但最終在商業上會由誰,哪些公司或組織成功改變人們生活呢? Google、Facebook、微軟或 IBM 等等科技鉅子?還是正在成長的新進者?這就會是未來大眾值得觀察的重點了。

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