O’REILLY Book Notes: 設計聊天機器人(1/5)
始於2019/01/08，目標：瞭解入門聊天機器人的基礎設計知識。
前言
關於過往的歷史紀錄，1950年代的圖靈(Alan Turing)，作為電腦科學之父之一，設計了著名的圖靈測試(Turing test)，藉由機器人與人類對談的過程中，測試電腦是否可以表現出與人類智慧等價的智能，如果受試者無法辦別對話對象是否為電腦，那麼這個機器人就成功通過了圖靈測試，一個簡單的構想，影響至今，人們在設計機器人的AI對話，仍然會參考圖靈測試。
談到聊天機器人，不得不談到的是Joseph Weizenbaum在IBM的經典鉅作──Eliza。作為mental health care chatbot的Eliza，引起了使用者的深層情緒，儘管他們知道對方是機器人，卻因為互動的過程，帶出了自己的情感認知。
然而，為什麼是聊天機器人？
六個聊天機器人崛起的原因：
- 行動裝置的普及，透過傳統網頁、App來吸引大眾目光已不再亮眼。
- App的生態系快速飽和，群眾厭倦安裝、移除或更新App的例行公事，只有少數的應用程式得以嶄露頭角。
- 普遍盛行的App皆為通訊相關(text message, e-mail, social media, etc.)
- 人們偏好藉由訊息傳遞來進行互動，而非替代的、間接性的方式。
- 聊天機器人架設平台近年的豐富化，讓公司、個人都可以輕易採用。
- 產業趨勢變化、自然語言處理技術提升。
因為以上原因，讓聊天機器人的門檻被大幅的降低了，簡單的使用操作，簡單的架設模式，幾乎任何地方都可以用聊天機器人的方式進行，只要有心就能建構起一個屬於自己或公司獨特的聊天機器人。
聊天機器人分類法
- 個人機器人vs團隊機器人
- 超級機器人vs特定領域機器人
- 商用機器人[平台:Slack] vs 消費型機器人[平台:Facebook Messenger]
- 語音機器人[平台:Alexa] vs文字機器人
- 全新機器人vs整合型機器人
- 其他平台：青少年機器人平台Kik
拆解不同層面的聊天機器人
- 品牌、個性與人工介入
設定符合目標用戶的個性，以任務類型chatbot(單一功能，例如銀行服務)來說，聊天機器人的Profile Image(大頭貼, 或Logo)會帶出的暗示，代表chatbot年齡、性別與人物屬性，需要謹慎思考profile image希望帶出什麼感受。命名以人名導向可以建立較強的情感連結，而簡單好記的則可以快速建立連結，譬如與品牌相稱。除了簡易的對話任務，也要建立起真人服務的管道，直到聊天機器人不再犯錯，修正到最終後再取消這項服務。
2. 人工智慧的技術選擇
自然語言理解(NLU)、對話管理、影像辨識(用於使用者回傳圖片時)、預測模型(各種商業應用，價格、時間或其他類別與數值迴歸)、情感分析(依據文字、聲音、圖像識別用戶當下隱含的感受)。
3. 流程設計
設計初次登場開場白與其功能腳本，包含主要路徑與操作失敗的處理步驟。設定意見回饋與錯誤處理的管道，是讓聊天機器人改善再改善的良好方式，並在適當時機提出幫助與支援。
例如：靜止過久或路徑不斷重複，主動提供提示，確保用戶順暢使用。
4. 互動性
與用戶的互動可以有檔案、聲音、影片、圖像、地圖、圖表、連結與表情符號。串接資料庫與對話回覆設計，可以讓過程變得更有趣味性，讓聊天機器人提供服務的流程更生動。
介面則包含按鈕、模板、常駐功能選單、輸入提示語、「/」指令(一個可輸入簡單捷徑的可觸發功能)、網頁視窗。
5. 前後文和記憶
6. 發現和安裝
需要思考聊天機器人所在的平台，與曝光聊天機器人的位置，如何讓使用者聯繫並建立起第一次互動。
以台灣聊天機器人來說，目前最常見的平台就如Line。
而也有如Slack、Messenger或嵌入網頁的彈跳視窗。
7. 提升參與度的方法
通知、用戶主動喚醒聊天機器人或提醒可以設定訂閱。
設計的第一步，就是定義機器人的目標與核心功能。
後面的幾篇notes，將會以不同層面的聊天機器人，再進一步深入瞭解設計背後的用意與案例探索。
