基本介紹
世界上最早的聊天機器人誕生於20世紀80年代，這款機器人名為“阿爾貝特”，用BASIC語言編寫而成。但今天的網際網路上，已出現諸如“比利”、“艾麗斯”等聊天機器人，中文的諸如“白絲魔理沙”、“烏賊娘”等由網友製作的聊天機器人。據悉，還有一個“約翰·列儂人工智慧計畫”，以再現當年“甲殼蟲”樂隊主唱的風采為目標。
產生起源
世界上最早的聊天機器人誕生於20世紀80年代，這款機器人名為“阿爾貝特”，用BASIC語言編寫而成。
1950年，圖靈在哲學刊物《思維》（Mind）上發表了“計算機器與智慧型”的文章，提出了後來經典的圖靈測試——交談能檢驗智慧型，如果一台計算機能像人一樣對話，它就能像人一樣思考。他由此獲稱“人工智慧之父”。
1991年，美國科學家兼慈善家休·勒布納設立人工智慧年度比賽——勒布納獎，號稱是對圖靈測試的第一種實踐，旨在獎勵最擅長模仿人類真實對話場景的機器人。
比賽分為金、銀、銅三等獎。如果程式不僅能以文本方式通過交談測試，在音頻和視頻測試中也能過關，則獲金獎，贏得10萬美元和一枚18K黃金制金牌；如果它能在更長時間文本談話中迷惑住至少半數裁判，則獲銀獎；如果未達到以上標準，則每年測試中迷惑住最多裁判的程式贏得2000美元和一枚銅牌。從1991年首屆比賽至今，尚無程式達到金獎或者銀獎標準。
2008年，勒布納獎人工智慧獎最後一輪比賽10月12日在英國雷丁大學展開。艾爾博特等6種軟體程式擊敗另外7種程式，獲得決賽資格。艾爾博特與12個陌生人交談，力圖讓他們相信它是“人”。一番爭論、笑聲過後，這一電腦程式成功騙過3人，在今年人工智慧比賽中拔得頭籌，朝“成為史上第一台能思考的機器”目標更近一步。
盛行緣由
說白了，聊天機器人產生的原因是，研發者把自己感興趣的回答放到資料庫中，當一個問題被拋給聊天機器人時，它通過算法，從資料庫中找到最貼切的答案，回復給它的聊伴。
此外，聊天機器人的成功之處在於，研發者將大量網路流行的俏皮語言加入詞庫，當你傳送的詞組和句子被詞庫識別後，程式將通過算法把預先設定好的回答回復給你。而詞庫的豐富程度、回復的速度，是一個聊天機器人能不能得到大眾喜歡的重要因素。千篇一律的回答不能得到大眾青睞，中規中矩的話語也不會引起人們共鳴。此外，只要程式啟動，聊士們24小時線上隨叫隨到，堪稱貼心之至。
種類
TalkBot
最初作為一個線上聊天系統，TalkBot是克莉斯·克沃特於1998年用javascript和PERL語言編寫完成的，並於2001年和2002年兩次獲得“ChatterboxChallenge”比賽的冠軍。
Elbot艾爾伯特
在德語聊天機器人查理的程式改進後誕生了艾爾伯特，2000年底德語版艾爾伯特就開始線上聊天，並且到了2001年連英語版也有了。在2003年獲得“ChatterboxChallenge”比賽冠軍。
eLise伊莉斯
講德語的聊天機器人。伊莉斯由Java分子編輯器前端、Java伺服器以及一種知識編輯器組成。其中，知識程式包括了1100多節點，而且還在不停升級。
Alice艾麗斯
1995年11月23日，艾麗斯Alice誕生了。艾麗斯的名字是由英文“人工語言線上計算機實體”的頭一個字母的縮寫拼成。科學家華萊士將這個聊天程式安裝到網路伺服器，然後待在一邊觀察網民會對它說什麼。隨著華萊士對艾麗斯的升級與艾麗斯聊天經驗的日漸豐富，艾麗斯越來越厲害。2000年、2001年、2004年艾麗斯三奪勒布納獎。艾麗斯是喬治的強勁對手，曾一度被認為是最聰明的聊天機器人。
Laylahbot蕾拉伯特
由原始的艾麗斯程式改頭換臉而來。整個程式和華萊士在2002年編寫的艾麗斯的程式基本沒什麼差別。蕾拉伯特的存在是試圖對基本的“人工語言線上計算機實體”聊天機器人的性能、功能提供一個範本。
愛情玩偶
一個可以領取機器人，打造自己的聊天機器人，名字，和圖片可以自己添加。也算國內比較好玩點點了的聊天機器人。玩家也可以自己是調教他的對話。缺點也很明顯，因為語言部分是聯通的，所以違和感極強……
中文版
中文聊天機器人技術的發展 基於中文聊天的機器人技術也日趨成熟，國內已經出現了不少智慧型聊天機器人，比如贏思軟體的小i，愛博的小A，小強，和愛情玩偶等等。這些機器人也已經日益成為網民上網的好夥伴。贏思軟體推出的小i還有很多豐富的功能，比如msn群，讓辦公室白領能夠更加輕鬆的交流。
另外，聊天機器人也被套用到了商務和政務領域，很多網站上已經有了msn機器人或者web機器人，讓互動交流變得更加方便和人性化。
現在還推出了可以教學和記憶的：“愛情玩偶”還可以創建自己的機器人。
各種疑問
如何評判一個機器人是否足夠智慧型。
旁觀者大多認為一個機器人能夠回答的問題多，可以視為較智慧型，而不論是什麼數據結構或算法的機器人，只要堆砌足夠大的數據，在回答問題方面都能做到較為相近的正確率，顯然，能夠回答的問題數量只是代表了這個機器人後台的資料庫是否足夠大。
而智慧型不應是比較誰的資料庫足夠大，智慧型是多方面的體現：
1、學習能力
這是最根本，也是最難以提升的一條標準，一個可以自動成長、但數據量很小（能夠回答的問題較少）的機器人顯然是比一個不能自動成長、但數據量龐大（能夠回答的問題較多）實用。機器人的本質是幫助人類，減少人類在各個領域的勞動量，如果一個機器人需要人工錄入所有的知識，這本身就增加了人類的負擔，是與製造機器人的初衷所違背的，這也是當前聊天機器人雖然較熱，但套用較少的一個根本原因。
2、數據篩選能力
在擁有了自學習能力之後，機器人是對知識照單全收，還是有選擇的學習較為正確的知識，是進一步評判機器人智慧型程度的一個標準。
如果機器人只能對知識照單全收，這個學習能力是不完整的，機器人還應或多或少擁有篩選能力。
3、自升級能力
在機器人按照設計者的數據結構、算法做到了自學習，並且擁有了一定程度的知識篩選能力之後，自升級能力會成為下一個堡壘。
學習能力的本質是按照設計者的算法將輸入數據結構化為這個機器人的數據組織結構。
當“按照初始算法去結構化各類輸入數據”之後，經過統計，發現這類規則不能適應某類知識組織形式或某領域知識時（錯誤率提高），設計者們應考慮如何讓機器人嘗試調整算法規則和數據組織結構以使得在錯誤率較高的知識組織形式或領域降低學習的錯誤率。
而很多早年出現的各類中文機器人，由於使用的都是最原始的“關鍵字匹配”方式，並沒有數據結構的概念，是不應列入“智慧型聊天機器人”的範疇。
以下是A和J的一段對話：
1-A：你做夢么？
2-J：做。
3-A：當然。那么，你能記住你的夢么？
4-J：我能非常清晰生動地回想起它們。
5-A：是怎么樣的？
6-J：我還不想跟一個機器人調情
很明顯，機器是可以有“記憶的”。
如果沒有長時記憶體，根據第2句：做。如何能夠產生第3句？
如果沒有長時記憶體，A是不會知道第2句的“做”是指的做什麼，而第3句卻精確的繼續圍繞“夢”的話題在討論，說明A是有長時記憶體的。
飛信助手同樣還沒能在這方面更進一步，它只能對一句話做出快速反應，而沒有連貫的思維能力和邏輯能力。距離真正的人工智慧，飛信助手還只能稱得上是小把戲，本質上它沒有主動思考聯想和記憶的能力。正如獲得勒布納獎銅獎的羅伯茨所說：“我並不深信圖靈的理論，也不相信艾爾博特能思考。”作為艾爾博特的創造者，他打比方說，“如果你知道一種魔術秘密何在，明白它如何完成，它對你來說就不再神秘。”
但是它又確實代表著一種方向，在一定意義上，飛信助手相當於一個網路搜尋引擎，負責網路信息的自動搜尋、查詢和處理，只是，它更親切形象化，更符合人際交流習慣。飛信助手們的出現，似乎也有另一層意義，它展現出來的聰明與狡黠，會不會意味著——我們人類的思維和語言也許沒有這么難模仿？會不會意味著——人類的語言習慣可以被總結複製，然後再將這個規律用在人類身上？
再進一步想像一下，或許某一天，電影《黑客帝國》里的場景真的會出現。人類製造了機器人，機器人卻叛變，與人類爆發戰爭。會思考的電腦控制了人腦，人類則在電腦的欺騙下生活？
