【客服机器人】自动对话机器人的类型介绍

许多企业用户不知道自动对话机器人的类型，不同类型的聊天机器人在定位上有什么区别。今天，美洽为您提供了基于使用场景的两种主要类型的活动对话机器人的详细介绍，即开放型与任务型，帮助您做出更好的决策。

两个自动对话机器人的类型介绍

1.任务型自动对话机器人

所谓的任务型机器人，即机器人的目标只是解决一个或一种特定的问题，如客户接待、用餐预订、酒店预订、机票预订等。与开放型机器人相比，任务型的机器人构建相对简单，具有更高的商业可行性(几乎没有什么事情可以做，犯错误的可能性也很小)，因此，这也是市场上最活跃的对话机器人形式。目前，常见的自动对话机器人是任务型机器人。

2.开放型自动对话机器人

与任务型的机器人不同，开放型机器人必须做很多事情，从聊天到提供大量服务，这些更符合“人工智能”的定义，一种与真人高度相似的虚拟存在。

然而，目前的障碍是强大的开放型自动对话机器人在短期内仍然难以实现。目前，当谈到开放型机器人时，人们最容易接触到一些倾向于以生活为导向和娱乐的对话机器人，比如苹果的Siri和微软的小冰。然而，用户的普遍感觉是，这些所谓的开放型“全方位机器人”实际上并不能解决许多实际问题。最多，他们可以和用户聊天，胡说八道。而且大多数时候，答案很尴尬，这在用户看来是不可靠的。

任务型对话机器人的发展方向

传统上，任务型机器人多客户端端对端模型过于理想化，需要海量数据作为支持。然而，一旦数据规模很小，纯端到端模型就会变得非常弱。现在一个成熟的解决方案的目标是有些功能、模板和规则是为用户的特定业务而设计的，但这种解决方案不能一劳永逸。当客户的业务发生变化时，要求服务提供商或用户不断更新和维护现有的机器人系统是非常麻烦的。

未来一个更好的发展方向是将端到端模型应用于对话机器人的一部分，而不是整体，并利用信息提取和知识图等技术实现高度可用的框架。

开放型对话机器人的发展方向

开放型对话机器人的主要技术难点在于，当用户在没有明确话题的情况下与系统对话时，对话机器人的后台系统需要通过网络学习大量的聊天数据，只有这样，我们才能对用户提出的任何主题给出合理的答案。

对于开放主题，在特定领域中构建知识地图、标记和结构化数据等传统技术实践在深度学习中不能发挥太大作用，问题解决的方向主要有两个方面: 技术架构和数据规模:对话机器人系统需要在公共网络上捕获数亿个数据集，机器还必须通过深度学习发现规则。目前，这也是实现开放型机器人聊天的主要瓶颈。

总结

目前，根据使用场景，活跃的对话机器人可以分为两种类型：开放型机器人和任务型的机器人。前者没有定位限制，可以解决从问候聊天到提供特定服务的一系列任务。然而，目前这类机器人仍然遇到许多技术瓶颈，因此没有一种能力特别强、解决各种问题的开域对话机器人。至于任务型机器人，它们相对简单，它们主要服务于相对明确的业务需求，例如普通的客服机器人。