如何打造出与人类自然交流的机器人

随着人工智能技术的不断发展，科技行业也逐渐看到了机器人使人类失望的一面；它或者基于人类固有的不信任以及对机器人的恐惧，比如“恐怖谷理论”，或是由人工无知所带来的问题，这些问题增强了诸如性别歧视这样的有害比喻。

超过一半（52%）的消费者认为人工智能对他们的生活有积极影响，而我们的目标是为客户提供更好的体验。以此目标作为起点，我们专注于识别并贯彻能够促使人机交流合作的机器学习要素。我们还研究了人们是如何与客户服务专业人士进行互动的，并将我们的人类代理商作为测试对象，帮助我们改进产品。

下面这些指导原则，能够开发出高交流水平的机器人，从而促进机器人更好地与人类交流。

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让老师成为学生

与乔布斯类似，像马克·本尼奥夫和杰夫·贝佐斯这样的科技领袖都认为，创新的关键在于保持开放的心态，同时，不要将思维局限于你所做出的假设。我竭尽全力去挑战自己作出的假设，而且就像任何好学生一样，我知道一个团队只有通过研究才能开发出更好的机器人。

那么，为了打造更好地的机器人，应该如何开始进行研究呢？首先，让团队的工程师和数据科学家对用户搜索的热门词汇或短语历史进行分析。然后将这些词和短语作为创造“虚拟角色”的基础。创造的虚拟角色应有“人类”的感觉——而不应该像程序一般吐字。机器人的声音越人性化，你能为用户提供的体验就越个性化。给我们带来的好处不言而喻。

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按照用户的想法塑造机器人

之前的文章曾提到过，为了构造一个能够提升用户参与度的机器人，所设计的机器人应与人类更加相似。这个过程不仅要重视人性元素，而且要创造一种积极的用户互动，从而提高客户的忠诚度并促成后续交易的实现。

举例来说，可以将表情符号添加到聊天机器人的词汇表之中。使用Instagram上的表情符号也能够增加用户参与度，但这种促进沟通的方式并不局限于社交媒体，它同样适用于各种形式的交流。想想看：当用个性化的表情符号分享幽默故事时，你是不是更愿意参与到与朋友和家人的书面互动之中呢？对于任何一家公司来说，这都说明聊天机器人很有必要采纳表情符号。

但是，仅有坊间证据并不能支持你对聊天机器人所作的决策——你要确保必须有相关的研究作为支撑。举个例子，比如你做调查，发现人们对表情符号的反应，就像他们对真正笑脸所作出的反应一样。你可能还会发现，表情符号能够打破单纯文本沟通所带来的障碍。事实上，许多心理学家认为，使用表情符号能够使我们更有效地进行沟通，并为文本添加人类元素。

当你开发自己的机器人时，识别出你能够为之作出良好反映的语音元素，并做出研究以理解其中的道理。如果研究证明这是一种可行的策略，那么你可以要求你的客户服务团队复制此类话语，并与你的客户进行沟通，检验其是否经得起考验。在聊天机器人中植入表情符号之后，我们立刻收到了参与度和客户满意度提升的反馈，从那时起，我们也开始将同样的模型广泛应用于聊天机器人与客户的交流之中。

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暂缓即时沟通反馈的想法

对于大多数人来说，过度沟通或来自客服人员的快速沟通都会让人感觉受到了骚扰。如果一个机器人回答问题的速度太快，就会让用户觉得机器人没有在认真听他们讲话，或者并未解决他们的需求和担忧。虽然这听起来可能有点违反直觉，但有时候，客户确实更愿意等待一段时间再得到答复。有时候，客户所提出的问题并不需要立即得到答复，否则会让他们觉得服务太唐突或生硬。从而导致互动过程中的信任危机。

如果聊天机器人可以在对用户作出回应之前停顿一段时间，你就会发现客户更容易根据你所提供的其他客户服务进行相关的后续提问。得益于此项技术，客户的所有需求可以一次性地得到满足。

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从人机互动中寻找蛛丝马迹

将现实生活中学到的东西应用于机器学习是非常重要的，通过对客户偏爱的沟通方式进行研究和测试，你一定能够为机器人开发出一种更好的方式以预测并响应客户未来的请求，并与用户更好地进行合作。

如果你越注重对自己的机器人或人工智能进行个性化建模，你的机器人就会越加自然地进行交流，并成功达到人机协同工作以获得最佳客户体验的用户目标。

素材来源：网易

编辑：李木子

审核：赵无眠