一、人工智能是什么
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
李开复 对人工智能做过这样的定义：
首先是感知，包括视觉、语音、语言；感知可能是帮助识别一张图里，一个婴儿在沙发上抱着泰迪熊；
然后是决策，包括识别、推荐、预测、判断；比如GoogleNow通过你过去做的事情推测你接下去要做什么；
最后是反馈，包括生成、机器人、自动化；比如无人驾驶汽车通过各种传感器捕捉的信息后，用来做最后的决策——比如怎么去操作方向盘、油门、刹车等。
人工智能里面有很多先进的技术，自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，下面，我们首先来了解一下自然语言处理技术以及其典型应用。
二、自然语言处理应用——聊天机器人
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类语言之间的相互作用的领域。核心技术有机器翻译、聊天对话等，主要的应用有搜索引擎、问答系统等。
问答系统本质上是一个信息检索（IR）系统，只是它从文本中获取更多信息，返回更加精准的答案。
传统的问答系统将按照以下的流程工作：（1）问题解析（2）信息检索（3）答案抽取。
典型的就是聊天机器人，一种自动的问答系统。模仿人的语言习惯，通过模式匹配的方式来寻找答案。在它们的对话库中存放着很多句型、模板，对于知道答案的问题，往往回答比较人性化，而对于不知道的问题，则通过猜测，转移话题，或者回答不知道的方式给出答案。
聊天机器人主要解决下面四个问题：
第一个怎么让你的“女朋友”能听你的话并想出应该回复什么
针对内容为导向的对话，系统中有内容管理模块，会在网上爬取信息，然后选取相关内容进行对话；
第二个问题是怎么样进行开放式的话题，让聊天一直持续下去
在开放式话题上，该机器人需要涵盖很广的内容，并且需要区分领域和话题。会首要响应用户的需求，同时将内容推荐作为潜在任务来推进对话的进行；
第三个问题是怎么样贴合用户爱好，聊相关话题
聊天机器人以用户为中心，以内容为导向。构建了为对话设计的知识图谱，里面涵盖了比较多样化，高质量的内容，所以能进行一些风格多样化的对话；
第四个是面对多样的用户是怎么让各种用户都满意的？
根据对话的历史以及内容的属性来选取最优的策略进行对话。通过心理学的问题来了解用户的性格从而更好地进行内容推荐。
基本实现过程如下：用户输入数据 -> 分析用户意图 -> 抓取关键参数 -> 匹配最佳回答 –> 输出回答。
基本原理就是我们的目标给定输入句子X，生成目标句子Y，对输入句子X进行编码，将输入句子通过非线性变换转化为中间语义表示C，根据句子X的中间语义表示C和之前已经生成的历史信息y1,y2……yi-1来生成i时刻要生成的单词yi。每个yi都依次这么产生，那么看起来就是整个系统根据输入句子X生成了目标句子Y。
利用上述框架，聊天机器人可以根据用户当前输入Message自动生成应答Response，形成了一个有效的问答对话系统。
相对基于检索类或者机器翻译类传统技术而言，基于深度学习框架的聊天机器人具有如下明显优点：
构建过程是端到端（End-to-End）数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果还不错的聊天系统，省去了很多特征抽取以及各种复杂中间步骤的处理。
语言无关，可扩展性强。只需要使用不同语言的聊天数据进行训练，不需要专门针对某种语言做相关的特定优化措施，这使得系统可扩展性大大加强。
训练数据扩大有助于持续提升系统效果，一般通过不断增加训练数据就能够带来持续的效果提升。
也存在下面缺点：
评价标准方面还有待深入研究，很多工作是通过人工来进行效果评价，还没有特别合适的专用于聊天机器人的评价标准，这是阻碍聊天机器人技术持续发展的一个障碍。
缺乏标准化的大规模训练数据。标准化的特大规模人与人对话数据相对缺乏。如果能够有大规模的标准聊天数据，很明显将能够极大促进技术进步。
技术仍处于发展初期。技术手段也好，实际系统效果也好，都有非常大的进步空间。
三、聊天机器人的未来发展
聊天机器人已开始渗透到了我们的日常生活中，只不过，它们还没有变成主流。电脑需要更好地理解人类的语言、情感和意图。人工智能必须在几个重要的方面获得发展，才可能有机会得到广泛的应用。
1. 自然语言处理方面得到改善
聊天机器人越来越火，且应用至各行各业，微信、微博、QQ等众多社交平台纷纷选择嵌入人工智能，尤其能理解对话的语境与语义的虚拟聊天机器人成为核心，得益于日益成熟的人机自然交互技术，提升了用户体验。
2. 了解消费者
人工智能要发挥作用，最关键的问题就是理解背景信息。正如营销和销售会以360度的视角来了解消费者，聊天机器人也需要更深入地了解它们互动的对象：他们是谁，他们是如何变成现在这个样子的，他们在寻找什么，以及他们过去做过什么。
3. 阅读人类的情感
如果聊天机器人能够阅读人类的面部表情或语音变化，从而理解与它们交流的人的情感变化，那么它们将无疑能够提供更好的服务。聊天机器人现在只能应付简单的客户服务。如果用户感到失望或恼怒，那么聊天机器人可能需要将对话交给人类客服人员了。
