很多企業(yè)正在迅速認(rèn)識到對話式人工智能對提高客戶參與度和收入的重要性。企業(yè)面臨的問題不再是是否部署對話式人工智能，而是使用哪個平臺以及如何利用其功能。

本文提供了關(guān)于對話式人工智能平臺的一些重要見解和視角。例如，語言支持的真正含義是什么?什么是本地化?不同的部署模型如何影響總體擁有成本(TCO)?也許最重要的是——對話式人工智能平臺如何不僅在第一個開發(fā)期間為企業(yè)提供幫助，而且在機(jī)器人整個生命周期中都能提供幫助?

提高機(jī)器人開發(fā)人員生產(chǎn)力的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

在過去的六個月中，對話式人工智能提供商Artificial Solutions公司首席創(chuàng)新與客戶服務(wù)官Daniel Eriksson與構(gòu)建對話式機(jī)器人的公司(客戶)和系統(tǒng)集成商(合作伙伴)進(jìn)行了很多對話。并與對話式機(jī)器人開發(fā)人員、數(shù)據(jù)語言學(xué)代表、集成工程師、對話人工智能設(shè)計師、項(xiàng)目經(jīng)理、高級利益相關(guān)者、產(chǎn)品負(fù)責(zé)人等進(jìn)行了交談。

與此同時，他與現(xiàn)有的和潛在的客戶進(jìn)行了交談。這些交談包括制定了雄心勃勃的計劃并取得成功的人員，以及制定計劃并努力產(chǎn)生影響的其他人。

Eriksson進(jìn)行這些討論的目標(biāo)之一是找到問題的答案。他說，“作為對話式人工智能技術(shù)提供商，我們?nèi)绾螏椭闾岣吖ぷ餍?”他指出，這是Artificial Solutions公司面臨的一個問題，因?yàn)闄C(jī)器人開發(fā)者社區(qū)對其產(chǎn)品的反饋對于開發(fā)可以提高機(jī)器人開發(fā)者生產(chǎn)力的產(chǎn)品至關(guān)重要。

然而在這些對話中，引發(fā)了另一個討論主題，也是本文的重點(diǎn)：企業(yè)如何看待他們對對話式人工智能平臺的選擇?他們在選擇對話式人工智能平臺進(jìn)行機(jī)器人開發(fā)時會考慮哪些方面?

有人可能會爭辯說，這個問題最好由獨(dú)立第三方來回答，確實(shí)如此。然而，這是一個值得進(jìn)行公開探討的問題。因?yàn)镋riksson分享了一些從這些討論中學(xué)到的東西，并提供了一些在人工解決方案公司工作20多年后在該行業(yè)中獲得的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。

Eriksson將這些見解分為四個主題，這些主題可能對企業(yè)在審查用于機(jī)器人開發(fā)的對話式人工智能工具時提供幫助。以下是選擇對話式人工智能平臺時不應(yīng)錯過的4個視角：

(1)選擇一個可以讓企業(yè)的開發(fā)團(tuán)隊成長的工具。

(2)語言支持和本地化。

(3)總體擁有成本。

(4)做好橫向和垂直領(lǐng)域的準(zhǔn)備。

以下逐一進(jìn)行分析和探討：

1.選擇一個可以讓企業(yè)的開發(fā)團(tuán)隊成長的工具

人們可能了解一些流行術(shù)語，例如“意識”、“理解”和“自學(xué)”。 而對話式人工智能是一個更具吸引力的領(lǐng)域，仍然有很多潛力有待探索。然而，大多數(shù)擁有對話式人工智能工具使用經(jīng)驗(yàn)的企業(yè)表示，對話式人工智能工具與常規(guī)軟件或流程開發(fā)有很多相似之處，并不是一種開創(chuàng)性的新事物。

當(dāng)然，有一些對行業(yè)領(lǐng)域有用且特定的術(shù)語，例如“意圖識別”、“實(shí)體”和“場景”。這些術(shù)語與對話式機(jī)器人的自然語言理解(NLU)部分有關(guān)。

這都是一些復(fù)雜的概念，但對話式機(jī)器人開發(fā)人員通常會使用這些功能，而這些功能并不是他們自己開發(fā)的。對于對話式機(jī)器人開發(fā)人員來說，這些類型的功能被認(rèn)為是有效的，事實(shí)上，大多數(shù)工具都支持強(qiáng)大的意圖識別，如今它更像是一種商品功能?？梢约僭O(shè)一個工具包有足夠好的意圖引擎并繼續(xù)前行。

但是需要注意的是，選擇的工具是否使用過多的類似人工智能的流行術(shù)語來描述功能，例如“意識”、“理解”或“自學(xué)”。這些不是開發(fā)人員用來描述他們開發(fā)的對話機(jī)器人的措辭(除非他們急需資金)。因此，建議避開這些流行術(shù)語，并選擇使用更接近于開發(fā)人員看待世界的方式的概念和術(shù)語的工具。

可以更具體一些嗎?當(dāng)然。Eriksson更喜歡將諸如局部或全局變量(變量范圍)之類的成熟概念來構(gòu)建機(jī)器人的開發(fā)人員所熟悉的術(shù)語。

(1)在編碼和無代碼之間找到平衡

聽說過低代碼或無代碼嗎?簡而言之，這些概念描述了一個用戶界面，開發(fā)人員可以在其中配置或以圖形方式設(shè)計流程而不必編寫代碼。這是可視化程序如何執(zhí)行的一種好方法，并且可以是快速構(gòu)建某些東西的快捷方式。但對于構(gòu)建一個有效的對話式人工智能解決方案，仍然需要編碼。企業(yè)的團(tuán)隊需要使用某種腳本語言編寫代碼。否則將無法完成希望機(jī)器人完成的任務(wù)。因此不要回避這個事實(shí)，腳本和編碼對于讓機(jī)器人變得偉大是非常重要的。因此，當(dāng)查看工具集時，需要從“編碼部分將如何工作?”的角度對其進(jìn)行評估。

另一方面，如果企業(yè)只編寫代碼而從不使用圖形表示，那么將遇到另外一些問題：“將如何與客戶合作?如何讓具有成功實(shí)施機(jī)器人所需的重要見解的團(tuán)隊成員參與其中，而這些團(tuán)隊成員會編碼嗎?”

因此，企業(yè)需要考慮在編碼和無代碼之間取得平衡。因?yàn)榇蠖鄶?shù)企業(yè)的對話式人工智能項(xiàng)目都需要這兩種技術(shù)。

(2)考慮可能遇到的問題

目前市場上有很多對話式人工智能工具可供開發(fā)人員使用。企業(yè)的工作是確保選擇一種工具，它不僅可以快速構(gòu)建第一個最小化可行產(chǎn)品(MVP)，而且對開發(fā)的每一代機(jī)器人都很有用。當(dāng)企業(yè)考慮如何提供更好的機(jī)器人用戶體驗(yàn)的見解時，可能會意識到所選擇的工具可能阻礙開發(fā)。

對于每一代對話機(jī)器人的開發(fā)需要考慮多個因素。如果企業(yè)構(gòu)建模式流程(以及更多意圖)將會遇到一些問題。如果想讓流程更高級，可能會遇到對工具集中功能的其他需求，而在那時意識到該工具不適合這項(xiàng)工作可能為時已晚。

嘗試從已經(jīng)部署了相當(dāng)廣泛的機(jī)器人的場景中評估工具集。有了這些，可以考慮現(xiàn)在可能想要執(zhí)行的不同任務(wù)。企業(yè)如何并行執(zhí)行重構(gòu)和發(fā)布一些小改進(jìn)?如何組織所有流程/意圖并執(zhí)行版本控制?如何確保可重用性?可能想要探索哪些技術(shù)特性?

(3)獲得創(chuàng)造力

當(dāng)然，優(yōu)秀的團(tuán)隊會構(gòu)建出色的機(jī)器人。企業(yè)需要選擇一種工具，其工程師可以使用該工具進(jìn)行創(chuàng)造性開發(fā)和迭代。就像一個優(yōu)秀的網(wǎng)站需要不斷更新一樣，隨著新功能的測試、探索、擴(kuò)展或刪除，對話機(jī)器人也需要不斷改進(jìn)。探索、測試、發(fā)布的自由是釋放團(tuán)隊創(chuàng)造力和雄心的關(guān)鍵。對話式機(jī)器人的程序也不例外。企業(yè)要考慮其專家想要做什么，并確保他們有能力在工具中實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)。偉大的團(tuán)隊將會構(gòu)建偉大的機(jī)器人，除非工具阻礙了他們。

2.語言支持和本地化

(1)什么是語言支持?

語言支持在對話式人工智能世界中的真正含義是什么?在評估對話式人工智能工具之前，這實(shí)際上是一個需要考慮的重要問題。

對話式機(jī)器人的輸出(機(jī)器人在說什么)幾乎總是由實(shí)現(xiàn)者編寫。機(jī)器人生成的輸出可能會發(fā)生變化，從而允許更自然的對話，但大多數(shù)客戶都有一些用于特定領(lǐng)域或目的的機(jī)器人，因此自由度相當(dāng)小。機(jī)器人對用戶說的話主要是由機(jī)器人開發(fā)團(tuán)隊設(shè)計的。因此，機(jī)器人的輸出非常可控。因此就輸出而言，語言支持并不意味著什么，可以簡單地說，特定的語言字符不會在輸出中變成亂碼。為了幫助輸出，機(jī)器人開發(fā)工具可能有一些庫可用于一些通用的輸出，比如社交談話和標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)。

簡而言之，語言支持與機(jī)器人向企業(yè)的用戶所“說”的內(nèi)容幾乎沒有關(guān)系。

語言支持幾乎完全是關(guān)于機(jī)器人如何支持和映射特定語言的輸入。例如，機(jī)器人可以接受西里爾字母而不發(fā)出錯誤消息嗎?機(jī)器人能否用日語拆分句子來識別動詞、名詞和形容詞?機(jī)器人可以在沒有訓(xùn)練的情況下對西班牙語句子中的單詞或短語進(jìn)行分類嗎?

對于機(jī)器人開發(fā)人員來說，重要的是語言支持幫助他們?yōu)樘囟ㄕZ言構(gòu)建機(jī)器人。特定語言的機(jī)器人平臺也可以接受輸入并注釋(添加元數(shù)據(jù))，以便開發(fā)人員可以利用它來設(shè)計良好的對話式機(jī)器人的體驗(yàn)。

不同的對話式人工智能平臺可能聲稱支持德語。但對于一個平臺來說，它可能意味著“機(jī)器人接受德語字符”。而對于另一個平臺，機(jī)器人具有廣泛的單詞、短語、概念、實(shí)體和預(yù)構(gòu)建知識的注釋。始終嘗試閱讀產(chǎn)品語言支持的簡單說明。企業(yè)需要考慮使用哪些語言來部署機(jī)器人。

(2)什么是本地化及其價值?

如今，大多數(shù)企業(yè)都希望以一種以上的語言推出成功的對話式機(jī)器人。發(fā)生這種情況的原因不同。有時，企業(yè)在使用多種官方語言的瑞士等國家或地區(qū)開展業(yè)務(wù)，或者他們想擴(kuò)大國外市場并部署機(jī)器人。甚至可以說在兩個不同的渠道(如電話和Facebook messenger)中部署同一個機(jī)器人可能需要兩種不同的語言。

現(xiàn)在有一些問題需要解決：企業(yè)如何開發(fā)和維護(hù)一個幾乎相同但使用兩種或多種語言的機(jī)器人?是否只是復(fù)制它并嘗試維護(hù)兩個或多個并行解決方案?任何嘗試過這種方法的人都知道，這是一種失敗的方式，或者至少是一種非常低效且需要資源的工作方式。

解決這一問題的一種解決方案稱為“本地化”。 本地化意味著企業(yè)可以創(chuàng)建一個主解決方案，然后針對每種特定語言/地區(qū)對其進(jìn)行本地化。本地化解決方案鏈接到主解決方案，以便更新和更改可以傳播(在更改控制下)到本地解決方案。

本地化不僅僅與語言有關(guān)。如果同一個對話機(jī)器人流程需要支持兩個不同區(qū)域的兩個不同后端系統(tǒng)，那么本地化也應(yīng)該支持該功能。企業(yè)需要能夠?qū)Ρ镜貙?shí)現(xiàn)進(jìn)行修改，同時又不會失去與主解決方案鏈接的好處。

對于大多數(shù)具有國際市場目標(biāo)的企業(yè)來說，需要考慮要求對話式人工智能開發(fā)平臺支持本地化的好處。企業(yè)需要考慮哪些語言支持和變體，并確保選擇的工具集提供了發(fā)展空間。

3.總體擁有成本

(1)確定部署模型的隱藏成本

什么是部署模型?大多數(shù)對話式人工智能平臺都可以通過不同的方式提供：SaaS、內(nèi)部部署、托管、開源等。假設(shè)企業(yè)和其安全團(tuán)隊在所有部署模型進(jìn)行選擇，那么在成本方面重要的考慮因素是什么?

預(yù)付費(fèi)模式是否涵蓋隱藏成本?預(yù)付費(fèi)模型是一種商業(yè)模型，通常與部署模型相關(guān)聯(lián)，在這種模型中，客戶需要承諾一定的資源消耗或目標(biāo)。預(yù)付費(fèi)模式通常是“為采用某種服務(wù)支持固定的費(fèi)用，如果采用更多的服務(wù)就需要支付更多的費(fèi)用，如果消費(fèi)較少仍然支付固定的費(fèi)用”。建議企業(yè)考慮的一個方面是，對話式人工智能項(xiàng)目通常難以估計，然后可能比預(yù)期的更慢或更快。它們可以影響比目標(biāo)受眾更多的受眾。事后看來，預(yù)付費(fèi)模式實(shí)際上很容易變得非常昂貴。

另一個隱藏成本是企業(yè)運(yùn)行和維護(hù)安裝的IT管理成本。即使為本地版本的許可證和支持付費(fèi)，仍然需要為硬件、日常管理、監(jiān)控工具或隨叫隨到的支持付費(fèi)。還要考慮一下企業(yè)的團(tuán)隊將花費(fèi)時間做什么。如果確定團(tuán)隊進(jìn)行建設(shè)，但他們將大部分時間花在基礎(chǔ)設(shè)施問題上，那將會產(chǎn)生高昂的費(fèi)用。

企業(yè)需要考慮每個模型的隱藏成本，以便能夠估算總擁有成本?？紤]在整個生命周期中首次部署維護(hù)和測試等后需要多少成本。不要忽視這樣一個事實(shí)，即對話式人工智能平臺在采用之后也需要支持所有階段。這就是版本控制、發(fā)布標(biāo)志、重構(gòu)、回歸測試、分析、性能儀表板、改進(jìn)儀表板等發(fā)揮作用的地方。如果選擇的工具僅能幫助企業(yè)進(jìn)行第一次構(gòu)建，那么最終會由于以后提高效率而付出更多的代價。始終考慮程序的整個生命周期以及不同階段需要什么。因此需要確保選擇適合工作的工具。

(2)資源是否會將時間花在正確的事情上?

以上提到了這一點(diǎn)，但需要再次提醒。企業(yè)需要確保團(tuán)隊成員可以專注于他們最擅長的事情——構(gòu)建一個成功的對話式機(jī)器人。在人工智能行業(yè)中，企業(yè)的開發(fā)團(tuán)隊40%～60%的時間花在技術(shù)支持、基礎(chǔ)設(shè)施和連接上而不是花費(fèi)在設(shè)計、構(gòu)建和改進(jìn)機(jī)器人上的情況并不少見。因?yàn)槿绻麍F(tuán)隊需要大量時間來構(gòu)建支持性工具，或者只是讓解決方案得以運(yùn)行，那么大多數(shù)想要在用戶體驗(yàn)方面開發(fā)的東西都會被遺忘。因此，在選擇對話式人工智能時，必須特別注意在構(gòu)建出色的機(jī)器人時最大限度地提高資源和員工效率。

(3)資源在整個程序生命周期中是否高效?

每個人都希望變得富有成效，所有的學(xué)科和行業(yè)都是如此，對于對話型人工智能開發(fā)人員來說也是這樣。很多開發(fā)人員都喜歡構(gòu)建和部署對話式人工智能技術(shù)，他們希望在自己的領(lǐng)域內(nèi)富有成效。

所以要問這個問題——這個工具會讓團(tuán)隊更有效率嗎?這不僅要在項(xiàng)目應(yīng)用之后的1～2個月內(nèi)富有成效，而在兩年內(nèi)，當(dāng)擴(kuò)大規(guī)模并變得更加包容時也具有更高的效率。企業(yè)在選擇對話式人工智能工具時，其工作是幫助團(tuán)隊在整個程序生命周期中盡可能高效。

4.做好橫向和垂直領(lǐng)域的準(zhǔn)備

很多企業(yè)正在探索多個用例，需要確保其工具沒有被鎖定在垂直領(lǐng)域。每家企業(yè)采用了多少個對話式機(jī)器人?人們可能會驚訝地發(fā)現(xiàn)，每家企業(yè)通常部署了不止一個對話式機(jī)器人。大多數(shù)企業(yè)在內(nèi)部(面向員工)和外部(面向客戶和供應(yīng)商)用例中采用對話式人工智能。因此，在選擇對話式人工智能平臺時，提前考慮一些問題很重要：例如想在什么領(lǐng)域采用?確定只構(gòu)建一種解決方案嗎?

建議考慮選擇的工具集是水平的還是垂直的——這意味著它是針對用例或行業(yè)(垂直)進(jìn)行優(yōu)化的，還是針對跨行業(yè)和用例的敏捷性進(jìn)行優(yōu)化的(橫向)。

因?yàn)閮?nèi)部和外部用例實(shí)際上是非常不同的，即使是在同一個行業(yè)。在這里，重要的是要考慮哪些模型的優(yōu)勢大于劣勢。橫向解決方案有一些優(yōu)勢：一是可以在不同的用例中使用相同的開發(fā)平臺。與尋求所有競爭對手都在使用的行業(yè)特定解決方案相比，這可以從更大的技術(shù)社區(qū)獲得支持。需要記住的是，對話式人工智能空間就是關(guān)于構(gòu)建的，企業(yè)在開發(fā)過程中需要找到提供最大優(yōu)勢的工具。

可以換個角度思考這個問題。針對特定用例的預(yù)訓(xùn)練解決方案的優(yōu)勢是什么?企業(yè)通?？梢怨?jié)省獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時間，也可能擁有可以重復(fù)使用的預(yù)先構(gòu)建的知識。這可能是有益的，但也有局限性。如果想進(jìn)行更改，或者需要添加對企業(yè)來說獨(dú)一無二的特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)，需要考慮能夠這樣做嗎?特定于用例的包是否可以幫助處理另一個用例?

可能有一些例外，但簡單的規(guī)則很可能是對話式人工智能平臺或者是預(yù)先構(gòu)建的但在定制方面遇到限制，或者是更靈活但必須構(gòu)建更多。而這是一個構(gòu)建者的世界，并建議考慮選擇橫向解決方案的長期利益。

它實(shí)際上是關(guān)于構(gòu)建的，因此可以跨垂直領(lǐng)域重復(fù)使用的包通常比特定于用例的包更有價值。

預(yù)先構(gòu)建的知識可以節(jié)省時間。技術(shù)社區(qū)能夠開發(fā)優(yōu)秀的技術(shù)是有原因的，每個人都從他人的貢獻(xiàn)中受益。因此毫無疑問，預(yù)構(gòu)建的軟件包很好。但令人驚訝的是，在對話式人工智能中，預(yù)先構(gòu)建的打包需要非常小才能有用。Salesforce的集成包如果只包含與Salesforce的API連接的基本構(gòu)建塊，則可以很容易地重用。因?yàn)檫@樣它可以很容易地合并到許多不同的用例中——內(nèi)部銷售支持、內(nèi)部報告、外部客戶支持等。但是預(yù)先訓(xùn)練的外部客戶支持包甚至可能需要更多時間來適應(yīng)不同的用例。因?yàn)樾枰獙彶楹驼{(diào)整包的每個組件，如果最終需要重組，最好從頭開始。所以企業(yè)要和供應(yīng)商討論預(yù)構(gòu)建的包，但要確保它們是模塊化并且相當(dāng)小。此外要記住的是，企業(yè)可以向社區(qū)分享自己構(gòu)建的模塊，而這通常是分享工作和尋找改進(jìn)的好方法。

Eriksson提出的一個建議是：嘗試構(gòu)建機(jī)器人以反映企業(yè)價值，并選擇有助于建立品牌的方法。這可能并不容易，因?yàn)椴淮_定是否真的能從外部得到很多幫助。企業(yè)需要讓文化和品牌推廣者參與進(jìn)來。 

Eriksson建議企業(yè)的不同部門進(jìn)行協(xié)作，并且處于控制之中，以便可以準(zhǔn)確地設(shè)計客戶應(yīng)該擁有的體驗(yàn)?？蛻魧c企業(yè)的機(jī)器人交互，這是企業(yè)與客戶群進(jìn)行的雙向交互之一，因此不要浪費(fèi)時間，并致力打造品牌。