“閒聊”短時間內還是需要產品驅動，而長時間則可能是依賴技術驅動。
現狀梳理
人機對話的發展還處在起步階段，音箱之間的大戰就是一個很好的開始，未來會有更多的設備被賦予對話的能力。
目前整個過程最大的問題在於自然語言處理（即NLP），在這個NLP中最不好處理的就是開放域的閒聊了，這也是無論那個公司的”對話系統（廣義上的語音交互設備所搭載的系統）“，都會出現答非所問的情況。
用戶體驗角度
1. 瞭解競品（這裡指狹義上的競品）
目前知名度最高的閒聊機器人就是小冰，小冰也是業內首個提出用“交互次數（即CPS）”來作為衡量閒聊質量的方式，而其他公司大多都還在用“單輪準確率”來衡量聊天的好壞，這裡最大的問題是評判標準過於主觀。當然也有公司以其他相關轉化率為目標，不在分析範圍內。
所以這裡主要分為：以提升CPS為目標的小冰和以提升單輪準確率為目標的其他公司。
2. 競品優劣
前面已經分析過了，各個公司的優化目標不同，所以他們出現的問題也會有所差異。
小冰：由於小冰以CPS為目標，所以導致小冰非常善於引導對話，也就是說小冰的主動性太強了，就像你有一個非常愛嘮嗑的朋友，時不時還帶著你一起跑題。帶來的問題就是小冰常常會回覆的答非所問，讓人感覺不知所云。
還有小冰為了實現上下文的關聯性，他們聊天庫的語料是進行分類的，也就是當你談到某個話題時，他會在當前的聊天中，固定出現該話題的語料，使用戶感覺到一直再聊一個事情。帶來的問題就是和小冰閒聊很難跳出該話題，不能夠更靈活的應對用戶的反饋。
其他公司：那些重視單輪準確率的閒聊，單獨拿出來每句話看，給人的感覺是很難區分這是人還是機器人。但是整體一起看，很容易就能看出來，其中前後矛盾，指代不明的現象頻繁出現，很難堅持聊下去。
由於為了提高單輪準確率，最簡單的方式補充聊天庫，即Q-A語料。這時候的閒聊機器人是被動的，也就是你問他，他才會回覆，當你不知道該說什麼的時候，對話就結束了。
綜合考慮，就用戶體驗的角度來講，CPS為目標更加客觀，更能滿足用戶的需求。
3. 潛在價值
閒聊無用論現在是大家的共識，這也是除小冰外，很少見大公司把這個當作核心來做。其實這主要因為沒有明確的商業模式，而且技術瓶頸明顯，但是市場規模還是很大的。因為聊天對話是人類的天性，每個人都需要一個可以說心裡話的人，目前技術是主要瓶頸，無法支撐開放域的自由對話，讓人感覺沒有人會和機器人聊天。
想要從閒聊的角度抓住用戶，那一定是要滿足情感的需求。
技術解決角度
面對開放域閒聊各種各樣的問題，也有各種各樣的解決方法，我按照自己的理解，大致分為三種方式算法、正則、兜底。
1. 算法
隨著深度學習的發展，算法這個詞逐漸進入人們眼中，給人一種高深莫測的感覺，但是在自然語言處理中，所能起到的作用還是很有限的。按照回覆方式，現在算法主要分為：匹配算法（計算兩個句子的是否匹配）、解析算法（先給輸入進行分類，再按照預設類別回覆）和生成算法（直接生成回覆）
匹配算法：這應該是閒聊最重要的算法了，主要是從海量聊天庫中找到相似的句子，和搜索用到的算法較一致。
解析算法：目前很多公司都用到了，主要就是通過模型對輸入進行分類，也是目前算法的主流用法。
生成算法：很少有公司用這類算法，主要還是回覆結果並不可控，據說中文版的小冰有10%的回覆使用該算法。
2. 正則
正則指得就是正則表達式，這是比較傳統的方式，雖然簡單，但是效果立竿見影。這種方式在技能上比較常見，我覺得正則即可以準確到完全匹配，也可以泛化到關鍵詞回覆。
3. 隨機
所謂隨機就是不做任何解析，隨機回覆我們預設好的回覆。這往往用來解決超過機器人能力範圍時，給用戶的一個反饋。在明知無法滿足用戶需求的情況下，回覆的話術就會很重要，不同產品需要不同的設計思路。
語言的本質
之前在一篇文章當中看到一個對語言本質的理解，說“語言時思維的映射”。也就是說如果你不會思考，那麼你的語言終究是假的，是存在於表面的。而現在的深度學習，也只是在利用大量的數據進行特徵提取，並沒有因果關係的推理，所以當前的深度學習在NLP領域，能力有限。而想要實現真正像人一樣的閒聊，還是需要一定的時間，短時間內無法速成。
未來展望
理解了閒聊的現狀，想象一下閒聊的未來，目前閒聊在對話系統中的位置可能如下：
1. 隨著人機對話的普及，會有越來越多的產品搭載對話系統，閒聊將長時間會作為一個”兜底“的存在，用來解決技能以外的輸入。當技能識別率和技能資源趨於一致的情況下，對話系統中的閒聊將會成為一個加分項的。
2. 閒聊如果可以收集到用戶畫像，那麼基於閒聊的推薦系統將會發揮很大的作用，這個需要根據不同的產品進行設計。如果做推薦，想到最好的入手點還是前面說到的情感，情感一方面可以造成用戶粘性，另一方面可以獲得用戶的信任。
我按照對語言本質的猜測，將閒聊未來的發展分成兩部分，分割線就是技術是否可以讓技術實現思考：
1. 閒聊短時間內還是需要產品驅動，而產品即需要了解當前技術瓶頸，也需要了解用戶需求，甚至需求背後的人性，還有閒聊在整個產品中的定位，才有機會提升閒聊的用戶體驗。
2. 閒聊長時間的未來可能是技術驅動，而產品只是一個輔助的角色。先進的技術可以讓機器人思考，調整相關的參數，就可以改變機器思考的方式，這個時候產品的作用就不再那麼重要。
題圖來自Unsplash，基於CC0協議
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