臺灣Chatbot開發(fā)者社群發(fā)起人Clement Tang表示，去年4月才成立Chatbot.tw臺灣聊天機器人開發(fā)者社團的Chatbot社團，至今粉絲人數已突破2，500人，這也反映出臺灣越來越多人投入Chatbot的開發(fā)。

　　臺灣Chatbot開發(fā)者社群發(fā)起人Clement Tang表示，臺灣越來越多人投入Chatbot的開發(fā)。

　　Clement認為，20年前的Office小幫手就是Chatbot的雛形，許多實驗室也都在開發(fā)Chatbot，但為什么今年市場才開始大肆討論？「人工智慧、自然語言處理技術和通訊軟體的普及是Chatbot崛起的關鍵。」

　　隨著通訊App使用量超越社群網站，使用者在通訊軟體上花費的時間越來越多，透過通訊軟體道，讓使用者可以在每天日常生活中用對話方式完成任務，「Chatbot將是一個廣大的新興市場。」唐宏瑞觀察。

　　不過，「Chatbot必須理解使用者動機和并提供適當的回應，看似簡單其實背后需要許多技術的配合，」他舉例，像是訂機票的對話機器人就要經過解析動機、身份識別、歷史資料串接、地理資訊分析、資料查詢和機器學習等技術。

　　臺灣大學資訊工程系助理教授陳縕儂認為，想要打造更聰明的Chatbot，要做到對話管理能力。

　　臺灣大學資訊工程系助理教授陳縕儂則將Chatbot分為兩種應用型態(tài)，分別是任務型和閑聊型，她認為，任務型Chatbot相對比閑聊來得難，任務型Chatbot若是誤解了使用者的意圖就無法提供正確的回應，「目前語意分析是最大的瓶頸」她說，Chatbot的理解若不正確，接下來的對話都不能正確地給予使用者回應。

　　Chatbot和APP最大的分野，陳縕儂認為，APP的主導者是開發(fā)人員，而Chatbot則是由使用者主導，使用者可以用自然的對話完成意圖。

　　舉例來說，若與朋友到附近聚餐，若只靠APP，使用者首先要先去美食餐廳的APP查詢餐廳，查詢餐廳之后，再開啟Google Map確認地點的距離與地址，再打開LINE傳送資訊給朋友，才能完成這件事，但是，如果透過Chatbot，使用者可以直接用簡短的對話完成所有的工作，不需要打開好幾個APP再經過繁復的流程才能達到目的。

　　陳縕儂將對話機器人的運作分為4個步驟，第一是理解，Chtbot接收到使用者的訊息之后要理解使用者的意圖，依照意圖的主題先進行分類，第二步驟是追蹤，也就是要將特定的語意標上標簽。

　　第三個步驟是進行對話，其中又分為通知（Inform）、請求資訊（Request）和確認資訊（Confirm）三種對策，若Chatbot收到的訊息缺少了用來判斷意圖的條件資訊，Chatbot須向使用者請求補上需要的條件，若是Chatbot不清楚使用者表達的真正意涵，則需向使用者確認目前已知的資訊是否正確，最后則是產生回應，Chatbot根據現有資訊來提供正確的回應給使用者。

　　陳縕儂表示，目前市面上許多Chatbot都還是一問一答的問答系統(tǒng)，若要打造更聰明的Chatbot，要能做到對話管理的能力，舉例來說，若使用者想問這周末有什么電影，這個行為背后的意圖是查電影，但只提供了「時間」條件，只靠這項資訊查詢后端資料庫，會得到非常多筆符合條件的資料，因此，不可能全部提供給使用者。

　　因此，「對話管理機制就可以派上用場」她說，在這個情境下，Chatbot在對話管理中要設計反問機制，來縮小查詢范圍，像可追問使用者觀賞地點，就不會發(fā)生使用者人在臺北，但Chatbot卻推薦了高雄的電影場次。

　　微軟技術傳教士Herman則向開發(fā)者介紹微軟的QnAＭaker服務，只要上傳了常見問題的文件，QnAＭaker服務可以將問題與回覆自動分類，再經過訓練之后，開發(fā)人員就能快速地部署出一個具備FAQ問答能力的Chatbot。

　　Ucfunnel軟體工程師張家豪則分享了自己開發(fā)臉書交友對話機器人Her/Him的過程，這個Chatbot可以自動配對不同的臉書使用者來建立對話，Her/Him扮演中介者的角色，將接收到的訊息傳給另一個使用者，讓兩個使用者可以透過Her/Him互動，若想進一步認識對方則可以交換臉書帳號。

　　張家豪表示，Her/Him得先取得使用者的基本資料，但這類資訊較為復雜，不適合用對話的方式進行，若使用者因名字填錯了要修改，在設計Chatbot的過程會變得很復雜，因此，他利用WebView提供網頁表單，讓使用者填寫個人資料。

　　另外，他也盡量利用Messenger平臺的內建機制，來增加Her/Him的功能，例如，利用一般型范本（Generic Template）機制設計出了多功能選單、用快速回覆（Quick Reply）功能提供使用者快速選項、用按鈕范本（Button Template）設計猜拳游戲，更有趣的是，他發(fā)現，使用者若傳送特定的表情符號，會觸發(fā)Messenger動畫，像是愛心、氣球喊雪花。

　　在開發(fā)Chatbot的過程中，開發(fā)人員都會面臨不同的困難，張家豪也不例外，他指出，目前臉書Messenger平臺開發(fā)Chatbot上有4個限制：

　　以上這些限制，使得張家豪在開發(fā)過程非常困擾，他表示，有些使用者生活忙碌，可能超過一天才會回訊息，但這個限制讓間隔超過一天的對話過程無法延續(xù)。

　　后來，張家豪找到了一個破解方法，利用開源NPM套件，模擬臉書的網頁運作，直接存取Private API，就能繞過Messenger平臺的限制。

　　EXMA-Square創(chuàng)辦人Caesar表示，根據Nielsen的調查，臺灣12～65歲的民眾，有將近91%的人使用Line，企業(yè)要投入電子商務市場，不能忽視通訊軟體的龐大用戶規(guī)模。不過，開發(fā)Chatbot會遇到幾個困難，包括訓練資料不足、對話流程設計不足、意圖和實體概念的規(guī)劃錯誤，和初期成效不佳等。

　　面對這樣的困境，該怎么突破？他建議，其實可以先加入人工經驗判斷，進行資料前處理和資料萃取，像是去除無意義的語助詞、選擇系統(tǒng)辨識的關鍵字、對應關鍵字執(zhí)行的動作，和強化反義字辨識。

　　此外，他也表示，關鍵字不是不變的，企業(yè)需要一直維護，且有時候關鍵字很難一開始就預測出來，必須以使用者的角度出發(fā)，設想整個流程，以電子商務的Chatbot為例，若一直發(fā)送廣告訊息，使用者很容易封鎖帳戶，但是Chatbot若能了解使用者的購物習性、購物的紀錄，就能推出更個人化的服務，像是在使用者買完商品之后，Chatbot能主動詢問產品滿意度，或是推測使用者用完衛(wèi)生紙時，可以傳訊息詢問是否要購買。

　　幾位專家分享之后的Chatbot大戰(zhàn)Demo場，則有多款Chatbot登臺。「臺鐵時刻通」這款臺鐵訂票Chatbot，不只可以讓使用者用自然語言來查詢火車時刻，還做到了幫使用者線上訂票。而可以幫忙調內部資料的企業(yè)云端機器人Dacalo，不只可以用講的來查詢和檢視企業(yè)內部的云端文件，甚至可以用LINE或是電子郵件將文件傳給同事。另外，也有鎖定媽媽族群的育兒小幫手「媽咪抱」Chatbot，可以讓新手媽媽們查詢育兒的問題，再找出相關文章。

　　FB寫字影片查詢機器人則是一款可以詢問如何寫中文字的Chatbot。這款Chatbot用爬蟲技術蒐集Youtube的寫字影片建立資料庫，分辨出使用者想學哪一個字時，就可以回傳該字的影片。遙控Zenbo機器人的Chatbot能夠讓使用者用快選單控制Zenbo轉圈、說話，也能讓使用者表達想聽的歌曲，Chatbot就能找到影片并直接透過Zenbo機器人播放。除了Chatbot，還有國產的零售Chatbot平臺Chatisfy，可供快速打造出一個線上商店Chatbot。