千讯咨询发布的中国人工智能市场发展研究及投资前景报告显示，说到“社交机器人”，不能不提到“人工智能”。人工智能分为强人工智能和弱人工智能：强人工智能是有独立的自我主体意识，能像人类一样学习、思考和分析问题；弱人工智能是以人为核心，按照人的意志和设计好的程序去运行，可以视为人体延伸的一种媒介。当前我们所说的人工智能属于弱人工智能。
人工智能技术在传媒领域的兴起，带来传统媒体格局和新媒体格局的矛盾冲突，不是人和人工智能之间的博弈，而是人和人之间的博弈，是掌握传统媒介生产传播的人和掌握以人工智能为代表的新技术运用的人之间的博弈，双方都会有一个彼此磨合和适应调整的过程。一方面，掌握传统媒介生产传播的人在观念、行动、实现手段、体制机制等方面要进行必要的革新和改变；另一方面，掌握媒体新技术运用的人要注意吸纳传统媒介的强项，比如内容优势、已有渠道等方面，进行修正和调整，共谋发展。
萨拉是谁？
在当前媒介领域，“人+社交机器人”这样一个充满全新挑战的社交媒体生态正在形成，社交机器人已经成为传播学的一个新的重要研究领域。2017年网络流量中，42.2%都不是人类产生。
机器人在网络政治话语空间中，扮演着越来越来重要性的角色，这些本质为算法的机器人，解析信息并自动作出决策，在社交媒体中进行内容生产并与真实的用户产生互动。张教授认为，它们产生的网络舆论影响将会越来越大：一是参与舆论表达，制造民意；二是舆论引导，汇合成“人机乌合之众”；三是进行舆论干预。由此，机器人越来越被政治团体所利用和操纵，用以改变公共话语和调整舆论议程。随着时间推移和技术进步，机器人在社交网络中的参与比重和产生影响还会继续加大。
鉴于以上情况，有必要对社交机器人进行研究。张教授提出了“6W1H”结构，“6W”为：Who、sayWhat、toWhom、inWhichchannel、withWhateffect、withWhatkindsofsupports，“1H”为Howtodealwith。对于“Who”，即识别社交机器人，目前研究比较多，可采取流量分析的方法，基于社交网络的特征等进行识别。对于“sayWhat”，这一块现阶段也是研究比较多的，采取的方法有内容分析、语义分析、情感分析、主题建模等。对于“Howtodealwith”，张教授指出，这是需要多学科共同研究的，而这一块的研究目前几乎是空白。
随着技术的不断进步，机器人作为活跃在社交网络上的新“人种”，其人格化特征越来越明显，威胁到人类在社交媒体中的唯一主体地位，社交机器人逐渐成为信息内容生产、观念传播、意见表达、舆论引导的重要参与者。未来，社交机器人可能真正成为一只看不见的“手”并影响全世界。
人机对话的发展方向
人机对话是人工智能领域最具挑战性的任务之一，也是构建未来人机共融社会的重要基础和支撑。国际电气与电子工程师协会会士（IEEEFellow）、国际计算机学会杰出科学家李航教授在谈到人机对话今后的发展方向时，先用几个图表总结了当前人机对话的应用现状。根据有关2018年人机对话应用在国内情况的统计数据显示：人机对话的使用频率目前还是比较低的，大多数情况是一周仅使用3-4次；人机对话的使用场景最多是车载，占45%，其次是电视、语音设备，而手机上的人机对话使用最少（尽管现在的智能手机几乎都有语音助手功能），仅占5%；人机对话的功能应用方面，用得最多的还是闹钟和天气预报。总体说来，人机对话还在刚起步阶段，使用的频次、场景很少，使用的功能也很简单，该领域的发展空间巨大。
人机对话之所以很难，一是对自然语言的理解很难。目前机器和人能进行简单的聊天，但还是基于程序化的设计，聊天是机械式地“答题”，机器并没有真正理解人所说的话，聊天并不能真正地聊起来，因此自然语言处理被喻为人工智能皇冠上的明珠；二是任务的创建和完成很难。因为人机对话过程中，会动态地产生一些任务，比如咨询酒店信息、订酒店等，这时机器就需要准确“听懂”需求，并执行相应的任务，这样人机对话就不会只停留于设置闹钟和天气预报了；三是基于常识的判断和逻辑推理很难。也就是在人机对话过程中，机器能给出建设性意见、辅助性参考等，能进行出谋划策，这也是人机对话领域里最具有挑战性的难点。
从市场角度出发，当前对人机对话的研发可以从三个方面去重点考虑：一是功能需求，二是情感需求，三是文化需求。李教授以机器人Lovot为例进行了说明。Lovot是Love和Robot两个英文单词的合写，是日本新推出的一款满足情感需求的机器人。这款机器人功能明确，给人提供陪伴，它所能做的事是：看、说、移动，它不做完成任务、提供信息等其他事。它的外形非常可爱，它会发现你在看它，眼睛会随着你转，并作出相应反应，比如让你抱起它。该款机器人一上市，便大受欢迎，满足了部分人群的情感需求。
在此次“社交机器人”论坛上，还有其他多位学者、专家从各自的领域和行业，就人机对话这个话题进行了深入探讨。京东人工智能业务部的算法科学家吴友政讲解了智能客服机器人的技术实践，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院的车万翔教授就自然语言处理在任务型对话系统中的应用作了实例分析的说明和比赛评比的介绍，阿里巴巴智能服务事业部的资深技术专家陈海青现场演示了智能语音在物流运输中的市场应用，微软亚洲研究院自然语言计算机组的主管研究员段楠介绍了基于预训练的NLP（自然语言处理）和多模式学习，三角兽科技创始人兼CEO王卓然博士分享了在开放域对话系统中的技术实践和成熟方案。
自图灵测试提出以来，人机对话已历经近70年的发展，在现代经济社会中已经崭露头角，给人们的工作和生活带来便利。虽然在当前诸多领域中人机对话还面临重大挑战，但技术发展的脚步从未停歇，这些难关终将被逐个攻克，我们对人机对话发展和应用的前景充满信心。
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