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【亞太日報訊】6 月初，在舊金山的一場用戶體驗設計師聚會上，有個環節是分組用 10 分鐘時間頭腦風暴出一個新應用的設計。
我和四位設計師分到的方向是做一個“找健身房”應用，當中一位設計師堅持要把“聊天界面”放到應用打開後的最醒目位置，讓用戶打字輸入自己的需求。
中國用戶應該都很熟悉這樣的操作了，2012 年微信剛推出公眾號的時候就是這麼做的。
其他三位設計師對此有分歧，但不是質疑找健身房為什麼要用聊天機器人，而是商量到底應該把這功能放在什麼位置。
當我問，“你們是不是都覺得聊天機器人是未來的人機交互方式？”四個人給出了一致的回答：肯定是。
這幾位設計師在美國科技界不是異類。
在舊金山和周邊的灣區，每周都有好幾場和聊天機器人相關的線下活動。就在那場設計師聚會不久後，我參加了硅谷帕羅奧圖市的一個聊天機器人主題論壇。主持人是這麼開場的：
“做個小調查。認為聊天機器人 5 年內會代替應用的，請舉手。”
創業者 Ilya Gelfenbeyn 就是其中一個舉手的人。這位初創公司 API.ai 的 CEO ，正在做給開發者提供機器人接口的服務，讓人們迅速能做出不同功能的機器人。而他的樂觀預測，也跟最近業務猛增不無關系。“最近兩個月開發者激增，現在已經有 50 萬開發者用我們的服務做聊天機器人了。” Gelfenbeyn 告訴《好奇心日報》。
和微信在中國的情況差不多。今天美國大部分有人用的聊天機器人都在當地最熱門的聊天工具 Facebook Messenger 上。
今年 4 月扎克伯格宣布開放 Facebook Messenger，允許開發者將自己的聊天機器人帶到這個全球已經有超過 9 億用戶每月使用的聊天工具上。上月 Google 也選擇跟進。
而此類創業公司的融資情況也越來越好。幫企業做客服和導購的，看看天氣和新聞……似乎所有功能和應用，都能額外加一層聊天機器人的界面。
**好像回到了 2011 年的微信
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一切都很激動人心，除了產品……因為他們看起來有種微信公眾號的熟悉感。
比如這是 CNN 的新聞聊天機器人，每天它會發一些最新的新聞給你，你可以選擇閱讀原文或者只看一個縮減版。
和微信公號一樣，你也可以和它直接對話，詢問具體的新聞。
CNN 在 Facebook Messenger 的聊天機器人，大部分的操作都是讓你點按鈕選擇不同的新聞內容。（截圖的中文是翻譯後 PS 上去的）
也不只是熟悉，稍微用一下你就發現這些聊天機器人初級得不比微信公眾號的能力強，例如這個個人助理 Jarvis：
用這個聊天機器人設定日程簡直是折磨。它沒法理解“一小時後”是什麼時間，盡管知道我的時區時間。
Jarvis 理論上能夠給你設置提醒事項。只不過，它對你語言限制相當的大，即便你完全按照它的模版來，只是不說具體時間，而說“一小時後”，它都聽不懂你在說什麼。
其它機器人也都差不多。推薦餐館的需要你對著模版你語句全對的情況下才能推送准確消息。
它們目前的水平大致上和微信公眾號裡的關鍵字回復差不多。
2012 年 7 月開始，騰訊就上線了公眾號的功能，而當時，不僅是發文章，利用關鍵字自動回復功能把自己的公眾號做成有很多關鍵字回復的“客服”或者“機器人”曾經是很流行的事情。
而現在，騰訊已經把企業客服需求做成了公眾號，而普通的媒體公眾號，主要又繞了一圈，還是起著推送文章的作用了。
而如果你覺得 Siri 不夠聰明的話，目前 Facebook Messenger 上的機器人連被罵“蠢”的資格都沒有。
但按照創業者們的熱情，結果應該是：你像平常和人說話一樣在聊天應用裡打幾個字就能訂好早餐、改簽機票。
而要做到這些，第一步是理解用戶在說什麼，這並不容易。
**這背後是將人工智能融入一切的趨勢
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“如果 AlphaGo 得到世界冠軍的難度系數是 1，那麼人工智能完全理解人類自然語言的難度系數就是 10。”
英特爾投資公司的投資總監 Sanjit Dang 這麼對《好奇心日報》描述理想與現實的差距。
不過雖然差距巨大，Dang 代表的投資者依然對此很有熱情。他說：“聊天機器人早就有了，而我們現在看重的，是聊天機器人背後驅動的人工智能。”
脫離 Facebook 的限制，聊天機器人會更強大一些。
X.AI 就是其中一個被報道最多的初創公司，它活在郵件裡。
你會需要接入本來的日程項目，以及一些常用的地點。在這之後，如果要在郵件裡和別人約工作會議或者見面的時間地點，只要把郵件抄送給虛擬助手 Amy 就可以了，就像這樣：
這是 X.AI 的演示。在郵件抄送給虛擬助手 Amy 之後，它會自己給你的聊天對像發郵件，進一步確定見面或者會議的時間，就像右圖。
除了 X.AI 之外，還有不少類似的垂直領域的個人助理也正在主打人工智能功能，例如智能健身教練 Shae，還有正在幫人工智能助手做語義識別的初創公司 Maluuba。
今年上半年，人工智能類初創公司數量和 2011 年比，增長了 6 倍。光是今年第一季度，獲得融資的 AI 相關公司就有 143 家：
2011 到 2015 年每個季度 AI 公司公開的投資情況。藍色為投資金額（單位美元），橙色為投資數量
根據 CB Insight 的投資數據，最近一個季度，人工智能初創公司拿的錢也越來越多了。按年來看的話，這個趨勢更明顯：
這是 2011 年到 2015 年，AI 類初創公司獲得融資數額的趨勢圖。
不管今天做得多爛，幫著創業公司試錯的工具已經在這裡了
創業公司的大量湧現和背後技術的成熟有關。
去年 11 月，Google 開源了機器學習算法工具 TensorFlow。
簡單來說，開發者只要利用這個工具，就可以使用 Google 機器學習的成果，比如看懂文字和圖片、聽懂用戶說什麼。這樣創業者就不需要自己重新學習如何識別用戶說的話，可以專注於獲得這些信息之後做的事。
上線 7 個月，TensorFlow 在代碼托管平台 GitHub 上被開發者收藏超過 2.5 萬次，成為最受歡迎機器學習項目。
在硅谷，TensorFlow 也被當做最酷的產品，你不難碰到將 TensorFlow 貼紙貼在自己電腦上的創業者和工程師。
而在這個不缺科技活動的地方，TensorFlow 相關主題的線下活動也很難訂到位置，往往提前幾周就被預定一空。
不只是 Google，微軟也開源了自己的人工智能平台，一度很火的看圖猜年齡就是這類平台的應用。
Bot Libre 是一個創辦三年的開源機器人平台，它的創始人 James Sutherland 告訴我們，最近 3 個月使用他們產品來做機器人的開發者明顯增多。
而大部分都會用在企業自己的頁面，或者社交網站上，用來替代客服和咨詢的工作。
如果說 TensorFlow 是技術基礎，Facebook 4 月將 FB Messenger 開放給聊天機器人就是一個讓人工智能服務更快接觸到用戶的入口，讓這些服務有機會接觸到 9 億用戶。
**人工智能是硅谷找尋的下一個未來
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目前，聊天機器人看上去就像美國的微信公眾號，不是巧合。
本來只是一個即時聊天工具的微信，從 2012 年開始集成各種功能，成為了一個服務的超級入口。微信吸走了大多數中國用戶的手機使用時間，並在這個過程中幫助騰訊挑戰百度的數字廣告業務。
這些都引起了硅谷的關注。
在微信 2014 年失敗的國際化以後，大多數地區都對它失去了興趣。
圖片來自 Google Trends，這是 2012 年到 2016 年 6 月，微信海外版關鍵字“WeChat”的趨勢。在 2014 年海外擴張出現了一波聲響之後，現在已經很平靜了。
唯一的例外是美國：
這同樣是 2012 年到 2016 年，微信海外版“WeChat”在 Google 趨勢裡面被搜索的量，很明顯，2015 年到 2016 年，WeChat 的關注度不降反升。
包括 Y Combinator 合伙人山姆·奧特爾曼、Snapchat 創始人伊萬·斯皮格等硅谷創業圈的重要人物，都曾公開談論微信的模式。
而另一個主要聊天工具，最早啟發了微信應用的 Kik Messenger 創始人泰德·利維斯頓 （Ted Livingston）還曾經很直接地表示，他要做“西方的微信”。
在美國扮演微信角色的公司是 Facebook，它手中的 WhatsApp 和 Facebook Messenger 覆蓋了十幾億用戶。去年它已經在應用內集成了 Uber 打車服務。
允許聊天機器人入駐，是 Facebook 建立微信式平台的一大步。
而中小開發者也在等著這樣的一步，因為今天再去從 0 開始做一個應用，讓人下載實在太難了。
據推算，目前有近 6 億 iPhone 用戶。而它的商店能展示的應用是有限的，有 200 萬個應用爭搶著有限的空間。一個新應用，尤其是創業公司開發的應用，想被人注意到實在太難了。
相比之下，在 Facebook Messenger 這個有 9 億用戶的平台，目前卻只有幾百個聊天機器人服務，它們被人發現的機會高很多。
**問題是，“對話”真能成為下一個入口麼？
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今天美國最大的幾個科技公司都看到了對話式服務的價值。Facebook 和 Google 都在自己的聊天工具推出了聊天機器人平台。亞馬遜自己做了對話式的機器人 Alex、微軟不但有小冰，還做了一個美國版本放在 Twitter 上。
就連對人工智能相對沒那麼積極的蘋果，上周也宣布了一系列在 iOS 系統中融入人工智能的嘗試，並將 iMessage 服務開放給第三方服務。
現在剩下的疑問，恐怕就是“聊天”這事，究竟會不會變成未來的交互方式。
相對於屏幕上的按鈕，聊天實在太不可靠。它在很長一段時間都不可能做到 100% 准確，而你按下屏幕上的按鈕就一定會得到明確的結果。
對於看新聞、叫車之類的常用服務，屏幕上的按鈕依然是最方便的。
在帕羅奧圖的聊天機器人論壇即將結束時，主持人又讓現場的人做了一次投票。
“我再問一次，認為 5 年內聊天機器人會取代應用的，請舉手。”
沒幾個人舉手。
“認為 5 年內，大部分應用都會植入人工智能功能的，請舉手。”
大部分人都舉起了手。