01.人類渺渺，每天都與環境、社會、其他人、物體產生千絲萬縷的聯系。這種聯系有單向的、雙向的、主動的、被動的，每一種聯系都存在一種特定的“溝通語言”完成信息的交互。

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人與人的溝通方式主要包括：語言、文字、動作、神態、表情、聲音等;人與物則可以通過視覺、觸覺、嗅覺、聲音等方式進行溝通。而通常最及時高效的溝通方式應該是一個集合：快速響應的、可持續的【視覺+觸覺+聽覺】的組合。

而隨著第三次科技浪潮時代的到來，人們的生活也在逐步發生巨大的變化，甚至是顛覆，也許你很難發現這個過程的演進，但人類活動的范圍開始從一個固定狹小的空間直接過渡到全世界，所謂身邊附近的概念正逐步消失，圈子在極小和極大之間隨時切換。

而人類個體之間的聯系正變得越來越少，關系不再緊密綁定——即使是父母與子女，而人類與物發生的聯系正在成倍數的增加，比如手機和電腦已經成為大多數人每天需要花大量時間進行接觸的物品。

那么，人類為什么需要智能對話機器人?

智能對話機器人是一種極度類人的人與物的溝通媒介，它可以幫助個體通過類人的溝通方式達到自己的目的。而這種溝通是私密的，一般意義上個體具有主動權和控制權，可以自由表達且無需擔心。

02.無論是科幻作品里的機器人，還是巨頭公司已經落地應用的對話類機器人產品，世界無時無刻不在告訴你，那個理想中的智能機器人在不遠的將來會出現在你的生活中，并為你提供便利。

而當下這些產品效果如何呢?如果你體驗過iPhone的Siri，天貓精靈、小愛同學、甚至是某款APP里面的對話機器人功能，你不難發現，這些產品大多非常雞肋，有時候用起來感覺它簡直是“智障”，完全達不到“智能”的類人水平。于是，不少業內的同學開始開玩笑說：人工智能，有多少人工，就有多么智能。

為什么會出現這樣的狀況呢?

本質上來說：無論機器學習還是深度學習，均無法獲得人類從小到大學習到的常識+推理能力，而這些能力不僅是來源于簡單的文本、對話，還有更復雜的社會環境、法則、生活認知等等。

于是乎，單一的任務比如圍棋高手AlphaGo可以達到超人類的水平，因為它的學習內容相對單一，而對話類機器人產品則復雜的多，想要對話機器人更符合用戶預期并且顯得“智能”，那就需要AI產品經理在產品設計之前了解更多。

03.AI產品經理設計智能對話機器人產品的準備工作：

1. 了解行業，明確要做什么

這里的行業指兩部分：實體領域的行業、機器人領域的行業。

實體領域的行業主要是指業務層面，比如你要做外賣訂餐的機器人，醫療導診的機器人，售后客服機器人，疫情問答機器人、銀行智能助理等等。了解該業務領域內用戶的當下的行為習慣，注意挖掘細節點，一定要實地去分析并挖掘出領域特定的重要信息和關鍵點。

機器人領域則是當下機器人的落地應用類別：

1)檢索型對話機器人(FAQ-BOT)

核心：一是建立知識庫問答對(QApair)，二是基于算法模型針對可能的候選集答案進行檢索召回打分，最終給出top回答(1個或多個)。

常見應用：常規在線客服機器人。

2)知識圖譜對話機器人(KG-BOT)

核心：知識圖譜的建立，通過構建三元組完成結構化/非結構化信息的整合，將業務領域內特有信息進行圖譜建立，從而通過實體的關聯給出類似“推理”的答案。

常見應用：問姚明的老婆是哪里人。

3)任務型對話機器人(TASK-BOT)

核心：關鍵槽位(Slot)、非必要槽位的設計、對話流程設計，通過指定任務并進行核心槽位設計，槽位填滿即可返回結果，否則進行多輪回話引導用戶提供關鍵信息。

常見應用：外賣訂餐機器人(核心槽位可以是：飯館名稱、餐品、就餐人數、聯系人、聯系方式，具體設計可就平臺方需求進行調整)

4)閑聊對話機器(CHAT-BOT)

核心：基于歷史聊天記錄進行模型訓練，需要針對敏感信息及回復進行處理，同時話術語言設計需要更人性化，溫馨又風趣。

常見應用：目前一般很少有獨立的閑聊機器人，多為其他類機器人的補充場景

5)路由對話機器人

核心：上面各類對話機器人的綜合。根據用戶意圖識別完成路由分發，確認是單輪指令性回答還是多輪任務型回答還是單純的閑聊，難點在于意圖識別及對話管理(DM)的準確度，否則一錯全錯，萬劫不復。

常見應用：Siri、小愛、小度、小冰

2. 了解技術，行業水平+公司內部水平

AI產品經理必須熟知當前技術領域內的最新突破及落地應用的實現方案，明確頭部企業的技術水平大概可以實現什么樣的功能，達到什么樣的產品范圍邊界，而當前公司的技術水平處于什么位置，是為了更智能的產品體驗購買外部第三方提供的先進技術還是節約成本在當前可實現的技術范圍領域內進行產品設計，都是AI產品經理需要了解和判斷的。

假如你的BOSS說，你設計的機器人產品上線后要問啥答啥，對話要像真人一樣自然流暢，冰雪聰明。那你有兩種選擇：擺事實講道理敲醒你的老板，或者就走人吧，畢竟老板短時間內不會給你100個人力做那些“人工”(不過即使給你100個人力寫1000條正則是不是也很難實現)。

3. 了解人類語言，洞察日常對話習慣

說到對話機器人產品，那“對話”當然是非常核心的模塊，如何設計機器人給出的回復更像是一款類人對話產品則是產品經理更深層次人文關懷的體現。如果沒有對人類語言的了解，發現人們日常對話的習慣，發現那些有趣的點，那設計出來的機器人產品可能只是一個冷冰冰的代碼軟件或機器，用戶不會喜歡它。

一個可行的方案是給你的對話機器人做一個擬人化人格，設計一個專門的形象，設計符合它的語言，讓用戶喜歡它，習慣使用它，最終記住它依賴它。

4. 掌握邊界，進行產品設計

最后，當你深諳業務領域的特點，掌握了技術的邊界，也便可以界定你設計的機器人產品的邊界。在邊界以內，發揮產品設計的優勢，將對話體驗做到極致。技術的缺陷由產品設計來彌補，反過來技術的升級則驅動產品體驗更加完善。