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自阿兰·图灵提出“图灵测试”已过去七十余年，第一个Chatbot“Eliza”的诞生距今也有七十余年。半个多世纪以来，对人工智能（Artificial Intelligence，AI）的探索几经起落，但人类似乎始终没有停止对完美人工智能的幻想与渴望。深度学习技术的崛起使得诸如ChatGPT这样的语言模型得以问世，为人工智能的发展开辟了新的道路。
2011年10月4日，苹果公司在美国加利福尼亚州的库比蒂诺总部发布了它们的新一代智能手机——iPhone 4S。在这次发布会上，蒂姆·库兊首次作为苹果新任CEO亮相。一天之后，乔布斯与世长辞。
这本该是一场极其特别的发布会，但新推出的iPhone 4S却有点不尽如人意：它和被视为经典产品的前作iPhone 4太像了，以至于区分二者一时成了“果粉”论坛里的“找茬”游戏。iPhone 4S的外表虽然和iPhone 4非常相像，内部却蕴含了被苹果公司寄予厚望的一个全新突破——语音助手Siri，即“4S”里的“S”。它带来了一项重要创新——语音助手Siri。Siri的问世是人工智能领域的一大突破。
在乔布斯生前留下的最后一部作品中，Siri被视为最主要的创新点。在All Things Digital大会上被问及Siri是什么时，乔布斯曾斩钉截铁地说：“Siri不属于搜索领域，而属于人工智能领域。”在那个人工智能从业者多在孤独中前行的年代，这样的远见着实令人佩服。
智慧的头脑固然孤独，但总会有伟大的思想与之契合。在微软 Build 2016开发者大会上，微软CEO纳德拉首先提出了“对话即平台”（Conversations as a Platform，CaaP）的人工智能发展方向：“我们最终将教会计算机以人类思维交流，而不是与机器人进行对抗，人工智能能够被人类所信赖。”紧接着，他宣布了自公司建立以来最大的一次部门重组，将著名的Windows所属部门拆分，分别合并到两个新成立的部门：“云服务+人工智能平台”部门和“体验与设备”部门。当然，架构重组带来的人事变动不可避免，Windows部门的执行副总裁Terry Myerson只能离职。
众所周知，部门拆分、架构重组，是商业公司进行业务重点转移的步骤。微软的这次动作之所以被称为“史上最大”，无疑是基于Windows操作系统对于微软公司的重大意义，毕竟微软的一切都是从它开始的。当然，拆分合并并不意味着消灭操作系统，而是让微软未来的操作系统更深度地融入云服务、人工智能和物联网设备中。
微软在人工智能领域的投入和进展取得了显著的成果。微软除了从2019年开始与OpenAI紧密合作，推动GPT-3、ChatGPT和GPT-4技术的发展和应用，还在2021年收购了领先的人工智能和语音技术公司Nuance Communications，进一步加强了在人工智能和自然语言处理领域的领导地位。
在接下来的几年中，深度学习和大规模语言模型（后文简称大语言模型）的发展取得了显著的进步。OpenAI推出了GPT-3，作为第三代生成预训练转换器，它在诸多任务中展现了卓越的性能。在GPT-4推出之际，人工智能界的期望已经达到了新的高度。GPT-4基于更大的数据集和更强大的计算能力，其性能比GPT-3更出色。
GPT-4 的出现，使Chatbot的应用变得更广泛，ChatGPT便是一个典型的例子。ChatGPT不仅可以用于日常的对话场景，还能在技术支持、教育、创意写作等领域发挥重要作用。它的强大性能和广泛应用使得人工智能距离完美的目标越来越近。
与此同时，微软在人工智能领域的投入和进展也取得了显著成果。微软Azure云服务平台通过提供先进的人工智能和深度学习工具，为企业和开发者带来了便捷、高效的解决方案。此外，微软还与OpenAI合作，旨在推动人工智能技术的发展，实现更广泛的应用。
值得注意的是，随着人工智能的发展，一些道德和伦理问题也开始受到关注。例如，GPT-4 等大语言模型可能会产生不符合道德规范的内容，或被用于恶意目的。为了应对这些挑战，OpenAI和微软等行业巨头正积极探讨如何确保人工智能技术的安全和可靠。
自阿兰·图灵提出“图灵测试”以来，人工智能领域已取得了长足的进步。从Siri到ChatGPT，从GPT-3到GPT-4，这些技术的发展都为实现完美的人工智能提供了有力支持。面对未来，我们有理由相信，科幻世界中的智能机器人将在现实世界中成为可能。
然而，人工智能并非一直是时代的宠儿，正如尼采所说：“谁终将声震人间，必长久深自缄默；谁终将点燃闪电，必长久如云漂泊。”
1940—1955年，早期的人工智能研究始于研究人员对人类思维和计算理论的探索。在这个时期，研究人员对于如何构建一台像人一样思考的计算机充满了好奇。为了达成这个目标，很多研究人员通过研究大脑结构和功能，试图从中获取灵感。在这个时期，Warren McCulloch和Walter Pitts提出了神经网络模型，为人工智能研究奠定了基础。这个模型基于人脑的神经元之间的连接方式，实现了简单的逻辑计算。1950年，Alan Turing发表了《计算机与智能》的论文，提出了著名的图灵测试，成为人工智能领域的奠基之作。他认为，如果一台计算机能够通过图灵测试，即让人类无法区分计算机和人类的回答，那么这台计算机就可以被认为是具有智能的。
1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，这被人们视为人工智能正式诞生的标志。这次会议之后，人工智能迎来了属于它的第一段黄金时期，在这段长达十余年的时间里，计算机被广泛应用于数学和自然语言领域，用来解决代数、几何和英语问题。这提振了很多研究人员对机器向人工智能发展的信心。当时，很多学者甚至断言：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切。”
然而，早期的人工智能研究面临着许多挑战。当时可用的计算能力有限，人工智能研究缺乏资金和资源的支持。此外，对于什么是人工智能的定义缺乏明确性，这导致了领域内的混乱和广泛的解释。20世纪70年代，人工智能十余载的光辉逐渐日薄西山。对项目难度预估不足，最终没有产生实际落地的应用项目，让人们暗自怀疑人工智能是否只是幻梦一场。舆论压力慢慢压向人工智能领域，很多研究经费被转移到其他项目上。当时，人工智能面临的技术瓶颈主要有三个方面：
第一，计算机性能不足。早期能在人工智能领域得到应用的程序寥寥无几。
第二，问题远比想象的复杂。在问题单一的特定场景下，人工智能程序还可以应对，一旦场景多维，问题更复杂后，就无能为力了。
第三，数据量严重缺失。没有足够的数据进行深度学习，机器的智能程度要快速上一个台阶变得非常困难。
因此，人工智能项目停滞不前。詹姆斯·莱特希尔于1973年发表了针对英国人工智能研究状况的报告，批评了人工智能在实现“宏伟目标”上的失败。此后，人工智能遭遇了长达6年的低迷期。
尽管面临许多挑战，但早期的人工智能研究为未来的发展奠定了基础。它引发了研究人员对于开发能够执行以前被认为需要人类智能才能完成的任务的机器的兴趣。随着人工智能领域的不断发展和演变，研究人员开始开发新的技术和模型，如专家系统和机器学习算法，为现代的人工智能时代铺平了道路。
遇冷6年后，人工智能又奋力爬起。1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的“专家系统”。专家系统是一种采用人工智能程序的系统，可以简单地理解为“知识库+推理机”的组合。XCON是一套具有完整专业知识和经验的计算机智能系统，直到1986年，这套系统每年能为公司节省超过4000美元的经费。Symbolics
、Lisp Machines
和IntelliCorp
等软硬件公司应运而生。在这个时期，仅专家系统产业的价值就高达5亿美元。
令人不胜唏嘘的是，命运的巨轮再一次碾过人工智能，让其回到原点。在维持了仅仅7年之后，这个曾经轰动一时的人工智能系统的历史进程就宣告结束。到1987年，苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机。从此，专家系统风光不再。
尽管专家系统的兴盛逐渐消退，但机器学习的进展为人工智能带来了新的希望。自20世纪80年代以来，机器学习已经成为人工智能领域的核心技术之一。机器学习研究如何让计算机从数据中学习和提取知识，以自动适应不断变化的环境。这一领域取得了许多突破性成果，为人工智能的发展和应用提供了重要推动力。
一个重要的机器学习技术是神经网络，尤其是深度学习。深度学习是一种多层次的神经网络，可以从原始数据中自动学习多层次的表征。在此基础上，深度学习可以识别复杂的模式，从而应对前所未有的挑战。21世纪初，随着计算能力的提升和大数据的涌现，深度学习取得了令人瞩目的进展。
20世纪90年代中期，随着人工智能技术尤其是神经网络技术的逐步发展，以及人们对人工智能越来越客观的认知，人工智能技术进入平稳发展期。1997年5月11日，IBM的计算机系统“深蓝”
战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这在公众领域引发了现象级的人工智能话题讨论。这是人工智能发展的一个重要里程碑。2006年，辛顿
在神经网络的深度学习领域取得突破，人类又一次看到机器赶超人类的希望，这也是标志性的技术进步。2016年至2017年，由Google DeepMind
开发的人工智能围棋程序AlphaGo战胜人类围棋冠军。AlphaGo具有自我学习能力，它能够搜集大量围棋对弅数据和名人棋谱，学习并模仿人类下棋。DeepMind也已进军医疗保健等领域。2017年，深度学习大热。在无任何数据输入的情况下，AlphaGoZero（第四代AlphaGo）自学围棋3天后便以100∶0的比分横扫了第二代AlphaGo——“旧狗”；学习40天后，它又战胜了在人类高手看来不可企及的第三代AlphaGo——“大师”。
后来，大语言模型出现。在这个领域，OpenAI开发的GPT系列模型成了研究和应用的典范。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是OpenAI开发的基于Transformer架构的预训练语言模型系列。从2018年的GPT-1开始，逐步演变到2020年的GPT-3，拥有强大的语言生成和泛化能力。随后，通过对代码训练、有监督指令调优及人类反馈的强化学习，诞生了Codex、InstructGPT、text-davinci-002/003和ChatGPT等多个变体，拓展了在问答、生成任务和对话等领域的应用。需要注意的是，上述模型间的具体关系并未被OpenAI完整公布，部分内容是基于研究和推理得出的。GPT-3的参数量达到1750亿，使其具备了强大的自然语言处理能力，以至于在某些任务上已经接近甚至超越了人类水平。GPT-4是OpenAI推出的最新一代大语言模型。该模型在处理自然语言任务方面取得了更为显著的成果。借助GPT-4，Chatbot得以在很多方面达到令人惊艳的水平，例如在开放领域的问答、文本生成、摘要、翻译等任务中展现出卓越的性能。这使得Chatbot能够更自然、更智能地与用户互动，提供更为精准的信息和服务。
近年来，随着人工智能的飞速发展，我们见证了一场商业领域的巨变。互联网巨头如谷歌、微软、百度等，以及众多富有创新精神的初创公司，纷纷投身于人工智能产品的竞争，掀起了一场智能化浪潮。曾经出现在电影中的科幻场景如今似乎触手可及，愈发多的人带着憧憬和热情，加入了这场连接未来的变革。随着技术日益成熟和公众接受度的提升，我们有理由相信，这场浪潮将构筑一座连接现代文明与未来文明的桥梁。
随着人工智能的持续繁荣，Chatbot成了互联网行业和投资领域的焦点。众多科技巨头纷纷发布了自家在Chatbot领域的战略和相关产品，例如，Facebook Messenger、Amazon Echo、Google Assistant、Apple Siri、IBM Watson、Microsoft Cortana（后已下线，重点押注OpenAI），以及最近兴起的OpenAI的ChatGPT等。这些Chatbot产品正不同程度地融入我们的日常生活，并对人们的生活产生深远影响。
虽然如此，现阶段大部分人对Chatbot的理解还不甚明晰。
维基百科中是这样定义Chatbot的：
Chatbot是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。
Chatbot常被翻译为“聊天机器人”“对话机器人”“智能助理”等，笔者认为，这些翻译都无法准确传达Chatbot的真正意思，不同的翻译对于Chatbot的边界定义得非常模糊。例如，“聊天机器人”会让人将Chatbot误解成像微软“小冰”那样的闲聊机器人，而“对话机器人”会让人将Chatbot误解成一个承载着计算机程序的实体机器人，“智能助理”可能会将Chatbot定义成能解决一切问题的虚拟助理。
笔者认为：
Chatbot是对话式交互的产品形态。
对话式交互的说明如下：
人机交互的方式由图形式交互（Graphical User Interface，GUI）逐渐转化为对话式交互（Conversational User Interface，CUI），即用说话来代替触摸或者鼠标操作计算设备。
为了准确讲解，本书会在全文中使用“Chatbot”及“对话式交互”这两个术语进行所有内容的讲解。笔者将立足于人工智能，专注于Chatbot领域，带你走进这个神秘又令人兴奋的世界——
· 如果你想成为一名Chatbot产品经理，那么本书将成为你的最佳学习手册。
· 如果你是互联网产品经理，对人工智能或者Chatbot感兴趣，那么本书可以帮你快速完成职场转型。
· 如果你是开发者，那么你会从本书中了解到行业最先进的技术框架，透过技术，从产品、设计等多个维度学会如何搭建一个符合用户需求的Chatbot。
· 如果你是市场拓展或者管理人员，本书可以帮你了解技术的发展历程、边界及局限性，合理引入人工智能，提高公司竞争力。
即使你从来没有接触过代码，通过本书介绍的相关工具和方法论，你也可以快速搭建一个满足自己需求的Chatbot。
根据笔者的从业经验，对于大多数人而言，Chatbot技术是一个非常晦涩难懂的领域，只有算法工程师才能驾驭。随着ChatGPT等技术的出现，更多的人会被大语言模型、BERT、GPT 等术语吓到，无法深入了解这些技术的内部原理和实际应用。笔者的目标是帮助读者更好地了解ChatGPT技术，并尽可能用通俗易懂的语言解释其中的专业术语和概念。
笔者将对Chatbot相关技术进行科普，帮助读者了解这些晦涩难懂的术语，以及它们的含义、技术特点、实现原理和应用场景等。笔者将努力用小学生能听懂的语言，而非专业领域的术语来描述Chatbot的能力、应用和发展方向。此外，我们还将为读者介绍一些重要的关键词和基础常识，以便更深入地探索Chatbot的技术，了解它们的内涵和应用场景。
总之，本书将帮助读者兊服传统Chatbot技术的局限性，深入理解ChatGPT技术的内部原理和实战应用，掌握Chatbot技术的前沿动态和趋势，希望能帮助你成为Chatbot技术领域的专家。
本书的第1部分帮助你理解“Chatbot”和“对话式交互”；第2部分带你了解通用人工智能（AGI）及其代表——GPT；第3部分和第4部分介绍Chatbot的生命周期；第5部分介绍AGI与现实世界的接口——机器人流程自动化（RPA）；第6部分介绍行业对Chatbot的评价，明确Chatbot的边界并给出可落地的方法。现在就让我们开始这场干货满满的旅程吧！