最近看到了一些基于微信機(jī)器人的有意思的應(yīng)用，比如用微信匯報(bào)模型的訓(xùn)練狀態(tài)（TensorFlow，Keras）。這個(gè)是個(gè)很好的出發(fā)點(diǎn)。聊天機(jī)器人 (chatbot) 這個(gè)概念在 slack, telegram, skype 甚至最早的 google wave 上面流行已經(jīng)有一段時(shí)間了。大家主要用它來(lái)：

 

　　進(jìn)行一些推送服務(wù) 。一個(gè)例子就是上面的模型訓(xùn)練。還有持續(xù)集成（continuous integration）上也有一些 bot 可以讓你知道軟件編譯，測(cè)試和部署的狀態(tài)。

 

　　提供簡(jiǎn)單的信息服務(wù)，比如可以查天氣，查 github issue 的 bot。

 

　　提供一些基于指令的服務(wù)。比如扎克伯格做的 bot，輸入開門的指令可以把門打開。

 

　　用一定程度的自然語(yǔ)言理解來(lái)陪聊.

 

　　但我覺得這些并沒有體現(xiàn)聊天機(jī)器人的核心優(yōu)勢(shì)。仔細(xì)看這四個(gè)方面的應(yīng)用，它們其實(shí)都可以不通過(guò)聊天來(lái)完成，甚至不通過(guò)聊天可能會(huì)更方便。比如推送服務(wù)有系統(tǒng)信息推送（pushbullet, IFTTT notification等）， 查天氣系統(tǒng)就有app，智能家居我更希望點(diǎn)點(diǎn)按鈕而不是打字，陪聊這個(gè)必須要聊天沒辦法。大家愿意把它做到聊天程序里面去，主要是因?yàn)橛脩魧?shí)在是太話嘮了，很多時(shí)間都花在聊天程序里面，這樣做成bot等于多了一個(gè)入口，何樂而不為？但這樣做并不代表這個(gè)入口是最優(yōu)的或者無(wú)可取代的。

 

　　那聊天機(jī)器人適合什么場(chǎng)景呢？要思考這個(gè)問(wèn)題必須首先要明確聊天機(jī)器人和其他平臺(tái)的區(qū)別在什么地方。除了 UX 層面必須基于文字，用戶經(jīng)常在用以外，還有一個(gè)核心區(qū)別是這個(gè)機(jī)器人其實(shí)是可以拿到聊天記錄的（當(dāng)然還取決于隱私設(shè)置 ）。在這個(gè)前提下可以做很多很多有意思的應(yīng)用。一個(gè)例子是我們有個(gè)科大校友 AI 群，里面大多數(shù)情況都是在認(rèn)真討論AI相關(guān)的話題。但微信群是為了聊天設(shè)計(jì)的，討論上畢竟不比基于主題的 BBS，沒有主題，沒有回復(fù)，沒有話題（hashtag），整個(gè)信息流非常雜亂。但人類懶的天性又決定了，這種討論更多的是在微信（或者其他即時(shí)通信軟件）上完成的，不太可能把它搬到 BBS 上去——每次填個(gè)主題，點(diǎn)個(gè)回復(fù)太麻煩了。有沒有可能用微信機(jī)器人，一方面又保持這種基于聊天軟件的便捷的特性，一方面又能整理整個(gè)信息流，讓信息變得有組織？比如一個(gè)人一天沒看群了，晚上跑來(lái)看看機(jī)器人整理的總結(jié)，就一目了然。以后搜索也方便。這是個(gè)很有意思的問(wèn)題。

 

　　“讓信息有組織”還是太籠統(tǒng)了。具體地說(shuō)，可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行：

 

　　跨群轉(zhuǎn)發(fā)。這是個(gè)非常實(shí)用的功能。對(duì)群來(lái)說(shuō)，因?yàn)槲⑿乓粋€(gè)群最多 500 人， 跨群轉(zhuǎn)發(fā)可以有效地把兩個(gè)群拼到一起，實(shí)現(xiàn)更廣泛的討論。對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)，也可以用有選擇的轉(zhuǎn)發(fā)來(lái)把信息歸檔。比如看老板或者妹子在你加的幾個(gè)群里每天都說(shuō)了啥等等。

 

　　聊天消息的主題歸并，分析和搜索。微信聊天的基本單位是消息，但消息本身是非常碎片化的，很不適合搜索和分析。機(jī)器人可以把相關(guān)主題的消息歸并起來(lái)，一方面可以大幅減小信息過(guò)載，一方面也可以從中得到更有價(jià)值的信息（類似視頻分析里面把幀變成鏡頭）。這樣分析以后可以做知識(shí)歸檔，用OneNote/印象筆記甚至公眾號(hào)把討論的成果沉淀下來(lái)。

 

　　聊天脈絡(luò)的梳理。群里的人一多，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)幾個(gè)話題并行出現(xiàn)的情況。這種情況對(duì)于理解和搜索都是非常不利的。機(jī)器人也需要把聊天的脈絡(luò)進(jìn)行梳理，在同一時(shí)間，把不同主題分別開。

 

　　基本的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。比如發(fā)言時(shí)間的分布，群的活躍度，成員的活躍度等等。做成漂亮的可視化，用戶應(yīng)該也會(huì)喜歡，給產(chǎn)品加分。

 

　　在可行性方面這個(gè)也是可能的。比如有基于 python 的 itchat 和基于 typescript 的 wechaty。但穩(wěn)定性可能是個(gè)問(wèn)題，因?yàn)樗鼈兌疾皇俏⑿殴俜街С值?SDK，而是從 Web 微信的接口中抓包得到的 API?；?itchat，我做了一個(gè)在兩個(gè)群之間無(wú)腦轉(zhuǎn)發(fā)消息的機(jī)器人 (github)，應(yīng)該蠻有用的，希望能拋磚引玉。

 

　　在前面的知乎中的近義詞系列里（一，二，三，四），我們介紹了一些基于文本理解的小應(yīng)用，比如自動(dòng)辨別近義詞，文章的分類，索引和搜索。那么這個(gè)微信機(jī)器人系列，就會(huì)嘗試把這些技術(shù)用到聊天群里面去，看能不能做出一個(gè)真正有用的智能機(jī)器人。