2.从“鹦鹉学舌”到“乌鸦喝水”
“鹦鹉学舌”是借由人类语言的模仿行为，其类似于当前由数据驱动的机器人 。 “乌鸦喝水”则是一个完全的自主行为，其含括了感知、认知、推理、学习、和执行，这是聊天机器人朝想象力、创造力更高层次的进阶 。 目前，要真正实现聊天机器人的“乌鸦喝水”模式主要从两个方面努力：
一方面，让人工智能在自动学习中“更聪明” 。 伊恩·古德费洛用两个神经网络,进行数字版的“猫鼠游戏”——一个负责“造假”,一个负责“验真”,从而在对抗中不断提高 。 首先，依据“见过”的图片生成新图片，需要机器人总结规律、发挥想象力和创造力；其次，判别某张图片是否是真实事物，这需要它凭训练积累的“经验” 。
另一方面，建立更加广博的知识图谱 。 知识图谱的建立需要从静态和动态两个方面出发，真正将目前聊天机器人聊天对话场景从垂直领域拓展到开放领域 。 同时，构建知识图谱的重点在于语义理解、知识表示、QA、智能对话和用户建模 。
3.学会更快更多元的赚钱
聊天机器人作为一个虚拟助理，其最终目的是为了简便工作方式或者直接盈利 。 目前的聊天机器人主要分为两种：单纯聊天的机器人以及垂直领域的定制机器人，如小i机器人就衍生出了全渠道跨领域智能客服机器人、智能呼叫中心解决方案、智能营销解决方案、智能语音交互解决方案等多个发展方向 。 就当下来看，聊天机器人主要利用于内置商业场景中，如用机器客服代替人工客服 。
事实上，聊天机器人盈利方式的开发还远远不够 。 作为人工智能类产品的重要代表，其在聊天机器人+原生内容、利用聊天机器人做联盟网络营销、用聊天机器人做用户调研等方面是大有可为的 。
这显然不是聊天机器人自己的任务，也是整个行业的工作 。
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