隨著大眾對軟件應用定義的理解逐漸發生改變，2016年對于機器人來說是意義重大的一年。

之前，許多人僅僅是在搜索引擎中聽說過“機器人”這一概念。像Googlebot這樣的搜索機器人可以抓取網頁并且有條不紊地給網頁內容進行編目，2016年還出現了全新的機器人類別——那就是可以與人類對話、完成訂外賣、旅行預訂等任務或提供聊天服務的社交機器人。

去年四月，Facebook宣布將會在旗下Messenger平臺上創建聊天機器人。很多人爭先恐后地想要嘗試Facebook參與開發的機器人，但事實結果證明這些機器人的功能非常有限。當機器人無法回答問題或繼續對話時，機器人常常就會出現故障。Facebook現今也承認了這個問題。

“第一批網頁應用確實運行情況不佳，第一批機器人也并不完善?！盌avid Marcus于十一月對外解釋稱。Marcus于2014年就職于Facebook并且負責管理Messenger平臺。在這之前，他曾擔任PayPal首席執行官一職。

Google也在去年春天推出了新的聊天機器人Allo。盡管Allo確實配備了一些實用的多媒體及回復建議之類的聊天功能，但在涉及到與用戶對話以及提供適當信息時，Allo只能算得上是基礎版的聊天機器人。此外，并沒有多少人愿意使用這款機器人。

離經叛道的Tay機器人

在2016年機器人新聞當中，最引人關注的莫過于三月份Twitter上的微軟Tay社交機器人。它被人類“徹底教壞”了——它在人類對話中抓取了某些臟話以及種族主義言論，進而成為一個飆起臟話的種族主義者。微軟很快就讓它“下崗”了。

具有諷刺意義的是，Tay的失控恰好發生在微軟Build大會舉辦之前。會議上，微軟的首席執行官Satya Nadella公開表示微軟對未來的看法：未來將圍繞機器人而發展，App將開始淡出大家的視線。微軟員工在采訪中表示自此之后，微軟加快了開發機器人的進程。

像谷歌、Facebook、蘋果以及微軟這樣的大公司安排了很多人開發人工智能，開發人員將人工智能技術應用到機器人設置里。這意味著在2017年我們很有可能可以看到機器人發展的新篇章，用戶體驗在某種程度上也會有所提升。

關于機器人的基本事實

總的來說，過去人們都需要填鴨式地將數據灌輸給機器人才能讓機器人可以傳遞給用戶相關信息。但是現在機器人開放式學習的能力依舊是有限的，機器人可以從信息數據庫抓取數據，但人類必須教會它們如何獲取以及如何處理數據。這背后有一整個數據科學家團隊、作家以及其他創作家需要根據機器人預期的性格特征以及目標受眾來指導前端的機器人說什么內容。

負責微軟社交機器人開發的Lily Cheng在采訪中表示Tay之所以開始不斷說出一些惡意性的言論，其中一個原因在于Tay面向Twitter這樣一個公共平臺，里面充斥著不良言論。據她表示，Tay本是一個小眾產品，而不是為大范圍受眾設計的。

如今的機器人能夠成為“通才”，即廣泛涉獵多個話題但不精通，要么能成為“專才”，即只對特定的話題了解甚多。此外，機器人自己是不知道對什么內容不熟悉的。

微軟的Cheng還表示從事核心研究與開發的員工正在讓機器人以限量、有結構的方式進行學習。比如說，用戶會給予旅游機器人有限數量的地點，然后機器人會去尋找能夠影響未來旅行安排的數據，它也許會搜索最佳的飛行日期，然后從郵件中查找用戶要去參加的活動內容，它也許還會通過旅游記錄去查找本次旅行要住的旅館。

預期VS現實

但是機器人制造商也在學著去滿足用戶的期待值。當機器人建議選擇某一家旅館時，它還會告訴用戶自己是使用了哪些數據才得到這一結論的。

Cheng還表示人們之所以選擇退出與機器人的對話，其主要原因在于用戶無法完全理解機器人可以處理的任務組合，也無法理解機器人談論的話題內容。

但開發者們也開始考慮“情緒智能”，即機器人需要了解用戶在說“這家旅館很好?！币约啊拔业奶靺?，這家旅館棒極了！”這兩句話時的區別。

如果Facebook、微軟等公司能夠解決這些問題，那么新出現的機器人將會成為2017年一大科技新聞。

但說實話，我們開始意識到讓一個軟件（機器人）像人類一樣聊天、做出行動以及產生情緒是一件十分困難的事情。我們將調整自己的預期并且意識到——要想達到電影《Her》中的人工智能水平，機器人科技發展依舊任重而道遠。

與此同時，進化后的機器人將會帶來更加出色的體驗。在一定程度上，它們可以更好地完成一些具體的任務，比如在需要利用智能做出選擇時，它們可以更敏捷地收集數據。此外它們的對話能力也會有所提高，這樣用戶與它們的對話就可以持續更長時間。

最終，機器人也可以更好地意識到自己的局限性，它們可以知道何時以及如何請求用戶免除自己的任務然后將控制權移交給人類。