有些人将智能理解为：聊天机器人必须拥有记忆。它应该记得你是谁，并且对你的行为语言进行一定的反馈。但是有更多的人不认同，觉得除此之外，还得让机器人在一段时间后学习到一些东西，并且向前演化。个人来看，我觉得后者这个关于智能的定义显得苛刻了一些。

　　讨论聊天机器人是否具有智能的新思路

　　现在关于聊天机器人有好几种分法。今天分享一下我所喜欢的一种分法。宽泛的来看，聊天机器人就分成两种。一种是帮助你去做某些事情，又名“帮助者”，或者为你收集信息，或者从你那里收集信息，又名“收集者”。如果两相对比，“帮助者”就显得更加具有智能一些。它们能够理解你所说话的内容，并且为你去完成某项任务。绝大多数有一定用途的机器人，都归为这个类别下。机器人可以帮助你购买东西，收集最近几天的天气信息，成为你私人生活的助理，代你去预约会面，等等。

　　“收集者机器人”，它们在行为上完全有别于“帮助者机器人”。最大的一个区别是：它们不会像是“帮助者”一样去听你说什么，然后执行你发出的命令。从一方面来说，它们易于开发制造，只需要把信息收集起来提供给使用者，让人自行去做决策即可；从另外一方面来说，它们却往往被人们所忽视，觉得这些机器人并不具有什么智能。它们往往在对话中只发问，不回答。

　　但是，我认为这些人对“收集者机器人”的贬低，无视是完全没有道理的。是的，它们确实不理解自然语言，但是往往会有严格约束的交互界面（往往是按钮和下拉菜单，而非自由输入的聊天框）。它们也不会随着时间的推移学到多少东西。但是，从机器人本身开发的目的来看，它们本来就是用来收集信息的啊，回答问题就偏离了这个目的，是非常多余的功能。 它们其实应该是打造智能平台最为关键的一个环节。为了理解这个观点，我们需要后退一步，从另外的一个角度来看这两种机器人。

　　所有者的角度

　　“帮助者聊天机器人”的所有者，当然就是需要帮助的那个人。机器人要有用，那么就得以智能的方式，为所有者做一些事。这也意味着，用户应该可以发出一些简单的指令，并从机器人那里获得结果。在过去一个非智能的系统中，也许这个结果得花好长时间才能浮出水面。NLP（自然语言处理），NLU（自然语言理解），机器学习，这些词都成为了定义这些机器人具备智能的关键特点。

　　相对而言，“收集者”的所有者，是需要收集信息的人。从这个层面上来说，“收集者”的智能定义就完全不一样了。用户通过简单的指令，明确自己想要收集的信息是什么，而收集者机器人不仅仅是收集信息，更重要的是，它要以一种对用户有用的方式，将这些信息呈现。一旦它能圆满完成这个任务，那么所有者就会认为它是具备智能且有用的。

　　从智能工具向智能平台的过渡现在，让我们再稍微发散一点思维，想一想如果这个“收集者聊天机器人”并不一定非得具有智能，要是它只是“智能平台”中的一个环节呢？事实上，这个智能平台上有四个组成部分：

确认所有者的需求，从而建立目标，并使之向前推进。

　　2.构建一个用于收集信息的系统。（它可以是，也不一定非得是以聊天机器人的形式出现），在最完备的方式下去收集信息。（感知）

　　3.处理、存储、最终将信息转化成某种易用的形式，使之能够完成目标。（思考）

　　4.将收集到的信息，以一种最合适的方式呈现给所有者，使得他能够完成自己的这个任务。（行动）

　　之所以我会选择用“平台”，而非“工具”这样的形容，是因为这里面有可能涉及好几个机器人，一个来收集信息，一个来组织信息，另外一个呈现信息。甚至有可能在一个智能平台上压根没有聊天机器人的位置。

　　为什么要提出智能平台的概念？它为什么重要？在过去，聊天机器人的概念只会出现在科幻小说中，而如今，它已经成为活生生的现实，这当然会让人很兴奋。但是，现实点来看，获得成功的聊天机器人，目前市面上寥寥无几。我认为主要的原因就在于人们对聊天机器人的设计思路上就错了。