1.3　关于本书

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！

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[1]Symbolics：出售和维护Open Genera Lisp系统的计算机制造商。

[2]Lisp Machines：是被设计来高效运行以Lisp语言为主要软件开发语言的通用型计算机（通常通过硬件支持）。

[3]IntelliCorp：一家为SAP客户和合作伙伴提供开发和销售SAP应用程序生命周期管理、业务流程管理和数据管理软件的软件公司。IntelliCorp应用程序可提供SAP系统的自动智能影响分析，并且已通过SAP集成认证。

[4]深蓝：美国IBM公司生产的一台分析国际象棋的超级计算机，重1270kg，有32个微处理器，每秒可以计算2亿步。“深蓝”输入了100多年来优秀棋手的200多万对局。

[5]辛顿：Geoffrey Everest Hinton（1947年12月6日—　），加拿大计算机学家和心理学家，多伦多大学教授，以其在类神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一，也是深度学习的积极推动者，被誉为“深度学习之父”。2018年，辛顿因其在深度学习方面的贡献与约书亚·本希奥和杨立昆一同被授予了图灵奖。

[6]DeepMind：一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年，最初的名称是DeepMind科技（DeepMind Technologies Limited），在2014年被谷歌收购。