人类关于会话人工智能的探索已经有很长时间了。
现代计算机之父艾伦图灵为了证明可以设计出智能的计算机程序而绞尽脑汁，那时，他便已经踏上了这条人工智能的道路。如果一台计算机能够与一组人类法官交流，并且让这些法官以为自己真的是在和真正的人类说话，那么这就会表明人工智能已经发展到了与人类智能无法分辨的地步。
这个挑战在1950年就开始邀请各方人士来参加了，到目前为止，还没有任何计算机程序能够通过图灵测试。
然而，也有一些广为人知的失败案例：早在1966年，当计算机仍然使用打孔卡片编程时，开发了一款名叫ELIZA的自然语言处理软件。ELIZA是一台机器，她假装自己是一名心理治疗师，并且可以和人类对话；你现在依然可以跟她说话。
不过，和ELIZA说话有点奇怪。比如，如果你说“我感觉很沮丧”，她可能会说：“你来找我是因为你感到抑郁吗？”当她不确定你说了什么时，ELIZA通常会用“我看到”或者“告诉我更多”来回应。
在一开始的对话中，特别是如果你把她当作你的心理治疗师，ELIZA就会是一个令人信服的人。这是Weizenbaum发现的事情，而且对这一点感到有点震惊：人们愿意把这个程序看作比真实的人更人性化的东西。没过多久，尽管一些测试对象知道ELIZA只是一台机器，他们还是敞开了心扉，讲出了他们内心深处隐藏的感受和秘密。他们把自己的心声倾吐露给了一台机器。当Weizenbaum的秘书对ELIZA说话时，尽管她知道这只是一个相当简单的电脑程序，但她仍然坚持让Weizenbaum先离开房间，不要听她讲话。
ELIZA产生的一种出人意料的反应可能是，人们更愿意对机器敞开心扉，觉得自己不会被评判，即使机器对他们的烦恼最终无能为力或没法说些什么来真正帮助他们。“ELIZA效应”得名于这个计算机程序：人类倾向于将机器拟人，或者把机器想象成人类。
Weizenbaum本人后来对电脑和人工智能在人类生活中产生如此深远的影响深表怀疑，他对人们如此愿意相信ELIZA感到震惊。他写道，“我以前还没有意识到……一个相对简单的计算机程序中，即使在极短的时间内与人接触，也可能会导致相当正常的人产生强大的妄想思维。”
ELIZA的影响可能会扰乱Weizenbaum一直以来的思考，但它所带来的有趣之处已经影响了人们几十年。也许你已经注意到了这一点，当你和Siri、Alexa或谷歌助理交谈时，他们有时候的反应真的特别真实。如果你集中注意力，你知道你只是在和一个存储在某处的代码块对话。但在潜意识里，你可能会觉得自己在与人交流。
然而，对于那些试图创造对话机器的人来说，ELIZA效应是会给他们带来挫败感。自20世纪60年代以来，自然语言处理的发展突飞猛进。现在你可以找到像Mitsukua这样通人性的聊天机器人，它经常赢得勒布纳人工智能奖?，这个奖通常奖励给那些最接近通过图灵测试的机器。
在商业领域，Facebook已经开放了它的Messenger程序，并为人们和公司提供软件来设计他们自己的聊天机器人。这个想法很简单：为什么要有这样一个应用程序呢？比如说，当你可以通过你最喜欢的messenger应用程序和机器人聊天，然后用自然语言发出指令的时候，你就可以让机器人帮你点披萨，就好像你在告诉你的朋友帮你买一样。
像SemanticMachines这样的创业公司希望他们的人工智能助手能够像秘书或私人助理那样与你互动，但却拥有快速从互联网检索信息的无与伦比的能力。也许他们可能很快就会出现了。
但是，那些在社交和商业领域从事研究聊天机器人的人遇到了一个共同的问题：用户可能会下意识地认为聊天机器人是人类，当他们有些问题与聊天机器人无法正常交流时，会感到失望。对沟通不善的失望往往源于最初的期望过高。
到目前为止，还没有哪台机器真正能够解决上下文保持一致的问题——理解之前说过的内容，然后再回过头来看后文，并根据上下文整体的意思来制定相应的回复。甚至连Mitsuku在多说几句话的时候，也经常难会忘记对话的主题。
当然，这是可以理解的。
聊天的复杂几乎是难以想象的。对于你所说的每一件事，可能会有成百上千种回应。当你深入交谈时，复杂度会成倍增加，就像围棋和象棋一样，你最终会得到大量的各种各样的答案。
但这并没有阻止人们不断的尝试，最近科技巨头亚马逊，为了让他们的人工智能语音助手Alexa显得更友好，他们已经举办了一场Alexa大奖赛，为获胜的人工智能团队提供50万美元的奖励——任何能够创建“社交机器人”的团队，还能获得一百万美元的奖金。这种“社交机器人”能够与人类用户在不同的主题上持续至少20分钟的对话。
Alexa喜欢谈论的话题包括科学技术、政治、体育和名人八卦。最近公布的决赛选手是来自布拉格、爱丁堡和西雅图的大学的聊天机器人。根据Alexa用户的评价，最终的入围者可以通过“嘿，Alexa，让我们聊聊天”来触发社交机器人的对话，不过大家对社交机器人的评论并也不都是夸奖。
通过缩小特定主题的范围，AlexaPrize已经聪明地开始解决上下文问题——就像商业上大家希望聊天机器人能做到的那样。如果你将这些谈话主题限制在某个特定的领域，那么就可以更容易地将一些层次的交互建模为会话主题。
开发一款能与对话者进行随意交流的机器可能会很困难。这甚至可能是一个需要人工智能才能真正解决的问题，而不是预先使用的脚本答案或输入与响应相关联的神经网络就可以解决。
但是，人们会更加享受跟一台能够进行有意义的互动的机器人。该奖项的获得者将于11月公布，ELIZA效应可能意味着，我们会比预想的更早地开发出聊天机器人。
