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人工智能 (Al) 越來越多地將我們的日常生活與智能軟件和硬件（或稱為智能代理）的創建和分析相結合。智能代理可以完成從簡單勞動工作到復雜操作的各種任務。聊天機器人是 AI 系統的典型示例，也是智能人機交互 (HCI) 最基本和最廣泛的示例之一。它是一種計算機程序，在通過文本或語音進行對話時會像智能實體一樣做出響應，并通過自然語言處理 (NLP) 理解一種或多種人類語言。

Alan Turing 于 1950 年提出了圖靈測試（“機器能思考嗎？”），聊天機器人的想法正是在那個時候得到普及。第一個已知的聊天機器人是 1966 年開發的 Eliza，其目的是充當心理治療師，以問題形式返回用戶的話語。它使用簡單的模式匹配和基于模板的響應機制。對 ELIZA 的改進是 1972 年開發的聊天機器人，其個性名為 PARRY。1995 年開發的聊天機器人 ALICE 在 2000 年、2001 年和 2004 年獲得了年度圖靈測試 Loebner 獎，是第一臺獲得“最人性化計算機”稱號的計算機。ALICE 依賴于基于人工智能標記語言 (AIML) 的底層智能的簡單模式匹配算法，這使得開發人員可以定義聊天機器人知識的構建塊 。聊天機器人，如 2001 年的 SmarterChild，已開發并可通過信使應用程序使用。下一步發展則是創建虛擬個人助理，如蘋果 Siri、微軟 Cortana、亞馬遜 Alexa、谷歌助手和 IBM 沃森。根據 Scopus所示，人們對聊天機器人的興趣尤其是在 2016 年之后迅速增長，許多聊天機器人是為工業解決方案而開發的。

用戶為什么使用聊天機器人？聊天機器人似乎有望為用戶提供快速便捷的支持，專門回答他們的問題。聊天機器人用戶最常見的動機被認為是生產力，而其他動機是娛樂、社交因素和接觸新奇事物。客戶服務成本的降低和一次處理許多用戶的能力是聊天機器人在商業團體中變得如此流行的部分原因。

現有聊天機器人相關底層技術框架：

模式匹配是基于代表性的刺激-響應模塊。輸入一個句子（刺激），并創建與用戶輸入一致的輸出（響應）。Eliza 和 ALICE 是第一批使用模式識別算法開發的聊天機器人。這種方法的缺點是響應是完全可預測的、重復的并且缺乏人性化。此外，沒有存儲過去的響應，這可能導致循環對話。

人工智能標記語言 (AIML)創建于 1995 年至 2000 年，它基于模式識別或模式匹配技術的概念。它適用于遵循刺激-響應方法的人與聊天機器人之間對話的自然語言建模。它是一種基于 XML 的標記語言。

潛在語義分析 (LSA)可以與 AIML 一起用于聊天機器人的開發。它用于發現單詞之間的相似性作為向量表示。問候語和一般問題等基于模板的問題可以使用 AIML 來回答，而其他未回答的問題則使用 LSA 來回答。

Chatscript是 AIML 語言的繼承者，是一個專家系統，由開源腳本語言和運行它的引擎組成。它由與主題關聯的規則組成，找到與用戶查詢字符串匹配的最佳項目并在該主題中執行規則。

RiveScript是一種純文本、基于行的腳本語言，用于開發聊天機器人和其他對話實體。它是開源的，具有適用于 Go、Java、JavaScript、Perl 和 Python的可用接口。

自然語言處理 (NLP) 是人工智能的一個領域，探索計算機對自然語言文本或語音的處理。大多數 NLP 技術都基于機器學習。

自然語言理解 (NLU)是任何 NLP 任務的核心。它是一種實現自然用戶界面（例如聊天機器人）的技術。NLU 旨在從自然語言用戶輸入中提取上下文和含義，這些輸入可能是非結構化的，并根據用戶意圖做出適當的響應。

當前的5種聊天機器人：

基于知識領域的分類考慮了聊天機器人可以訪問的知識或訓練它的數據量。開放域聊天機器人可以談論一般話題并做出適當回應，而封閉域聊天機器人則專注于特定知識領域，可能無法回答其他問題。

基于所提供服務的分類考慮了聊天機器人與用戶的情感接近度、發生的親密互動的數量，并且還取決于聊天機器人正在執行的任務。人際聊天機器人位于通信領域，提供餐廳預訂、航班預訂和常見問題解答機器人等服務。內省聊天機器人存在于用戶的個人領域內，例如 Messenger、Slack 和 WhatsApp 等聊天應用程序。他們是用戶的伙伴，像人一樣理解用戶。

基于目標的分類考慮了聊天機器人旨在實現的主要目標。信息聊天機器人旨在為用戶提供預先存儲的信息或可從固定來源獲得的信息，例如 FAQ 聊天機器人。基于聊天/會話的聊天機器人與用戶交談，就像另一個人一樣，他們的目標是正確回應他們給出的句子。基于任務的聊天機器人執行特定任務，例如預訂航班或幫助某人。這些聊天機器人在詢問信息和理解用戶輸入的上下文中是智能的。餐廳預訂機器人和FAQ 聊天機器人是基于任務的聊天機器人的示例。

基于規則的模型聊天機器人是大多數第一批聊天機器人構建的架構類型，就像許多在線聊天機器人一樣。他們根據一組固定的預定義規則選擇系統響應，基于識別輸入文本的詞匯形式而不創建任何新的文本答案。

與基于規則的模型略有不同的是基于檢索的模型，它在使用 API 查詢和分析可用資源時提供了更大的靈活性。基于檢索的聊天機器人在將匹配方法應用于響應選擇之前，會從索引中檢索一些候選響應。

聊天機器人并不完全屬于某一類別，而是這些類別以不同的比例存在于每個聊天機器人中。

ChatGPT，美國OpenAI   研發的聊天機器人程序   ，于2022年11月30日發布  。ChatGPT是人工智能技術驅動的自然語言處理工具，它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文 等任務。