为何“机器人群体”的存在不可避免？

编者按：机器人在今年变得越来越火，但其实对机器人的开发还在萌芽阶段。为了使得机器人更自然地像人类一样执行命令、进行交互。Barry Coleman认为，对一种叫做“机器人群体”的新方法的运用将势在必行。

如今机器人已经在我们的生活中有了很强的存在感。然而，我们需要用一种新方法来释放它们的全部潜能。 

2016年将是被科技圈铭记的一年。在这一年里，人们对机器人的狂热达到了顶峰。Facebook在建立这块里程碑上做了很大贡献并不奇怪。自从这个科技巨头在今年4月发布了一个机器人开发框架与分配平台，市场上就开始充斥着想要赶上潮流的初创公司（以及坚定不移的微软和Oracle）。这是多么壮大的一种趋势啊——以机器人作为主要副产品的AI市场有望在未来几年中成为价值数十亿美元的产业。就在这个网站上发表过对当前机器人市场的概述：170多家公司，融资40亿美元，上千种机器人目前都存在于这个市场中。

然而因为机器人如今才崛起，它的一切都还在初期阶段。不管运用哪种科技，在我们得出他们最终成为怎样的角色，以及对我们日常生活和作为商务工具时会产生怎样的影响的结论之前，他们需要先发展成熟。如今使用的大多数机器人都并不是在阐述AI的哪种形式有意义，而只是在执行小范围内的专业任务。例如，订披萨、查看购买的新鞋子的配送信息或确定航班有没有延误。值得注意的是，在这种窄小的范围之下，机器人确实能够完成这样的任务，但是他们的潜力远大于做这些事的能力。那么，问题来了，什么将能带领机器人走向下一步成熟路程，进而实现全部潜能的激发呢？

正如苹果、微软以及其他一些公司经过一番辛苦才了解到：在开发一个无所不知无所不能的整体机器人中，最大的困难就是这实在太复杂了。当然，这一点都不奇怪。这些机器人的最终目标是像人类一样毫不费力地与我们进行互动，但那意味着他们需要深刻理解人类语言与行为。如果我们能够达到那样的程度，将花费多于如今的企业所能等待的时间。于是，我们需要的是一个能够让机器人做出更好、更快反应的新方法。

解决方案就是：机器人群体。如果我们期望机器人像人类一样进行互动，为何不组织他们进入一个近似于人类（和蜜蜂）的成熟职业结构中呢？即以进行团队合作的名义，给一组特定机器人分配特定的任务。

我们将从专注于简单快速地执行个体任务与机械识记任务的工作机器人开始。他们拥有简单、结构良好的用于交流的语言程序。在这个组别中可能存在退货机器人、下单机器人、常见问题解答机器人以及更多其他机器人。这些机器人都只能使用非常有限的句法，运用卡片组或是快捷回复信息来获取输入。他们所给出的回复内容的范围故意被定得很小，因此不会出现他们产生疑惑或是在其知识领域外徘徊的情况。

监管工作机器人的可能会是“皇后机器人”，它是一种能够引导流量至其他机器人并且能够发出指令的监控者机器人。皇后机器人的主要功能是翻译每位用户的诉求，并且需要寻找能够解决这种诉求的其他机器人。比如，一个皇后机器人可能不知道怎么处理一个“退货”请求，但是能够明确这个对话是跟“退货”相关的，并将这位客户引导至退货机器人。

最后，在这条网链的顶端的将是人，能够插手并且解决所有超过工作机器人或皇后机器人能力范围的用户诉求。在许多系统当中，机器人能够适当地处理很大一部分客户诉求，比如，在用户服务业中80%的业务都可以由机器人完成，留下更复杂的20%的诉求给人类员工来解决。以这样的方式分配工作，将会有明确的指令链，在机器人群体的所有员工都将发挥其长处、运用其技能，客户也不会看到由机器代理操作的幕后场景。

这种分层分配机器人的方法不仅将用户诉求反馈过程分流，从而实现客户服务最优化，并且能够成为机器人公司的极具价值的蓝图。在这种方式之下，一旦拥有适当水平的AI，添加新功能来执行任务只需简单地加入一个新层级或是一种新型机器人，为用户带来超一流的服务体验。

释放机器人的潜能，让其像人类一样互动的答案是什么呢？让他们像人类一样工作：以团队的方式，各展其能。