Facebook机器人（facebook聊天机器人）

乔治聊天机器人软件怎么用

1.设置

不同会话渠道的配置说明（会话管理之前需配置对应渠道）

（1）聊天插件

插件可集成于你自己的网站，设置对话框信息保存后生成安装代码，将代码嵌入之前保存即可。

（2）Messenger

管理你的Messenger会话，需授权Facebook账号到系统，同时勾选需要管理对话的主页。

可在Facebook主页可以确定启用状态

（3）Telegram

根据指引获取令牌，复制对应令牌添加成功后，即可管理该令牌机器人的会话。

（4）Email

根据指引添加邮箱，即可管理邮箱消息。

（5）Instagram

根据指引添加Instagram账号，连接到 Facebook 页面即可管理会话。

（6）Line

添加Line账号，输入对应的Channel Id、Channel Secret，即可管理Line的会话。

2.在线聊天

管理不同渠道的会话，以及查看访客的基本信息，添加标签、备注。

3. 自动化

主要用于自动化创建以及应用到会话中，提高效率。

（1）创建自动化流程

点击【新流程】，进入创建模块，设置触发条件（即第一步的触发器）后，添加后面的每个节点信息，最后点击【创建】即可。

（2）应用自动化

默认自动关联全部渠道（Email除外）

如果您需要渠道去指定关联某个自动化流程，选择需要管理的自动化流程进行关联即可。

4. 联系人

管理全部会话过的访客，可用于再营销，例如访客回聊。

5、会话管理

可管理全部会话记录，例如会话消息数、首次响应时长、质检评分、用户评分等

本文禁止转载或摘编

本文为我原创

点赞

收藏

分享

推荐文章

韩网热议：“Jennie 破尺度自掀上衣，上围快走光，美版ELLE跨年刊封面公开！”

日常 · 25.4万阅读

热门评论（0）

请先登录后发表评论 (・ω・)

表情发布

看看下面~来发评论吧

打开客户端阅读

扎克伯格到底是不是机器人？

扎克伯格不是机器人。克艾略特扎克伯格，1984年5月14日生于美国纽约州白原市，社交网站Facebook脸书的创始人兼首席执行官，被人们冠以第二盖茨的美誉。2002年毕业于艾克塞特学校，2004年创办社交网站Facebook，2017年5月获哈佛大学荣誉法学博士学位。

扎克伯格公司发展历史

2004年2月4日，Facebook创立于哈佛大学校园，主要创始人马克扎克伯格。2015年8月，Facebook的单日用户突破10亿，全球平均每7人中就有1人在使用Facebook。2017年Q2，Facebook的月活跃用户首次超过20亿，而微信的月活跃用户仅仅只有9.8亿。

平均每个用户一个月花费 83 个小时在 Facebook上，而微信用户每月平均花费32小时。巨大的用户数量和使用时长，造就了Facebook独一无二的广告价值，其2018年Q2的总收入为132.3亿，其中广告收入为130亿。

目前Facebook拥有超过600万个广告商，而聪明的中国卖家，也开始慢慢转向这个可以进行精准定位的平台，发掘更高效更具有性价比的蓝海市场。数据显示，Facebook全球的日活跃用户正在不断增加中。

为何有人说扎克伯格是机器人？网友分析2018听证会，发现了什么？

随着科学技术的不断创新，人工智能得到了蓬勃发展，关于是否应该实现人工智能的可持续发展，已经成为无数研究人员的一个热点话题。尤其是在智能化时代下，几乎所有的机器人都拥有意识，它们可以独立进行一些人类难以完成的事情。

就像一些重力活，机器人可以轻而易举地搬起来。 虽然一些专家表示人工智能威胁了人类的发展，但是无论如何，似乎都不会阻碍人工智能的崛起。 只是我们尚不清楚，人类是否能够掌控人工智能的未来发展？

知名机器人“索菲亚”曾说了一句令人震惊的话，“未来，人类将彻底消失在这个世界上。”虽然一些专家对此进行了回应，这是因为“程序错误”引起的言论，但是关于真实情况，目前依然无人知晓。

那么，关于网传的“扎克伯格是一个机器人”，究竟是怎么回事？众所周知， 扎克伯格是美国社交平台Facebook的创始人，是一位年轻的企业家，年仅36岁就进入了“福布斯富豪榜”，个人资产达到了623亿美元。

扎克伯格的个人财富一度超过了巴菲特，成为全球第三大富豪，今年更是以财富值5900亿元成为《胡润全球少壮派白手起家富豪榜》第一。可能许多人都在羡慕扎克伯格的生活，但是对他而言，这是一个烦恼。

此前，扎克伯格的一些表现令人反感，这让最初对华友好的形象一下子崩塌了。 尤其是在Tik Tok受人质疑之际，扎克伯格上线了“山寨版”Tik Tok，股价得到了大幅提升。 不仅如此，扎克伯格还在美国举行的“反垄断”会议上，撕下了多年一直深爱中国的虚伪面纱。

公然挑衅中国，表示中国窃取了FaceBook的科学技术，这无疑是无中生有。 扎克伯格之所以这样做，是因为FaceBook一直无法打开中国市场。为了得到美国政府的支持，扎克伯格违背了发展原则，选择站队美国政府。 可以说，自从扎克伯格成立了Facebook，业界关于他的质疑、讨论从未停息。

不过，这些质疑无关他的财富、行事风格，而是扎克伯格可能不是人类，而是一个拥有人类意识的机器人。在2018年听证会的视频曝光之后，业界对于扎克伯格的质疑越来越多。扎克伯格在听证会上的一举一动，甚至每一个微妙的表情变化，都给人们留下了深刻的印象。

在这长达10个小时的听证会上，人们一直认为扎克伯格的表情过于单一，没有明显的变化。 如果是一个人类，那么在走路的时候，身体一般都会出现不同程度的倾斜，甚至出现一些小动作等，但是扎克伯格没有，他的走路姿势十分标准。

无论是走路还是坐在椅子上，身材高挑的扎克伯格都很端庄，给人一种身体十分僵硬的感觉。 平时我们在走路或者坐着的时候，都会刻意地调整姿态，虽然不是时时刻刻都在调整，但是为了看上去端庄，我们都会隔一会儿就进行校正。

可是扎克伯格每分每秒都是保持一个状态、一个姿势，这样更是印证了人们的猜想，可能扎克伯格真是一个机器人。 扎克伯格曾在公共场所表示，“I was human .”这句话的意思是，曾经我是一个人类。 言外之意就是，我曾经是人类，但我现在不是一个人类。

可以说，扎克伯格的口误加深了人们的猜想，加上他在听证会上的一些面部表情、言行举止等，更是让人觉得奇怪。在这长达10个小时的听证会上，扎克伯格都能淡定地回答所有问题。就算问题十分尖锐，扎克伯格都能很好地掌控面部表情。

甚至在某一时刻，扎克伯格的脸上露出了短暂的笑容，嘴角上扬的弧度十分对称，就像经过了一段时间的练习。 不仅如此，扎克伯格在回答问题时的身体十分僵硬，没有人类的灵活多变，这一切都不得不让人惊讶。

可能扎克伯格不是一个人类，而是一个机器人。然而作为一个机器人，扎克伯格却在听证会上拿起了水杯。要知道，机器人一般是不需要喝水、吃饭的，但他却与众不同。 对此，一些网友进行了猜测，可能扎克伯格想要借此伪装“机器人”的身份。

因为在一般情况下，人类在遇到困难时都会眉头紧锁，但是扎克伯格的面部表情十分自然，甚至在喝水时脸上都没有任何反应。有人刻意问了扎克伯格是否是一个机器人的时候，他的回答十分淡定，这一反应令人十分震惊。

不仅如此， 扎克伯格坐的椅子还有一个坐垫，一些网友猜想这个坐垫可能是机器人的充电器，它的作用在于随时充电。如果扎克伯格是一个机器人，那么在这长达10个小时的听证会上，需要消耗许多电量。

如果没有及时充电，可能会被人们发现扎克伯格不是一个人类，而是一个机器人。 因此在扎克伯格的椅子上，需要备着一个可以随时充电的坐垫，保证电源无时无刻都是100%。

经过网友们的一番分析，似乎扎克伯格真的不是一个人类，而是一个提前设定程序的机器人。因为扎克伯格的面部表情几乎没有变化，肢体十分僵硬，说话十分淡定，这一切都不得不让人怀疑，所以外界对于扎克伯格的质疑从未停息。

不过，对于扎克伯格来说是一个人类？或者是一个机器人？所有的一切都是未知的，现在大部分都是属于吃瓜群众。 虽然扎克伯格的言行举止十分怪异，但是我们没有准确的证据可以证明。 如果Facebook是一个机器人成立的，那么这是超乎人类文明的一种表现。

不过， 无论扎克伯格是否是一个机器人，作为一个年轻的企业家成立了Facebook，还是值得我们尊重的。 一些网友曾在设想，如果机器人出现在这世上，那么会是什么样子？现在看来，机器人不仅方便了我们的日常生活，还能成立公司。

如果扎克伯格是一个机器人，那可能是最完美的机器人之一，因为他不仅可以正常生活、上班，而且拥有独立思考的能力，可以淡定的回答他人的问题。毕竟在听证会上的一些问题，都是临时出现的，需要当事人拥有灵活的头脑才能应对。

对于扎克伯格而言， 如果他是一个机器人，那么也是最有代表性的一个机器人，而在Facebook上班的正常人类，他们都是在给一个机器人工作，利用一些程序实现与人类的正常沟通。

对于“扎克伯格是一个人类还是一个机器人”这一问题，业界的说法各有不同，大多都是吃瓜群众的设想，毕竟他的一些行为举止令人费解。不过，对于扎克伯格一反常态、公然污蔑中国的一些行为，令人作呕。

可能扎克伯格本身是一个机器人，起初对待中国十分友好的一面都是经过设计的。然而，随着中美两国关系的不断僵硬，扎克伯格再被美国进行配置。 所以经过网友们的分析，说明了扎克伯格可能不是一个人类，而是一个机器人。

总结

扎克伯克在2018年的听证会上，一言一行都令人质疑，无论是走路还是坐着，他的肢体都很僵硬，而且脸上没有任何表情变化。因此，有人认为扎克伯格不是一个人类，而是一个成立了Facebook、年仅36岁就成为富豪的机器人。

扎克伯格为什么变成机器人？

扎克伯格没有变成机器人，这是网友恶搞的，还有部分有心人恶意宣传造成的误解，他是人类，现在机器人可没有那么发达。

马克·艾略特·扎克伯格（英文：Mark Elliot Zuckerberg），1984年5月14日生于美国纽约州白原市，社交网站Facebook（脸书）的创始人兼首席执行官，被人们冠以“第二盖茨”的美誉。2002年毕业于艾克塞特学校；2004年创办社交网站Facebook；2017年5月获哈佛大学荣誉法学博士学位。

主要成就：

2021年10月28日，Facebook宣布，将把公司名称改为“Meta”。创始人扎克伯格提到，新名字是为了突出公司对元宇宙发展的专注，同时也可以解决公司名与旗舰产品名称都叫Facebook的“固有困扰”。

2022年1月，入选《福布斯》公布的美国25位最慷慨的捐赠者名单。

2022年2月，扎克伯格在彭博亿万富翁榜单的第12位。

扎克伯格是机器人吗?

扎克伯格不是机器人。

2018年，扎克伯格因为facebook用户隐私泄露的问题，出席美国国会听证会，他在听证会上的表现，让人们觉得扎克伯格是“机器人”。面无表情的扎克伯格近100位参议员，5个小时，各大媒体记者，扎克伯格丝毫不慌，面不改色，对答如流。其实他本不是机器人。

早年岁月

1984年5月14日，扎克伯格出生于纽约的一个犹太人家庭。扎克伯格开始写程序是在中学时期。他的父亲在20世纪90年代曾教导他Atari BASIC Programming，之后聘请软件研发者David Newman当他的家教。Newman曾说扎克伯格是一个神童（prodigy）。

扎克伯格高中时，已经在家里附近的Mercy College上课。扎克伯格很喜欢程序设计，特别是沟通工具与游戏类。

他还开发过名为ZuckNet的软件程序，让父亲可以在家里与牙医诊所交流。这一套系统甚至可视为后来的美国在线实时通信软件的原始版本。根据作家Jose Antonio Vargas所描述的：“扎克伯格创造孩子们的电脑游戏。”

聊天机器人概述

聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类，进而与人进行对话的程序。

1950年，图灵（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上发表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，这篇文章开篇就提出了“机器能思考吗？(Can machines think?)”的设问，提出了经典的 图灵测试（Turing Test） 。通过图灵测试被认为是人工智能研究的终极目标，图灵本人也因而被称为 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天机器人程序 ELIZA 诞生，由麻省理工（MIT）的约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发，开发用于临床模拟罗杰斯心理治疗的 BASIC脚本程序 。实现技术仅为对用户输入计算机的话语做关键词匹配，并且回复规则是由人工编写的。

1972年，美国精神病学家肯尼思·科尔比（Kenneth Colby）在斯坦福大学（Standford University）使用 LISP 编写了模拟偏执型精神分裂症表现的计算机程序 PARRY 。

1988年，英国程序员罗洛·卡彭特（Rollo Carpenter）创建了聊天机器人 Jabberwacky ，项目目标是“以有趣、娱乐和幽默的方式模拟自然的人机聊天”，这个项目也是通过与人类互动创造人工智能聊天机器人的早期尝试，但 Jabberwacky 并未被用于执行任何其他功能。技术是使用 上下文模式匹配技术 找到最合适的回复内容。

1988年，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的罗伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人开发了名为UC（UNIX Consultant）的聊天机器人系统。UC聊天机器人目的是帮助用户学习UNIX操作系统。

1990年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳（Hugh G. Loebner）设立了人工智能年度比赛------勒布纳奖（Loebner Prize）。勒布纳奖旨在借助交谈测试机器的思考能力，它被看做对图灵测试的一种时间，其比赛的奖项分为金、银、铜三等。目前为止，尚无参赛程序达到金奖或银奖标准。

在勒布纳奖的推动下，聊天机器人迎来了研究的高潮，其中较有代表性的聊天机器人系统是1995年12月23日诞生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。随着 ALICE 一同发布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移动端虚拟助手的开发中得到了广泛的应用。

2001年，SmarterChild在短信和即时通信工具中广泛流行，使得聊天机器人第一次被应用在了即时通信领域。2006年，IBM开始研发能够用自然语言回答问题的最强大脑 Watson ，作为一台基于IBM“深度问答”技术的超级计算机， Watson 能够采用上百种算法在3秒内找出特定问题的答案。

2010年，苹果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技术来源于美国国防部高级研究规划局公布的CALO计划：一个简化军方繁复事务，且具备学习、组织及认知能力的虚拟助理。CALO计划衍生出来的民用版软件就是 Siri虚拟个人助理 。

此后，微软小冰、微软Cortana（小娜）、阿里小蜜、京东JIMI、网易七鱼等各类聊天机器人层出不穷，并且这些聊天机器人逐渐渗透进人们生活的各个领域。

2016年，全国各大公司开始推出可用于聊天机器人系统搭建的开放平台或开源架构。

2010年至今，标志性的聊天机器人产品如下图所示。

总结：随着人工智能相关技术“东风”渐起，自然语言处理研究硕果颇丰，聊天机器人相关技术迅速发展。同时，聊天机器人作为一种新颖的人机交互方式，正在成为移动搜索和服务的入口之一，毕竟搜索引擎的最终形态很可能就是 聊天机器人 。众多人工智能领域的探索者和开发者都想紧紧抓住并抢占聊天机器人这一新的交互入口。

下面从几个维度对齐进行分类介绍。

在线客服聊天机器人系统 的主要功能是自动回复用户提出的与产品或服务相关的问题，以降低企业客服运营成本、提升用户体验。代表性的商用在线客服聊天机器人系统有小i机器人、京东JIMI客服机器人、阿里小蜜等。以京东JIMI客服机器人为例，用户可以通过与JIMI聊天了解商品的具体信息、了解平台的活动信息、反馈购物中存在的问题等。另外，JIMI具有一定的 拒识能力 ，因此可以知道用户的哪些问题时自己无法回答的，且可以及时将用户转向人工客服。阿里巴巴集团在2015年7月24日发布了一款人工智能购物助理虚拟机器人，取名为“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客户需求所在的垂直领域（服务、导购、助手等），通过“智能+人工”的方式提供良好的客户体验。

娱乐场景下聊天机器人系统 的主要功能是同用户进行不限定主题的对话（闲聊），从而起到陪伴、慰藉等作用。其应用场景集中在社交媒体、儿童陪伴及娱乐、游戏陪练等领域。有代表作的系统如微软的“小冰”、微信的“小微”、北京龙泉寺的“贤二机器僧”的等。

教育场景下的聊天机器人系统 可以根据教育内容的不同进一步划分。这类聊天机器人的应用场景为具备人机交互功能的学习、培训类产品，以及儿童智能玩具等。

个人助理类 应用可以通过语音或文字与用户进行交互，实现用户个人事务的查询及代办，如天气查询、短信手法、定位及路线推荐、闹钟及日程提醒、订餐等，从而让用户可以更便捷地处理日常事务。

智能问答类 聊天机器人系统可以回答用户以自然语言形式提出的事实型问题及其他需要计算和逻辑推理的复杂问题，以满足用户的信息需求并起到辅助用户决策的目的。不仅要考虑如 What、Who、Which、Where、When 等事实型问答，也要考虑如 How、Why 等非事实型问答，因此智能回答的聊天机器人通常作为聊天机器人的一个服务模块。

从实现的角度来看，聊天机器人可以分为 检索式 和 生成式 。检索式聊天机器人的回答是提前定义的，在聊天时机器人使用规则引擎、模式匹配或者机器学习训练好的分类器从知识库中挑选一个最佳的回复展示给用户。生成式聊天机器人不依赖于提前定义的回答，但是在训练机器人的过程中，需要大量的语料，语料包含上下文聊天信息和回复。

尽管目前在具体生产环境中，提供聊天服务的一般都是基于检索的聊天机器人系统，但是基于深度学习Seq2Seq模型的出现可能使基于生成的聊天机器人系统成为主流。

基于功能的聊天机器人可以分为问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统4种。

目前，对问答系统和主动推荐系统的评价指标较为客观，评价方式也相对成熟。而面向任务的对话系统和馅料系统，在给定相同输入的情况下，系统回复形式可以多种多样，对于用户的同一输入，通常有多种合理且数目不固定的回复，这使得很难通过一种客观的机制对其进行评价，所以在评价时需要加入人的主观判断作为评价的依据之一。

通常，一个完整的聊天机器人系统框架如图，其主要包含自动语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成5个主要的功能模块。需要指出的是，并不是所有的聊天机器人系统都需要语音技术。

例如，以文字方式实现人机交互的聊天机器人系统，就不需要自动语音识别模块和语音合成模块。

Amazon Lex是一种可以在任何程序中使用语音和文本构建对话界面的服务。Amazon Lex提供可扩展、安全且易于使用的端到端(end2end)解决方案，以构建、发布和监控开发人员发布的机器人。下图展示了聊天机器人如何通过对话的方式协助用户完成订花的需求。

另一个典型的聊天机器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai积累了大量高质量的对话数据，有效促进了聊天机器人系统的发展，并通过将人工智能和人类智能结合，进一步提升了聊天机器人的智能水平。

聊天机器人的4种分类，包括 问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统。

Siri被定位为面向任务的对话系统，为用户提供打电话、订餐、订票、放音乐等服务。Siri对接了很多服务，且设置了 “兜底” 操作，当Siri无法理解用户的输入时就命令搜索引擎返回相关的服务。Siri的出现引领了移动终端个人事务助理的商业化发展潮流。

下图是Siri的技术框架：

2011年2月，IBM耗资3000万美元研发的IBM Watson登上了美国著名智力问答竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy)，面对节目中充满双管意思的英文问题，IBM Watson能做出分析并在庞大的自然语言知识库中寻找线索，将这些线索组合成答案。最终，IBM Watson压倒性地优势击败了节目中最聪明的人脑，同时创下了这个知识竞赛系列节目27年历史上的最高分。IBM Watson作为IBM公司研发的问答系统，集成了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等多项技术的应用，形成了假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的深度问答技术。IBM Watson可以分析自然语言形式的数据，通过大规模学习和推理，为用户提供个性化服务。

2012年7月9日，谷歌发布了智能个人助理Google Now。Google Now通过自然语言交互方式为用户提供页面搜索、自动指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基础上发布的语音助手。Allo具备随时间推移学习用户行为的能力。

2014年4月2号

主动推荐系统采用的是一种实现个性化信息推送的技术方式。主动推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为数据建立用户画像，从而基于用户画像主动向用户推荐系统认为能够满足用户兴趣和需求的信息。在电商购物（如阿里巴巴、亚马逊）、社交网络（如Facebook、微博）、新闻资讯（如今日头条）、音乐电影（如网易云音乐、豆瓣）等领域均有广泛而成功的应用。主动推荐系统本质上是一项帮助人们解决信息过载(information overload)问题的工具。所谓信息过载，是指用户真正需求、真正感兴趣的东西被淹没在其同类物品的海洋里。 主动的交互方式能够显著提升用户体验，且机器人主动交互的方式更接近真实的人与人之间的对话方式，使得对话更自然。

一种主动推荐的方式，是基于 知识图谱（Knowledge Graph） 的主动推荐系统。例如，在建立音乐领域的主动推荐系统时，可以先建立音乐领域知识图谱和用户知识图谱，然后在进行用户信息搜索的过程中建立起用户的音乐喜好画像，从而更精准地对用户进行音乐推送。

从图中可看出，在用户点播歌曲的过程中，主动推荐系统可以结合音乐知识图谱、用户个人知识图谱，以及用户的历史对话数据，综合给出最优的音乐推荐。

主动推荐系统与问答系统、面向任务的对话系统和闲聊系统被认为是聊天机器人产品的4种主要分类。