虽然有些人可能会将聊天机器人与对话型人工智能混淆，但必须意识到两者的能力略有不同。
后者基于认知架构，面向AGI，是通用的，前者基于机器学习，深度学习技术。Srini Pagdyala，Aigo的联合创始人。人工智能在他的一篇LinkedIn博客中将聊天机器人定义为一种狭隘或薄弱的面向人工智能的、目的驱动的技术。斯里尼认为，对话人工智能可以作为通用用户界面，通过使用自然语言能力与机器和系统进行人性化交互，而“狭窄或弱人工智能”为对话人工智能提供输入。这两种技术是互补的，当它们有效地结合在一起时，可以增强客户体验，并为客户和公司带来显著的价值。
聊天机器人被认为处于对话式人工智能的早期发展阶段。怎样让我们深入了解一下。
发展时间表
为了追求更人性化的特征，不仅是粗鄙的任务，现代聊天机器人往往都是高度专业化的。聊天机器人在人工智能的结合下，变得更加多样化和富有创造力。但是，像NLP这样的人工智能能力是如何帮助进化的呢？
根据Medium的一份报告，在聊天机器人开发的早期阶段，核心NLP方法被用来设计它们，因为当时机器学习并不完全可行。慢慢地，机器学习方法开始发挥作用，传递更多的数据和代码。随后是谷歌2018年的开创性论文《BERT》，帮助研究人员超越所有研究。人们应该理解这样一个事实，即除非使用最初的蛮力和核心方法，否则今天的ML算法永远不会有足够的数据。
在过去的十年里，聊天机器人已经进化出了强大的能力。
ELIZA
Eliza是约瑟夫·韦岑鲍姆于1964年创建的第一批自然语言处理计算机程序之一。它是在麻省理工学院人工智能实验室开发的。其主要目的是展示人类和机器之间的交流的肤浅性。它因精神病患者认为它是人类而声名鹊起。Eliza使用“模式匹配”和替代方法模拟了聊天机器人的体验。这让用户产生了一种理解程序部分的错觉，但没有内置的事件上下文框架。伊丽莎通过提供“脚本”进行互动。它们最初是用MAD Slip（一种编程语言）编写的。它允许ELIZA处理用户输入，并按照脚本的规则和方向进行对话。这是第一批能够尝试图灵测试的程序之一。
Cleverbot
Cleverbot由英国人工智能科学家罗洛·卡彭特创建。这是一个喋喋不休的网络应用程序，它使用人工智能（AI）与人类进行对话。它采用了核心自然语言处理和模糊逻辑技术。模糊逻辑用于以启发式方法处理存储的一百万条记录及其利用。凭借超过2.79亿次的交互，Cleverbot已经积累了大约3-4%的数据。Cleverbot现在正在迈出下一大步，旨在通过实施ML技术来提高效率。它在亚历山大·D·霍尔（Alexander D.Hall）的热门creepypasta ARG网络连续剧《本·德罗德》（Ben Drowned）中出现后声名鹊起。
Mitsuku
Mitsuku是Pandorabots开发的一款基于网络的聊天机器人，2013年和2016年两次获得年度Loebner奖，因为它是世界上最像人的聊天机器人。被标记为“虚拟朋友”的三木可以根据用户的要求回答问题、玩游戏和玩把戏，并且能够进行基本的推理。它也可以在Kik Messenger上使用。史蒂夫·沃斯维克（Steve Worswick）在长达13年的时间里完成了基础开发，因为他对自己的IT支持工作感到失望。代码库约为350000。它基于由模式和模板元素组成的AI/ML技术。
Rose
Rose是由Brillig Understanding，Inc.创建的一款屡获殊荣的聊天机器人。Brillig将Rose定位于普通少女。他们声称赋予话痨自己的个性，但从用法上理解，这只是基于代码设置的。这里的主要目标是为聊天机器人提供一个发展的起点，让聊天机器人展示自己的情感和思维过程。该程序主要基于旨在检测意义的强大模式匹配和结合C样式通用脚本的简单规则布局。
Xiaoice
Xiaoice是微软STCA于2014年基于情感计算框架开发的AI系统。小冰是一种独特的人工智能伴侣，通过建立情感联系来满足人类对交流、情感和社会归属的需求。在系统设计中，智商（IQ）和情商（EQ）都被考虑在内。聊天体验基于Markov决策过程（MDPs），该过程优化了XiaoIce的长期用户参与度。
