Eliza
Eliza诞生于1966年，发明者是MIT一名叫Joseph的教授。Eliza一开始的角色是一名心理学家，它所践行的疗法叫人本主义疗法，人本主义疗法特别有意思，他希望对求助者创造无条件的支持和鼓励，使的求助者能够发现自己的问题，所以他特别关注求助者的本身，机器人只是做一个陪伴，只要帮他理清思路而已。这样，Eliza可以避免被问到关于自己的问题，它只是做一个基本的陪伴而已，任务比较简单。
有趣的是Joseph发明Eliza之后发觉它特别powerful，很多人包括他的助手都愿意跟Eliza聊天，并且聊自己很私密的事情，最后还要求Joseph不能够看他们的聊天记录。Joseph就觉得未来机器人的发展会很可怕，会涉及到拥有私人的秘密，可以做很多坏事，他花了很多时间来反对研究Chatbot，反对自己的研究的成果。
我们来感受一下Eliza有多powerful。
这里有两段对话，左边的是Joseph发表的一段对话，这里我们可以看到，H表示的是human，就是来访者，B代表的就是Eliza。
我们可以看到，来访者开始先抱怨说男人都是一样的。Eliza就说，怎么会一样呢？来访者说，他们都喜欢烦我。Eliza说，能给个具体的例子吗？来访者说，我男朋友就逼我来这里。然后Eliza说，你男朋友逼你来这里吗？对话就这样继续下去。
到最后来访者说，你在某些方面挺像我父亲的，从这句话中可以看出，来访者已经把Eliza看成是一个真正的心理医生，这让Joseph觉得特别可怕。
右面是我实现的一个Eliza的一个中文版，如果你认真跟它对话，不调戏它，你才是可以看到，它有帮来访者理清思路的效果的。这里我先开始说，你好。然后它问我心情怎么样。我说心情不是很好啊。它就说，那是什么事情让你不开心？我说跟我妈吵架了。它说你跟你妈的关系如何？这句已经不是特别顺畅了。顺畅的话它应该是问一些吵架的事情。但是我们可以看到，就基本上语言的还是顺畅的，跟我们正常的人聊天还是有些相似之处的，我右边有放了一个二维码，如果大家感兴趣，可以去扫这个二维码，聊聊看。
Eliza的工作原理很简单，通过简单的模式匹配，甚至没有任何的语义理解，它也只能够处理文本。
图中是Eliza的一段伪代码，我们可以看到它是做一个简单的关键字匹配，这里它有大概两百多个模板，如果匹配到一个或者多个关键字，它就用关键字对应的模板去回复，如果匹配不到的话，它只是简单的把“我”改成“你”，然后返回原话，比如说我们前面看到的：来访者说“我父亲”，然后Eliza说“你父亲”；来访者说“我男朋友逼我来这里”，Eliza说“你男朋友逼你来这里”。只是简单的重复他的对话。
但是就是这些很简单的规则，基本是现在很多很有名的聊天机器人的基石，比如说ALICE、Mitsuku、机器人小冰等等，ALICE和Mitsuku都是Eliza的一个直接的延伸，只不过在此基础上极大的扩展了模板，并且加了一些跳转，但仅仅是扩大了模板使Chatbot就变得特别强大。
Mitsuku
ALICE和Mitsuku都是三届Loebner铜奖的获得者。Loebner奖是聊天机器人非常重要的奖项，它用来奖励每年最像人类的聊天机器人，2017年的获奖者是Mitsuku。和ALICE同时诞生的还有一个叫AIML的语言，通过这种AIML的语言，我们可以做到很快速的匹配。Mitsuku就是建立在这种语言的基础上的。
下面我们看一下Mitsuku的一些实例，这里有两个对话，左边是Mitsuku和Alexa的对比，这个视频发表于2016年10月底。
我们可以看到在2016年10月底，这个视频发表的时候，Alexa仍无法做多个回合的对话，这里当作者说到“it”的时候， Alexa的回答是去定义那个“it”。而Mitsuku是知道这个“it”代表的是印度，所以我们可以看到在多个回合的对话和对话的流利有趣程度来讲Mitsuku是要优于Alexa。这是因为Mitsuku的模板来源于网络，它跟微软小冰一样，通过收集网上大量的人的对话，只是返回一些人的言语而已，所以它的回答特别像人。但是Mitsuku除了聊天之外没有其他功能，而Alexa可以控制家电，可以帮你买东西，可以记录信息等等，就有用程度来讲，Alexa要远超于Mitsuk。
右边是我跟机器僧贤二的一段对话，大家可以看到这类Chatbot一个特点是它们的对话没有一个Topic的概念，就只能够“尬聊”，并不能维持一个Topic进行深入探讨，因为它并不知道你前面讲的是什么。
前例中，Mitsuku虽然能够知道前文聊天的内容是什么，但是如果我们更做比较复杂的指代，它就很难做到。工作原理上来说跟Eliza差不多，只做简单的模式查找替换，并不能针对语境做理解，而且它也不能够做一些语音的理解。
这里的展示的是，下面展示的是AMIL语言的一个简单的例子，我们可以看到它有一个叫Pattern的标注，这个Pattern就是我们人类说的话，它是用来匹配用户的话语的；下面有一个Template标注，是用来放置回复的模板的；最下面还有一个SRAI的一个标注，这是用来做跳转的，比如这里当用户说到：“What are you called”的时候，它可以跳转到“What is your name”这样一个模板。
Mitsuku这种模式之所以能够成功，一个原因是我们现在可以得到大量的用户的聊天数据。另一个原因是我们的语言会follow一个叫Zipf`s Law的分布。简单来说，我们如果把词语按词频来排序，那么这个词频大致会是1/X的一个分布，X表示的是词的排序，也就说人类语言并没有我们想象的那么复杂。
有人对英语做过统计，每个句子的第一个词大概有两千种可能，但是如果我们把第一个词放好之后，第二个词就只有两种可能了。所以总的句子的数量并不是特别多，当然如果我们每个人说话都像莎士比亚一样，非常具有创造性的话，那么Mitsuku这种方式可能就不太成功了。