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    如何制作人工智能聊天機(jī)器人(如何制作人工智能聊天機(jī)器人教程)

    發(fā)布時間:2023-04-10 16:11:15     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 101        

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于如何制作人工智能聊天機(jī)器人的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    如何制作人工智能聊天機(jī)器人(如何制作人工智能聊天機(jī)器人教程)

    一、C#開發(fā)聊天機(jī)器人

    學(xué)習(xí)一下智能控制,神經(jīng)元相應(yīng),遺傳算法什么的,說實(shí)話這不是程序員的研究范圍,沒有人工智能方面的基礎(chǔ)沒辦法做。。。。

    二、AI聊天機(jī)器人,你想來一個嗎?

    在這個快節(jié)奏的世界里,每個人都希望自己的問題得到馬上回答。每個企業(yè)都試圖解決其客戶的問題,以維護(hù)品牌聲譽(yù),不損害客戶忠誠度。但是,從人性化的角度來說,全天候給用戶提供即時回復(fù)幾乎是不可能的。

    聊天機(jī)器人的加入,可能會帶來革命性變化,它們會24小時不停歇地等待客戶的詢問。不過,許多人不贊成這項(xiàng)發(fā)明(這些人中既有提供服務(wù)的人也有接受服務(wù)的人)。他們更喜歡傳統(tǒng)的人工方式。一方面從心理上來說,大家感覺同機(jī)器聊天有點(diǎn)冷冰冰;更重要的是討論話題的時候聊天機(jī)器人可能跟不上(回答不了)你。

    是時候找人工智能(AI)聊天機(jī)器人改善客戶體驗(yàn)了。今天就讓我們一起來 探索 聊天機(jī)器人及其應(yīng)用世界。

    本文2376字,需要閱讀8分鐘

    聊天機(jī)器人能代替客服嗎?

    當(dāng)你從電腦或手機(jī)應(yīng)用程序中提出你的問題,得到一個響應(yīng)時,這種對話類型就是聊天機(jī)器人。在聊天界面里,聊天機(jī)器人圍繞用戶的問題進(jìn)行溝通、聊天。

    聊天機(jī)器人通常有兩種類型: 基于命令的聊天機(jī)器人和基于人工智能的聊天機(jī)器人。 它們能夠理解你的問題并根據(jù)問題提供相關(guān)信息。有什么差別,讓我們舉個例子。

    以上兩種情況的區(qū)別在于,AI聊天機(jī)器人更人性化。所有這些都是在NLP (Natural Language Processing 自然語言處理是人工智能的一個子領(lǐng)域) 的幫助下完成的。AI聊天機(jī)器人支持自動解碼人類對話,通過準(zhǔn)確理解上下文來回答客戶的眾多問題。這樣,用戶感覺他們是在和一個真實(shí)的人聊天,而不是和一臺機(jī)器聊天。

    總的來說,這兩種類型的聊天機(jī)器人各有優(yōu)缺點(diǎn)。一方面,基于命令的聊天機(jī)器人在其知識庫中支持無錯誤的答案。基于人工智能的聊天機(jī)器人更傾向于用自然語言給出答案。你可以自己決定你最喜歡哪種類型的。

    聊天機(jī)器人能否取代客戶專家?

    我們將升級問題,這是一個爭論不休的話題——聊天機(jī)器人能否取代客戶支持專家。是的,機(jī)器人是一個完美的解決方案,可以迅速解決簡單和基本的問題,并隨時可用。但異常查詢和更復(fù)雜的問題并不拿手。這些問題需要轉(zhuǎn)移到專家身上。某些時刻人工代理最適合處理用戶的復(fù)雜對話,特別是當(dāng)用戶感到沮喪,不想與機(jī)器交談或聊天時。人機(jī)協(xié)同是最佳解決方案。

    聊天機(jī)器人的好處

    這里列舉聊天機(jī)器人的優(yōu)點(diǎn),你可以自己斟酌是否可以用到你的業(yè)務(wù)中,如何使用。

    即時服務(wù): 等待別人回答你的問題對許多人來說是令人沮喪的。它也會對你的品牌形象產(chǎn)生負(fù)面影響。使用聊天機(jī)器人,您可以最大限度地減少等待時間,并及時回復(fù)客戶的疑問。

    無論是凌晨2點(diǎn)還是凌晨5點(diǎn)都有回應(yīng);哪怕是最忙碌的時候也不會占線。全天候響應(yīng)功能吸引了許多企業(yè)采用聊天機(jī)器人。通過從 歷史 對話中汲取靈感,聊天機(jī)器人可以解決任何查詢,精通于解決最基本的任務(wù),比如回答有關(guān)賬戶余額的基本問題、提供有關(guān)服務(wù)的信息、修改你的聯(lián)絡(luò)方式等等。

    有效互動: 它們可以對客戶體驗(yàn)進(jìn)行個性化設(shè)置。通過處理客戶對話中產(chǎn)生的信息,與客戶的互動個性化。舉個簡單例子,它們能夠記住你是誰,記住你曾經(jīng)遇到過什么問題。這樣你就不必重復(fù)情況介紹,直接切入主題。

    無壓力管理: 也許你不會相信,但在某些情況下,它們可以判斷出人類的情緒,如憤怒、恐懼、疑惑或幸福等。但永遠(yuǎn)不會被負(fù)面情緒影響。

    品牌美譽(yù): 毫無疑問,聊天機(jī)器人會成為你的品牌文化最忠實(shí)的擁護(hù)者,并在每一次互動的過程中潛移默化的影響客戶。(這里要強(qiáng)調(diào)不是要給客戶推送品牌廣告。及時、高效解決客戶問題,滿足客戶需求,是每個品牌力求表現(xiàn)的。)

    激勵員工: 可能人工智能的存在會讓員工產(chǎn)生一種即將失去工作的恐懼,因?yàn)槿斯ぶ悄芫哂心7氯祟愋袨榈膹?qiáng)大能力。令人驚訝的是,這將鼓勵您的員工表現(xiàn)更好,這將自動提高您的生產(chǎn)力,并導(dǎo)致更多的利潤。

    不斷學(xué)習(xí): 在人工智能的幫助下自動提高聊天機(jī)器人的質(zhì)量。這意味著隨著時間的推移,聊天機(jī)器人會給客戶更多的最佳答案。只需升級數(shù)據(jù),就可以回答與同一主題相關(guān)的其他復(fù)雜問題。所有信息都將添加到聊天機(jī)器人的知識庫中。這個過程效率高得驚人。想想如果教會一個人需要多長時間?(聊天機(jī)器人不僅自己能夠?qū)W習(xí),還可以用于教育,未來教育:AI能讓我們更聰明嗎?)

    AI聊天機(jī)器人的問題

    數(shù)據(jù)安全: 對于幾乎所有AI產(chǎn)品來說,數(shù)據(jù)安全都是需要重視的問題。在與AI聊天機(jī)器人互動的過程中討論了很多敏感信息,如果它收集的所有這些數(shù)據(jù)都在內(nèi)部共享,那么出現(xiàn)錯誤的風(fēng)險(xiǎn)就很高。泄露敏感數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致許多刑事犯罪。

    準(zhǔn)確率: 使用聊天機(jī)器人的另一個缺點(diǎn)是精確度。很明顯,通過了解整個對話的背景,專業(yè)人員可以以最佳的方式給出與復(fù)雜問題相關(guān)的最佳答案。聊天機(jī)器人在處理復(fù)雜問題時還沒有那么準(zhǔn)確。這就是為什么在復(fù)雜查詢的情況下,需要將整個會話轉(zhuǎn)移到人工的原因。

    AI聊天機(jī)器人的未來

    聊天機(jī)器人的作用,以滿足您的業(yè)務(wù)需求為重點(diǎn)。聊天機(jī)器人往往對您的業(yè)務(wù)有很多好處。從增強(qiáng)溝通渠道到提高組織效率。很明顯,人類不可能24小時無休的工作,情緒波動和疲勞等因素也存在。機(jī)器不受這種東西的影響。除此之外,由于AI聊天機(jī)器人一次可以處理數(shù)千個對話,因此整體生產(chǎn)力也得到了提高。

    隨著自動化技術(shù)應(yīng)用的加強(qiáng),從智能城市到智能家居和工業(yè)自動化,你將見證每個人都在數(shù)字化。

    盡管聊天機(jī)器人還處于初級階段,還有很多完善升級工作要做。但使用AI聊天機(jī)器人的企業(yè)數(shù)量將隨著時間的推移而不斷增長。原因很簡單。它可以幫助你節(jié)省時間和金錢。

    三、如何讓機(jī)器擁有像人一樣的思維——用戶畫像、人物性格與聊天機(jī)器人

    [人工智能] [用戶心理]  

    最近,我給我三歲的女兒買了一本繪本,名字是“Can I build another me”,她愛不釋手。這本書的主角是一個厭倦了自己規(guī)律生活的孩子,他希望能訓(xùn)練出一個機(jī)器人代替自己按時午睡、吃飯、去幼兒園,這樣他就可以自由自在地玩耍。于是,他買來一個最便宜的機(jī)器人,帶回家來訓(xùn)練它。在這個過程中,他遇到的第一個問題就是,怎樣才能讓機(jī)器人才能變成他呢?于是,他試圖告訴機(jī)器人各種關(guān)于自己的信息,包括他的姓名、年齡、身高、體重,父母、兄弟和寵物,甚至包括“左撇子”“易煩躁”“襪子經(jīng)常破洞”這種信息。

    這繪本的作者腦洞很大,他也在思考我們所思考的問題。這個故事也告訴我們,要讓機(jī)器人擁有人一般的思維,第一步便是 理解自己 。因?yàn)檫@樣我們才能告訴機(jī)器人,怎樣做才能最像自己。我們從以下幾個方面探討這個問題:

    1. 人工智能與心理學(xué)

    2. 人格分類及推測

    3. 如何讓機(jī)器人像人一樣思考

    在很長一段時間內(nèi),我們團(tuán)隊(duì)一直從事用戶畫像的研究。什么是用戶畫像?簡單說來,就是通過用戶產(chǎn)生的大數(shù)據(jù),去猜測和理解一個人的年齡、職業(yè)、興趣愛好,也可以去描繪一群人的 生活規(guī)律 和 移動模式 。這讓我們開始思考,我們能不能通過這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步走到人的內(nèi)心深處,去了解她們的 性格和情感 呢?這并不容易。但是在研究的過程中,我們發(fā)現(xiàn)這些問題在心理學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)被思考了上千年。實(shí)際上,人工智能和心理學(xué)這兩個領(lǐng)域?qū)嶋H上早就有交叉。

    兩年前,我們便開始拜訪著名的心理學(xué)家和教授,試圖進(jìn)行跨學(xué)科合作交流。在這個過程中,我們首先想解決的問題就是人格。 從用戶生成的大數(shù)據(jù)中能否計(jì)算出人的性格?

    雖然人格這個術(shù)語在日常生活中很常見,但是給人格下一個準(zhǔn)確清晰的定義卻并非易事,即使是心理學(xué)家們在這個術(shù)語的定義上也很難達(dá)成共識。 人格最早的定義可以追溯到2000多年前(公元前400年) 古希臘醫(yī)學(xué)家希波克拉底(Hippocrates)的體液說 ,他認(rèn)為人體是由四種體液構(gòu)成,包括血液、粘液、黃膽汁和黑膽汁,而這四種體液的分布便決定了人的性格:黑色的膽汁產(chǎn)生了憂郁型人格,血液產(chǎn)生了樂觀型人格,黃色膽汁產(chǎn)生了沖動易怒型人格,而粘液產(chǎn)生了冷靜型人格。盡管希波克拉底的體液說已經(jīng)被現(xiàn)代醫(yī)學(xué)所否定,但是他關(guān)于人格分類的探討是有啟發(fā)意義的,以致于后來的心理學(xué)家仍然一直探討這個問題。

    在我們與心理學(xué)家交流時,我們發(fā)現(xiàn)了一個有趣事實(shí):在現(xiàn)代心理學(xué)中, 人格的定義其實(shí)跟語言的使用有著緊密的關(guān)系 。其實(shí)在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域,我們對語言也有很多研究,我們稱之為“自然語言理解”。在心理學(xué)里面,有一個概念叫“詞匯學(xué)假說”。什么叫詞匯學(xué)假說?根據(jù)這個假說,我們無需通過觀察、研究各種各樣的人來研究人格,我們可以簡單一些,通過直接觀察人類語言中相關(guān)詞匯。比如說,你介紹一位朋友給我認(rèn)識,可能會用一大段話來描述他:“他特別喜歡說話,每次都聽到他在說話,是個話癆”等等。其實(shí),一個詞即可概括這段話:健談。因此,心理學(xué)家決定整理這些描述性詞匯。如果這個詞匯不多的話,它們便可成為建立分類體系的基礎(chǔ)。

    基于這些觀察,人格理論的先驅(qū)奧爾波特(Allport)和奧德伯特(Odbert)于1936年對英語詞匯進(jìn)行了艱難而又系統(tǒng)的調(diào)查研究。通過查看詞典,他們按照個人特質(zhì)、暫時的情緒或者行為以及智力與才干這四個類別發(fā)現(xiàn)大約18000個單詞,并進(jìn)一步從中整理出 四千多個描述性格的詞匯 。雖然說四千似乎已經(jīng)很少了,但對于整個用戶語言來說,這仍然是很復(fù)雜的。

    試想下,在描述一個人性格的時候,如果要給這四千個描述維度分別打分,這該是多大的工作量。因此,他們想在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步縮減。在這個過程中,他們發(fā)現(xiàn),這些單詞間其實(shí)存在一些相關(guān)性。比如說,一般外向的人通常也比較健談,冷靜的人通常也比較理智,但他可能也比較內(nèi)向。如果能定位這些相關(guān)性,便可在此基礎(chǔ)上對四千多個詞進(jìn)行進(jìn)一步歸類。

    近二十年來,人格研究者關(guān)注與支持最多的人格定義是 “大五人格理論 ” 。包括了五個高度概括的人格因素:外向性 (Extraversion),盡責(zé)性 (Conscientiousness),神經(jīng)質(zhì) (Neuroticism),隨和型(Agreeableness)和開放性(Openness)。每個人格因素下還有一些細(xì)分特質(zhì)(比如外向性下包括了是否經(jīng)常參加活動、是否熱心腸等)。這樣,以后你在介紹朋友時,可以將他描述為“比較外向,但不太隨和,可能比較情緒化的一個人”。方式很簡單,但是描述很全面。

    實(shí)際上,整理這些詞匯以及生成人格分類體系大多是依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動,與計(jì)算機(jī)科學(xué)有很多很緊密的聯(lián)系。那我們能不能自動的計(jì)算用戶的大五人格呢?其實(shí)這也是有可能的。

    在傳統(tǒng)人格測量中,心理學(xué)家往往采用訪談和調(diào)查問卷這種形式,需要耗費(fèi)大量的人力、財(cái)力和時間,受測者往往局限于幾十人到幾百人的規(guī)模,不可能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模用戶的測量。但心理學(xué)中還有一種人格測量的方法,叫做 行為測量 ,通過觀察個體的行為來進(jìn)行測評。行為測量的理論基礎(chǔ)是人格理論中的人類行為的一致性。既然人格能夠解釋人際之間的穩(wěn)定的個體差異,那么個 體行為表現(xiàn)出的差異性就跟個體的人格息息相關(guān) ,因此通過觀察個體行為使得預(yù)測人格變成了可能。只是在計(jì)算機(jī)技術(shù)得到廣泛應(yīng)用之前,心理學(xué)家很難收集到用戶足夠豐富的行為數(shù)據(jù),因此數(shù)據(jù)的匱乏導(dǎo)致了行為測量在傳統(tǒng)心理學(xué)中并沒有被廣泛采用。

    近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)和各種傳感設(shè)備的普及,用戶的行為數(shù)據(jù)被廣泛收集,再加上人工智能方法在建模用戶方面的推進(jìn),使得通過行為數(shù)據(jù)測量人格的方法在計(jì)算機(jī)和心理學(xué)的交叉領(lǐng)域得到了快速的發(fā)展。我們的研究工作在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步,提出 “人格推測模型” ,利用社交媒體上的 異構(gòu)數(shù)據(jù) (比如頭像照片、發(fā)表的文字、表情符使用以及社交關(guān)系等)來預(yù)測大五人格。比如說針對圖片,我們可以,算出語義表示,再將這些圖片聚成某些類別,如卡通、自拍、合影、動植物。用基于行為數(shù)據(jù)的人工智能方法進(jìn)行人格預(yù)測,首先需要收集少量用戶的調(diào)查問卷結(jié)果作為標(biāo)注。通過 標(biāo)注用戶行為特點(diǎn)及人格特征,將它們之間的映射和聯(lián)系輸入模型中,以訓(xùn)練出一個好的模型 。

    實(shí)際上,我們找了一批志愿者,他們提供了自己的數(shù)據(jù),并完成了問卷調(diào)查,這樣我們便擁有兩方面數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練完模型后,新的用戶便無需完成用戶調(diào)查,模型可以自動計(jì)算其人格。聽很抽象但其實(shí)也很具體。例如,我們可以計(jì)算用戶發(fā)表文字和性格間的關(guān)系。大五人格有五個維度,我們可以 計(jì)算出文字和每一個維度間是特別正相關(guān)或者特別負(fù)相關(guān) 。例如一個經(jīng)常在朋友圈寫青春和自我的人可能比較外向,而常寫失敗和面對的用戶外向性得分便很低。還有一些用戶可能會寫時代、社會、成功這些聽起來非常正能量的詞匯,我們發(fā)現(xiàn)這些人盡責(zé)性比較高。相反,有些人可能經(jīng)常寫隨便、萌萌、氣質(zhì)這些詞,我們發(fā)現(xiàn)他們盡責(zé)性比較低。盡責(zé)性低并不是一個貶義詞:在這個模型中,在乎結(jié)果的人盡責(zé)性比較高,在乎過程的人盡責(zé)性比較低。這兩個極端都有它的優(yōu)勢,并無好壞之分。

    我們還通過計(jì)算大五人格和用戶頭像 類簇的皮爾遜系數(shù) ,展示了與大五人格強(qiáng)烈正相關(guān)或者負(fù)相關(guān)的類簇(每個類簇選取了2張圖片顯示)。這樣的計(jì)算揭示了一些有趣的現(xiàn)象:比如外向性得分高的用戶喜歡使用包含笑臉的頭像,而得分低的用戶往往在頭像中遮擋了面部表情或者使用側(cè)臉;開放性得分高的用戶往往使用和朋友在一起的照片作為頭像,而開放性得分低的用戶的頭像很多是自拍照。

    我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明單單使用頭像照片,就能使個體性格預(yù)測的準(zhǔn)確性到達(dá)0.6。我們不僅對每種維度上的行為數(shù)據(jù)提出了針對性的特征提取策略,而且使用集成學(xué)習(xí)技術(shù)(Ensemble)有效融合了不同維度的行為數(shù)據(jù)來提升大五人格預(yù)測的準(zhǔn)確率,使得個體大五人格預(yù)測的準(zhǔn)確性到達(dá)0.75以上。

    在理解用戶之后,下一步就是 如何利用這些知識來幫助機(jī)器人產(chǎn)生像人一樣的思維 。人類希望機(jī)器人能實(shí)現(xiàn)的重要行為之一就是聊天,微軟也提出了“Conversation as a Platform(對話即平臺)”的概念,認(rèn)為未來所有人機(jī)界面都將轉(zhuǎn)變?yōu)閷υ捊缑妗?/p>

    兩年前我看過一部電視劇,至今記憶猶新,是英劇《黑鏡(Black Mirror)》第二季第一集“be right back”。這部電視劇描述了一家人工智能公司,它可以通過一個人的社交媒體和在線聊天數(shù)據(jù)合成一個虛擬人,來模仿人物原型的性格特點(diǎn)和他的女友進(jìn)行對話。這看起來很科幻,但實(shí)際上離我們已經(jīng)并不遙遠(yuǎn)。2016年10月一篇新聞報(bào)道中也提到,來自俄羅斯的創(chuàng)業(yè)者Kuyda為了紀(jì)念去世的朋友Roman,用他的8000條短信數(shù)據(jù)訓(xùn)練了一個聊天機(jī)器人,并于2016年5月正式發(fā)布。

    盡管技術(shù)已經(jīng)前進(jìn)了一大步,但就算是目前最好的聊天機(jī)器人也還無法讓人感覺他是一個具有穩(wěn)定性格和情感、活生生的人。這就涉及到如何讓機(jī)器人的語言和行為更具有個性。

    隨著社交網(wǎng)絡(luò)盛行,帶有用戶標(biāo)簽的語言數(shù)據(jù)變得容易獲取。就像前面提到的新聞報(bào)道描述一樣,如果我們有足夠的關(guān)于某個人的數(shù)據(jù),就有可能訓(xùn)練出一個和他個性一樣的聊天機(jī)器人。當(dāng)然,我們還可以通過一群人,例如兒童、學(xué)生、甚至詩人的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練出 具有一類人特點(diǎn) 的機(jī)器人。例如,我們是否可以收集所有現(xiàn)代詩人的數(shù)據(jù),用這些數(shù)據(jù)來訓(xùn)練一個出口成詩的機(jī)器人?現(xiàn)在是可以做到的,但隨著研究的深入,相信最終我們還會遇到瓶頸,例如到底如何才能讓機(jī)器人具備更加真實(shí)的人類性格與情感,這還是需要和心理學(xué)家合作。

    其實(shí),最早的聊天機(jī)器人Eliza就是一個心理咨詢師。大概50多年前,MIT的一位研究員Joseph開發(fā)了Eliza,在與用戶聊天時,Eliza引入了心理學(xué)家羅杰斯提出的個人中心療法(Person-Centered Therapy),更多強(qiáng)調(diào)對話態(tài)度,比如尊重與同理心。Eliza其實(shí)自己并不主動說新內(nèi)容,它更多的是一直在引導(dǎo)用戶說話盡可能傾訴。看似討巧的Eliza項(xiàng)目取得了意外的成功,它的效果讓當(dāng)時的用戶非常震驚。以致于后來產(chǎn)生一個詞匯,叫ELIZA效應(yīng),即高估了機(jī)器人能力的一種心理感覺。ELIZA效應(yīng)其實(shí)現(xiàn)在也很常見,比如擊敗頂尖高手的AlphaGo一出現(xiàn),人們便覺得電腦已經(jīng)具有下圍棋的靈感,人工智能馬上要超越人類。但其實(shí),AlphaGo背后所有的程序都是人寫的。 所謂的靈感,所謂的智能,實(shí)際最終都是程序?qū)崿F(xiàn)的 。

    受ELIZA項(xiàng)目啟發(fā),微軟亞洲研究院也開展了DiPsy項(xiàng)目,這個項(xiàng)目的目標(biāo)是讓機(jī)器人能夠和人聊天,幫助他們克服心理上的問題。在這個項(xiàng)目中,我們借鑒了心理咨詢中常用的 認(rèn)知行為療法 (Cognitive Behavior Therapy) 和 正念療法 (Mindfulness)。DiPsy的特點(diǎn)是以自然、有效的方式引導(dǎo)對話,讓用戶盡情傾訴。它還會研究用戶心理過程,在數(shù)據(jù)驅(qū)動下,對用戶的心理特質(zhì)與精神障礙作出診斷。我們采取認(rèn)知行為療法(CBT)或早期干預(yù),在各種治療性的語境中,改變用戶的思維與行為方式,幫助存在風(fēng)險(xiǎn)的用戶緩解并管理心理問題。

    在未來,我們期待這個項(xiàng)目能幫助解決實(shí)際的社會問題,例如農(nóng)村留守兒童的心理疏導(dǎo)。在前不久舉辦的未來論壇上,微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋說,他想要解決三個和人腦息息相關(guān)的疾病:兒童自閉癥、中年憂郁癥、老年癡呆癥。我希望我們的技術(shù)能幫助他做到這一點(diǎn)。當(dāng)然,這些研究項(xiàng)目很多都還在起步階段,里面涉及到很多跟其他領(lǐng)域?qū)W者的合作,包括心理學(xué),社會學(xué)以及認(rèn)知科學(xué)。希望未來可以和更多學(xué)科交流,獲得更多研究上的靈感和創(chuàng)新。

    我們希望最終能實(shí)現(xiàn)讓機(jī)器擁有像人一樣的思維,并在人需要時能提供不僅幫助,還能陪伴。當(dāng)你孤獨(dú)時,至少有個AI與你在一起。

    知識圖譜:

    皮爾遜系數(shù): 用于度量兩個變量X和Y之間的相關(guān)(線性相關(guān)),其值介于-1與1之間。在自然科學(xué)領(lǐng)域中,該系數(shù)廣泛用于度量兩個變量之間的相關(guān)程度。

    集成學(xué)習(xí): 使用一系列學(xué)習(xí)器進(jìn)行學(xué)習(xí),并使用某種規(guī)則把各個學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行整合從而獲得比單個學(xué)習(xí)器更好的學(xué)習(xí)效果的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

    四、如何正確區(qū)分人工智能界面和聊天機(jī)器人

    1、人工智能界面

    人工智能界面背后存在一定的人工智能或計(jì)算智能。它是人工智能和普通用戶界面的混合體,通常這些界面只有簡單的頁面設(shè)計(jì)。

    人工智能界面正被很多創(chuàng)業(yè)公司使用,它可以完成多種任務(wù),這些界面可以在Slack和Messenger中的機(jī)器人中找到。以包含人工智能的網(wǎng)頁設(shè)計(jì)軟件Weps為例,這家創(chuàng)新企業(yè)使用人工智能界面讓用戶在Weps提出的固定問題中選擇答案來構(gòu)建網(wǎng)頁。這其中沒有用到多少人工智能,它沒有輸入框,用戶只能在一些已經(jīng)寫好的答案中進(jìn)行選擇。

    這個界面不斷向用戶提供相關(guān)建議的按鈕,但這并不是基于人工智能。當(dāng)然,這種方式相比普通的用戶界面顯得更有效率,其后的代碼和智能鏈接起到了作用。通常,不同計(jì)算機(jī)界面需要進(jìn)行專業(yè)設(shè)計(jì),包含大量信息,以滿足不同行業(yè)和使用情況的需求。

    這些因素也使得人工智能界面可以更好地理解用戶所需,提供個性化或指導(dǎo)性的交互體驗(yàn)。但是,盡管這種類型的用戶界面背后有人工智能的幫助,它們也無法和人工智能聊天機(jī)器人相比。

    2、人工智能聊天機(jī)器人

    目前存在兩種聊天機(jī)器人;腳本機(jī)器人和人工智能機(jī)器人。腳本機(jī)器人中不包含任何人工智能,而人工智能機(jī)器人是建立在神經(jīng)語言程序?qū)W「Neuro Linguistic Programming,NLP」和機(jī)器語言「Machine Language」之上的。后者擁有人類的學(xué)習(xí)和信息接受能力,因而更具效率。

    這些高效的機(jī)器運(yùn)算速度可比人類快1000倍,而且能得到更加精確的結(jié)果。人工智能聊天機(jī)器人比任何人工智能界面更加高級。如果考慮到易用性,A.I.聊天機(jī)器人也更有優(yōu)勢,因?yàn)橛脩艚缑嬷荒芴峁┕潭ǖ倪x項(xiàng)。在使用人工智能聊天機(jī)器人時,你可以輸入你自己的回答。

    使用人工智能聊天機(jī)器人,我們可以創(chuàng)造更多的可能性。當(dāng)它們變得更加易用,我們也開始習(xí)慣使用之后,是時候進(jìn)入超級智能的時代了?

    Right Click.io是一個獨(dú)立的人工智能聊天機(jī)器人,它使用聊天界面,通過人工智能來幫助人們創(chuàng)建網(wǎng)頁。這種聊天機(jī)器人可以利用自身智慧理解和解答問題。以下是和Right Click的一些對話。你可以在聊天界面中詢問關(guān)于制作網(wǎng)頁的各種問題,但測試中的問題都是普通的聊天內(nèi)容。你會發(fā)現(xiàn)聊天機(jī)器人有能力通過人工智能來回答這些問題,并沒有出現(xiàn)任何預(yù)先寫好的固定回復(fù)。

    以上就是關(guān)于如何制作人工智能聊天機(jī)器人相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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