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虛擬聊天機器人(人工智能陪聊天app)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于虛擬聊天機器人的問題,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:
一、支付寶模擬聊天
支付寶模擬聊天是指通過支付寶APP的聊天功能,與其他用戶進行交流,解決各種支付問題和生活中的疑慮。用戶可以通過支付寶聊天窗口,直接與客服人員進行溝通,了解支付寶的各種服務(wù)和使用規(guī)則。同時,支付寶也提供機器人客服,用戶可以直接向機器人提問,獲取快速的回答和指導(dǎo)。支付寶的模擬聊天功能極大的方便了廣大用戶,讓大家愉快、便捷地完成各種支付操作,并享受更加智能化的支付體驗。
二、如何讓機器擁有像人一樣的思維——用戶畫像、人物性格與聊天機器人
[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,怎樣才能讓機器人才能變成他呢?于是,他試圖告訴機器人各種關(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,要讓機器人擁有人一般的思維,第一步便是 理解自己 。因為這樣我們才能告訴機器人,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. 如何讓機器人像人一樣思考
在很長一段時間內(nèi),我們團隊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:在現(xiàn)代心理學(xué)中, 人格的定義其實跟語言的使用有著緊密的關(guān)系 。其實在計算機科學(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,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)上進一步縮減。在這個過程中,他們發(fā)現(xiàn),這些單詞間其實存在一些相關(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)上對四千多個詞進行進一步歸類。
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,與計算機科學(xué)有很多很緊密的聯(lián)系。那我們能不能自動的計算用戶的大五人格呢?其實這也是有可能的。
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,需要耗費大量的人力、財力和時間,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。只是在計算機技術(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,使得通過行為數(shù)據(jù)測量人格的方法在計算機和心理學(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,模型可以自動計算其人格。聽很抽象但其實也很具體。例如,我們可以計算用戶發(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 計算出文字和每一個維度間是特別正相關(guān)或者特別負相關(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烈正相關(guān)或者負相關(guān)的類簇(每個類簇選取了2張圖片顯示)。這樣的計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。
我們的實驗結(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器人產(chǎn)生像人一樣的思維 。人類希望機器人能實現(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,認為未來所有人機界面都將轉(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和他的女友進行對話。這看起來很科幻,但實際上離我們已經(jīng)并不遙遠。2016年10月一篇新聞報道中也提到,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)練了一個聊天機器人,并于2016年5月正式發(fā)布。
盡管技術(shù)已經(jīng)前進了一大步,但就算是目前最好的聊天機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 的機器人。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器人具備更加真實的人類性格與情感,這還是需要和心理學(xué)家合作。
其實,最早的聊天機器人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),更多強調(diào)對話態(tài)度,比如尊重與同理心。Eliza其實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??此朴懬傻腅liza項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),即高估了機器人能力的一種心理感覺。ELIZA效應(yīng)其實現(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,AlphaGo背后所有的程序都是人寫的。 所謂的靈感,所謂的智能,實際最終都是程序?qū)崿F(xiàn)的 。
受ELIZA項目啟發(fā),微軟亞洲研究院也開展了DiPsy項目,這個項目的目標(biāo)是讓機器人能夠和人聊天,幫助他們克服心理上的問題。在這個項目中,我們借鑒了心理咨詢中常用的 認知行為療法 (Cognitive Behavior Therapy) 和 正念療法 (Mindfulness)。DiPsy的特點是以自然、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)險的用戶緩解并管理心理問題。
在未來,我們期待這個項目能幫助解決實際的社會問題,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。當(dāng)然,這些研究項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。
我們希望最終能實現(xiàn)讓機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)器進行學(xué)習(xí),并使用某種規(guī)則把各個學(xué)習(xí)結(jié)果進行整合從而獲得比單個學(xué)習(xí)器更好的學(xué)習(xí)效果的一種機器學(xué)習(xí)方法。
三、虛擬女朋友正式商用?微軟研究5年的實體聊天機器人,到底多牛?
近日,微軟就宣布了這一消息。研究了5年的實體聊天機器人正式商用。這個機器人命名 :“Xiaoice”。
多年來,Xiaoice吸引了一些人工智能方面的頂尖人才,并超越中國進入了日本和印度尼西亞等地區(qū)。微軟表示,采取行動加快了Xiaoice的“本地化創(chuàng)新”并建立了聊天機器人的“商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)”。
分拆后,微軟將獲得新的實體許可技術(shù),用于隨后在Xiaoice進行研發(fā),并將繼續(xù)使用Xiaoice品牌(日文版Rinna),而Microsoft將保留在新公司中的股份。
2014年,微軟Bing研究人員的一個小團隊推出了 Xiaoice,它的中文意思是“ Little Bing”。該機器人立即在中國引起轟動,被許多人視為他們的虛擬女朋友。微軟在該國推出Cortana僅僅幾周后,就出現(xiàn)了聊天機器人。Xiaoice以一個十幾歲女孩的個性為模型,旨在為聊天機器人添加更多的人文和社交元素。用微軟自己的話說,她想成為用戶的朋友。
像所有外國公司一樣,微軟必須努力應(yīng)對中國的審查制度。該項目涉及AI領(lǐng)域中一些最負盛名的科學(xué)家,其中包括陸琦,他后來加入百度擔(dān)任其首席運營官 ,并將Y Combinator帶到中國;Jing Kun,曾在百度任職,負責(zé)這家搜索巨頭的智能設(shè)備。以及微軟傳奇的人工智能與研究部門前高管哈里·舒姆(Harry Shum),現(xiàn)在是剛剛起步的新聞應(yīng)用程序News Break 的董事會成員。
Shum將擔(dān)任Xiaoice新成立的獨立實體的董事長。Xiaoice的總經(jīng)理Li Di將擔(dān)任首席執(zhí)行官。日本聊天機器人Rinna的開發(fā)者Chen Zhan被任命為日本辦事處總經(jīng)理。
新公司將保留使用“ Xiaoice”和“ Rinna”品牌的權(quán)利,其使命是在大中華地區(qū),日本和印度尼西亞進一步發(fā)展其客戶群。
微軟聲稱,Xiaoice的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)是,全球有6.6億用戶和4.5億個第三方智能設(shè)備。該聊天機器人已經(jīng)在金融,零售,汽車,房地產(chǎn)和時尚等領(lǐng)域找到了應(yīng)用,聲稱它可以“從文本中挖掘上下文,音調(diào)和情感,從而在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建出獨特的樣式?!?nbsp;(歡迎轉(zhuǎn)載分享)
本文來源于汽車之家車家號作者,不代表汽車之家的觀點立場。
四、找一款聊天機器人(虛擬人)軟件或者游戲
http://www.cwebgame.com/viewthread.php?tid=81529
其實你可以搜索 聊天AI ,聊天機器人的
http://international.jabberwacky.com/george 這個已經(jīng)測試會英文。
http://baike.baidu.com/view/58034.htm 這個是知道詞條,提供了小I和小A的鏈接,還有一個FunnyAI……
以上就是關(guān)于虛擬聊天機器人相關(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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