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）

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

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本文目錄:

• 1、C#開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人

• 2、AI聊天機(jī)器人，你想來(lái)一個(gè)嗎？

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

• 4、如何正確區(qū)分人工智能界面和聊天機(jī)器人

一、C#開(kāi)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(shuō)實(shí)話這不是程序員的研究范圍，沒(méi)有人工智能方面的基礎(chǔ)沒(méi)辦法做。。。。

二、AI聊天機(jī)器人，你想來(lái)一個(gè)嗎？

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

聊天機(jī)器人的加入，可能會(huì)帶來(lái)革命性變化，它們會(huì)24小時(shí)不停歇地等待客戶的詢問(wèn)。不過(guò)，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(lái)說(shuō)，大家感覺(jué)同機(jī)器聊天有點(diǎn)冷冰冰；更重要的是討論話題的時(shí)候聊天機(jī)器人可能跟不上（回答不了）你。

是時(shí)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(lái) 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(wèn)題，得到一個(gè)響應(yīng)時(shí)，這種對(duì)話類(lèi)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(wèn)題進(jìn)行溝通、聊天。

聊天機(jī)器人通常有兩種類(lèi)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(wèn)題并根據(jù)問(wèn)題提供相關(guān)信息。有什么差別，讓我們舉個(gè)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(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域） 的幫助下完成的。AI聊天機(jī)器人支持自動(dòng)解碼人類(lèi)對(duì)話，通過(guò)準(zhǔn)確理解上下文來(lái)回答客戶的眾多問(wèn)題。這樣，用戶感覺(jué)他們是在和一個(gè)真實(shí)的人聊天，而不是和一臺(tái)機(jī)器聊天。

總的來(lái)說(shuō)，這兩種類(lèi)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(shí)庫(kù)中支持無(wú)錯(cuò)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(yǔ)言給出答案。你可以自己決定你最喜歡哪種類(lèi)型的。

聊天機(jī)器人能否取代客戶專家？

我們將升級(jí)問(wèn)題，這是一個(gè)爭(zhēng)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(gè)完美的解決方案，可以迅速解決簡(jiǎn)單和基本的問(wèn)題，并隨時(shí)可用。但異常查詢和更復(fù)雜的問(wèn)題并不拿手。這些問(wèn)題需要轉(zhuǎn)移到專家身上。某些時(shí)刻人工代理最適合處理用戶的復(fù)雜對(duì)話，特別是當(dāng)用戶感到沮喪，不想與機(jī)器交談或聊天時(shí)。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(shí)服務(wù)： 等待別人回答你的問(wèn)題對(duì)許多人來(lái)說(shuō)是令人沮喪的。它也會(huì)對(duì)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(shí)間，并及時(shí)回復(fù)客戶的疑問(wèn)。

無(wú)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(shí)候也不會(huì)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(guò)從 歷史 對(duì)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(wèn)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(dòng)： 它們可以對(duì)客戶體驗(yàn)進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置。通過(guò)處理客戶對(duì)話中產(chǎn)生的信息，與客戶的互動(dòng)個(gè)性化。舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，它們能夠記住你是誰(shuí)，記住你曾經(jīng)遇到過(guò)什么問(wèn)題。這樣你就不必重復(fù)情況介紹，直接切入主題。

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

品牌美譽(yù)： 毫無(wú)疑問(wèn)，聊天機(jī)器人會(huì)成為你的品牌文化最忠實(shí)的擁護(hù)者，并在每一次互動(dòng)的過(guò)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(shí)、高效解決客戶問(wèn)題，滿足客戶需求，是每個(gè)品牌力求表現(xiàn)的。）

激勵(lì)員工： 可能人工智能的存在會(huì)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?lèi)行為的強(qiáng)大能力。令人驚訝的是，這將鼓勵(lì)您的員工表現(xiàn)更好，這將自動(dòng)提高您的生產(chǎn)力，并導(dǎo)致更多的利潤(rùn)。

不斷學(xué)習(xí)： 在人工智能的幫助下自動(dòng)提高聊天機(jī)器人的質(zhì)量。這意味著隨著時(shí)間的推移，聊天機(jī)器人會(huì)給客戶更多的最佳答案。只需升級(jí)數(shù)據(jù)，就可以回答與同一主題相關(guān)的其他復(fù)雜問(wèn)題。所有信息都將添加到聊天機(jī)器人的知識(shí)庫(kù)中。這個(gè)過(guò)程效率高得驚人。想想如果教會(huì)一個(gè)人需要多長(zhǎng)時(shí)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(lái)教育：AI能讓我們更聰明嗎？）

AI聊天機(jī)器人的問(wèn)題

數(shù)據(jù)安全： 對(duì)于幾乎所有AI產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)安全都是需要重視的問(wèn)題。在與AI聊天機(jī)器人互動(dòng)的過(guò)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(cuò)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(gè)缺點(diǎn)是精確度。很明顯，通過(guò)了解整個(gè)對(duì)話的背景，專業(yè)人員可以以最佳的方式給出與復(fù)雜問(wèn)題相關(guān)的最佳答案。聊天機(jī)器人在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)還沒(méi)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(gè)會(huì)話轉(zhuǎn)移到人工的原因。

AI聊天機(jī)器人的未來(lái)

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(duì)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(lèi)不可能24小時(shí)無(wú)休的工作，情緒波動(dòng)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(gè)對(duì)話，因此整體生產(chǎn)力也得到了提高。

隨著自動(dòng)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(dòng)化，你將見(jiàn)證每個(gè)人都在數(shù)字化。

盡管聊天機(jī)器人還處于初級(jí)階段，還有很多完善升級(jí)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(shí)間的推移而不斷增長(zhǎng)。原因很簡(jiǎn)單。它可以幫助你節(jié)省時(shí)間和金錢(qián)。

三、如何讓機(jī)器擁有像人一樣的思維——用戶畫(huà)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(mǎi)了一本繪本，名字是“Can I build another me”，她愛(ài)不釋手。這本書(shū)的主角是一個(gè)厭倦了自己規(guī)律生活的孩子，他希望能訓(xùn)練出一個(gè)機(jī)器人代替自己按時(shí)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(mǎi)來(lái)一個(gè)最便宜的機(jī)器人，帶回家來(lái)訓(xùn)練它。在這個(gè)過(guò)程中，他遇到的第一個(gè)問(wèn)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(wèn)題。這個(gè)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(gè)方面探討這個(gè)問(wèn)題：

1. 人工智能與心理學(xué)

2. 人格分類(lèi)及推測(cè)

3. 如何讓機(jī)器人像人一樣思考

在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，我們團(tuán)隊(duì)一直從事用戶畫(huà)像的研究。什么是用戶畫(huà)像？簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)，就是通過(guò)用戶產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)，去猜測(cè)和理解一個(gè)人的年齡、職業(yè)、興趣愛(ài)好，也可以去描繪一群人的 生活規(guī)律 和 移動(dòng)模式 。這讓我們開(kāi)始思考，我們能不能通過(guò)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(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)這些問(wèn)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(gè)領(lǐng)域?qū)嶋H上早就有交叉。

兩年前，我們便開(kāi)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(gè)過(guò)程中，我們首先想解決的問(wèn)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(gè)術(shù)語(yǔ)在日常生活中很常見(jiàn)，但是給人格下一個(gè)準(zhǔn)確清晰的定義卻并非易事，即使是心理學(xué)家們?cè)谶@個(gè)術(shù)語(yǔ)的定義上也很難達(dá)成共識(shí)。 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(shuō) ，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(lè)觀型人格，黃色膽汁產(chǎn)生了沖動(dòng)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(shuō)已經(jīng)被現(xiàn)代醫(yī)學(xué)所否定，但是他關(guān)于人格分類(lèi)的探討是有啟發(fā)意義的，以致于后來(lái)的心理學(xué)家仍然一直探討這個(gè)問(wèn)題。

在我們與心理學(xué)家交流時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣事實(shí)：在現(xiàn)代心理學(xué)中， 人格的定義其實(shí)跟語(yǔ)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(duì)語(yǔ)言也有很多研究，我們稱之為“自然語(yǔ)言理解”。在心理學(xué)里面，有一個(gè)概念叫“詞匯學(xué)假說(shuō)”。什么叫詞匯學(xué)假說(shuō)？根據(jù)這個(gè)假說(shuō)，我們無(wú)需通過(guò)觀察、研究各種各樣的人來(lái)研究人格，我們可以簡(jiǎn)單一些，通過(guò)直接觀察人類(lèi)語(yǔ)言中相關(guān)詞匯。比如說(shuō)，你介紹一位朋友給我認(rèn)識(shí)，可能會(huì)用一大段話來(lái)描述他：“他特別喜歡說(shuō)話，每次都聽(tīng)到他在說(shuō)話，是個(gè)話癆”等等。其實(shí)，一個(gè)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(gè)詞匯不多的話，它們便可成為建立分類(lèi)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(duì)英語(yǔ)詞匯進(jìn)行了艱難而又系統(tǒng)的調(diào)查研究。通過(guò)查看詞典，他們按照個(gè)人特質(zhì)、暫時(shí)的情緒或者行為以及智力與才干這四個(gè)類(lèi)別發(fā)現(xiàn)大約18000個(gè)單詞，并進(jìn)一步從中整理出 四千多個(gè)描述性格的詞匯 。雖然說(shuō)四千似乎已經(jīng)很少了，但對(duì)于整個(gè)用戶語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，這仍然是很復(fù)雜的。

試想下，在描述一個(gè)人性格的時(shí)候，如果要給這四千個(gè)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(gè)過(guò)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(shuō)，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(duì)四千多個(gè)詞進(jìn)行進(jìn)一步歸類(lèi)。

近二十年來(lái)，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(gè)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(kāi)放性(Openness)。每個(gè)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(dòng)、是否熱心腸等)。這樣，以后你在介紹朋友時(shí)，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(gè)人”。方式很簡(jiǎn)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(lèi)體系大多是依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，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(dòng)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(cè)量中，心理學(xué)家往往采用訪談和調(diào)查問(wèn)卷這種形式，需要耗費(fèi)大量的人力、財(cái)力和時(shí)間，受測(cè)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(cè)量。但心理學(xué)中還有一種人格測(cè)量的方法，叫做 行為測(cè)量 ，通過(guò)觀察個(gè)體的行為來(lái)進(jìn)行測(cè)評(píng)。行為測(cè)量的理論基礎(chǔ)是人格理論中的人類(lèi)行為的一致性。既然人格能夠解釋人際之間的穩(wěn)定的個(gè)體差異，那么個(gè) 體行為表現(xiàn)出的差異性就跟個(gè)體的人格息息相關(guān) ，因此通過(guò)觀察個(gè)體行為使得預(yù)測(cè)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(cè)量在傳統(tǒng)心理學(xué)中并沒(méi)有被廣泛采用。

近年來(lái)，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(guò)行為數(shù)據(jù)測(cè)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(cè)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(lái)預(yù)測(cè)大五人格。比如說(shuō)針對(duì)圖片，我們可以，算出語(yǔ)義表示，再將這些圖片聚成某些類(lèi)別，如卡通、自拍、合影、動(dòng)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(cè)，首先需要收集少量用戶的調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果作為標(biāo)注。通過(guò) 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(gè)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(wèn)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(wú)需完成用戶調(diào)查，模型可以自動(dòng)計(jì)算其人格。聽(tīng)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(gè)維度，我們可以 計(jì)算出文字和每一個(gè)維度間是特別正相關(guān)或者特別負(fù)相關(guān) 。例如一個(gè)經(jīng)常在朋友圈寫(xiě)青春和自我的人可能比較外向，而常寫(xiě)失敗和面對(duì)的用戶外向性得分便很低。還有一些用戶可能會(huì)寫(xiě)時(shí)代、社會(huì)、成功這些聽(tīng)起來(lái)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(xiě)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(gè)貶義詞：在這個(gè)模型中，在乎結(jié)果的人盡責(zé)性比較高，在乎過(guò)程的人盡責(zé)性比較低。這兩個(gè)極端都有它的優(yōu)勢(shì)，并無(wú)好壞之分。

我們還通過(guò)計(jì)算大五人格和用戶頭像 類(lèi)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(lèi)簇（每個(gè)類(lèi)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(kāi)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(kāi)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(gè)體性格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性到達(dá)0.6。我們不僅對(duì)每種維度上的行為數(shù)據(jù)提出了針對(duì)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(lái)提升大五人格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，使得個(gè)體大五人格預(yù)測(cè)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(shí)來(lái)幫助機(jī)器人產(chǎn)生像人一樣的思維 。人類(lèi)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(duì)話即平臺(tái)）”的概念，認(rèn)為未來(lái)所有人機(jī)界面都將轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)話界面。

兩年前我看過(guò)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(guò)一個(gè)人的社交媒體和在線聊天數(shù)據(jù)合成一個(gè)虛擬人，來(lái)模仿人物原型的性格特點(diǎn)和他的女友進(jìn)行對(duì)話。這看起來(lái)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(lái)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(gè)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(wú)法讓人感覺(jué)他是一個(gè)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(yǔ)言和行為更具有個(gè)性。

隨著社交網(wǎng)絡(luò)盛行，帶有用戶標(biāo)簽的語(yǔ)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(gè)人的數(shù)據(jù)，就有可能訓(xùn)練出一個(gè)和他個(gè)性一樣的聊天機(jī)器人。當(dāng)然，我們還可以通過(guò)一群人，例如兒童、學(xué)生、甚至詩(shī)人的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練出 具有一類(lèi)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(shī)人的數(shù)據(jù)，用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練一個(gè)出口成詩(shī)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(huì)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(lèi)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(gè)心理咨詢師。大概50多年前，MIT的一位研究員Joseph開(kāi)發(fā)了Eliza，在與用戶聊天時(shí)，Eliza引入了心理學(xué)家羅杰斯提出的個(gè)人中心療法(Person-Centered Therapy)，更多強(qiáng)調(diào)對(duì)話態(tài)度，比如尊重與同理心。Eliza其實(shí)自己并不主動(dòng)說(shuō)新內(nèi)容，它更多的是一直在引導(dǎo)用戶說(shuō)話盡可能傾訴?？此朴懬傻腅liza項(xiàng)目取得了意外的成功，它的效果讓當(dāng)時(shí)的用戶非常震驚。以致于后來(lái)產(chǎn)生一個(gè)詞匯，叫ELIZA效應(yīng)，即高估了機(jī)器人能力的一種心理感覺(jué)。ELIZA效應(yīng)其實(shí)現(xiàn)在也很常見(jiàn)，比如擊敗頂尖高手的AlphaGo一出現(xiàn)，人們便覺(jué)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(lèi)。但其實(shí)，AlphaGo背后所有的程序都是人寫(xiě)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(kāi)展了DiPsy項(xiàng)目，這個(gè)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(wèn)題。在這個(gè)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(duì)話，讓用戶盡情傾訴。它還會(huì)研究用戶心理過(guò)程，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下，對(duì)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(yǔ)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(wèn)題。

在未來(lái)，我們期待這個(gè)項(xiàng)目能幫助解決實(shí)際的社會(huì)問(wèn)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(lái)論壇上，微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋說(shuō)，他想要解決三個(gè)和人腦息息相關(guān)的疾?。簝和蚤]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(huì)學(xué)以及認(rèn)知科學(xué)。希望未來(lái)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(shí)能提供不僅幫助，還能陪伴。當(dāng)你孤獨(dú)時(shí)，至少有個(gè)AI與你在一起。

知識(shí)圖譜：

皮爾遜系數(shù)： 用于度量?jī)蓚€(gè)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?jī)蓚€(gè)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(gè)學(xué)習(xí)結(jié)果進(jìn)行整合從而獲得比單個(gè)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(jiǎn)單的頁(yè)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(yè)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(wèn)題中選擇答案來(lái)構(gòu)建網(wǎng)頁(yè)。這其中沒(méi)有用到多少人工智能，它沒(méi)有輸入框，用戶只能在一些已經(jīng)寫(xiě)好的答案中進(jìn)行選擇。

這個(gè)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(gè)性化或指導(dǎo)性的交互體驗(yàn)。但是，盡管這種類(lèi)型的用戶界面背后有人工智能的幫助，它們也無(wú)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(yǔ)言程序?qū)W「Neuro Linguistic Programming，NLP」和機(jī)器語(yǔ)言「Machine Language」之上的。后者擁有人類(lèi)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(lèi)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(jí)。如果考慮到易用性，A.I.聊天機(jī)器人也更有優(yōu)勢(shì)，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(shí)，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(kāi)始習(xí)慣使用之后，是時(shí)候進(jìn)入超級(jí)智能的時(shí)代了？

Right Click.io是一個(gè)獨(dú)立的人工智能聊天機(jī)器人，它使用聊天界面，通過(guò)人工智能來(lái)幫助人們創(chuàng)建網(wǎng)頁(yè)。這種聊天機(jī)器人可以利用自身智慧理解和解答問(wèn)題。以下是和Right Click的一些對(duì)話。你可以在聊天界面中詢問(wèn)關(guān)于制作網(wǎng)頁(yè)的各種問(wèn)題，但測(cè)試中的問(wèn)題都是普通的聊天內(nèi)容。你會(huì)發(fā)現(xiàn)聊天機(jī)器人有能力通過(guò)人工智能來(lái)回答這些問(wèn)題，并沒(méi)有出現(xiàn)任何預(yù)先寫(xiě)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(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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