人工智能聊天（人工智能聊天软件）

本篇文章给大家谈谈人工智能聊天，以及人工智能聊天软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、人工智能聊天机器人chatbot的现实意义何在？
• 2、ai聊天的意义
• 3、聊天机器人概述
• 4、人工智能聊天机器人的发展前景如何？
• 5、为什么人工智能聊天没有记忆

人工智能聊天机器人chatbot的现实意义何在？

财联社1月28日讯（编辑 周子意）它可以帮助程序员撰写代码，它可以帮助学生完成论文，它通过了MBA、律师和医疗执照考试，它能够做的事情很多，包括但不限于写小说、编诗歌、定制食谱、撰写商业演讲…

人工智能聊天机器人ChatGPT的发布，为全球科技行业并带来一波新的浪潮。自它发布的两个月以来，它不停地被炒作、夸大、质疑，一直被业内人士挂在嘴边。

ChatGPT是一种被称为大型语言模数如型的人工智能（AI）程序，它内部存有来自互联网的数十亿个单词，然后再由人类进行改进。

该程序是由美国公司OpenAI公司推出的，目前该公司升衫正打算推出一款更高级的版本。

人们对这款AI程序的态度可以说是褒贬不一，除了兴奋和狂热之外，不少人对此持有谨慎和辩证的观点：

这种输出是原创，还是只是人类已创建内容的混搭？如果这种AI辅助工具的使用变得无处不在，那么对社会将产生什么后果？在该技术下，又有哪类行业会成为未来的赢家？

原创与否？

在一档名为The Crypto Mile的节目中，全球广告传播巨头WPP的首席AI官Daniel Hulme表示，“ChatGPT的发布是一件大事。这是一个所谓的大型语言模型，该模型将是革命性的。”

“它本质上使我们朝着所谓的通用人工智能（AGI）领域又迈进了一步，在AGI领域，机器表现得像真正的人类。”

当被问及这项技术是否只是对人类创造力的复杂模仿时，Hulme却表示，“它绝对是在创造新内容。”

“我最近问它对我有什么了解，它对我的经历、我的工作经验做出了一些推断，这些内容目前在互联网上不存在。它在利用自己的预测能力和逻辑，试图做出新颖的推论。”

造成失业与动荡？

Hulme还提到，人类社会在不久的将来出现“经济奇点”的可能性。“经济奇点”是人工智能专家Calum Chace创造的一个词，即AI技术本质上会造成社会的大规模失业。

Hulme认为，AI技术的发展可能会导致巨大的社会动荡，因为经济无法再平衡。这是Hulme对未来15年的担忧。

他还警告，人工智能的颠覆性力量可能会自动取代人们今天从事的许多工作，所以社会需要从中找到平衡，避免潜在的社会动荡。

事实上，有一类思想流派认为，人们可以利用这些技术来消除商品创造过程中出现的摩擦，这种摩擦通常意味着劳动。

对于此类观点，Hulme并不反对，他也认为，“应该尽可能地将食品、医疗保健、教育和能源领域自动化”，而关键在于时机问题。

“如果我们时机合适，就有可能让所有这些东西都是免费的。人们可以把成本降低非常之多，以至于人们生活在一个富足的世界里，出生在一个不必支付食物费用和教育费用的世界里。然而，如果我们的时机出现偏差吵毕腔，人类社会很可能会出现巨大动荡。”

ChatGPT的回答

当把“ChatGPT是否会导致大规模失业”这个问题抛给ChatGPT本身，它给出了什么回答？

这款AI程序答道，“采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。

“然而，使用ChatGPT和其他语言模型也可能创造新的就业机会和新的行业。值得注意的是，历史上的技术进步总是导致劳动力市场的变化，但没有导致大规模失业。”

未来趋势

如果未来AI应用如预期的那样出现饱和，哪些行业将成为最大的赢家，又有哪些行业会沦为输家呢?

对于这个问题，Hulme提到，各行各行当下对人工智能的两个定义。其一是，让计算机去做人类能做的事情，ChatGPT就是一个很好的例子。

其二，有一部分组织将人工智能定义为“目标导向地适应行为”，即能够非常迅速地适应不断变化的世界。Hulme认为这部分行业组织将会是未来真正的赢家。

也就是说，衡量未来是否成功的标准是个人或组织迅速适应快速变化的世界的能力。

科技公关机构Makeraves的创始人Shagun Karki Chetri指出，每个内容创作者都应该学习如何利用AI来创作内容。

Karki Chetri非常生动地将那些“不适用AI的公司”比作“必须自己走路去上学的孩子”，他们会到达学校，但是他们错过了父母开车带来的所有好处。

目前，微软已在ChatGPT上投入了大量资金。2019年，微软向ChatGPT所有者、人工智能公司OpenAI投资了10亿美元。在新增投资后，微软拟定推出的新版本搜索引擎Bing得到了ChatGPT技术的加持。

有市场人士猜测，微软的搜索引擎Bing可能会在竞争对手中获得技术领先优势。

另一边，作为全球范围内最知名的搜索引擎公司，谷歌并没有坐以待毙。据悉，谷歌将发布他们自己的ChatGPT版本，名为Sparrow。

此外，新媒体公司Buzzfeed近日宣布，计划使用ChatGPT技术在其网站上创作部分内容。

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ai聊天的意义

AI聊天的意义可以从多个方面来理解和阐述。

首先，AI聊天可以为人们提供便捷、实时、个性化的交流体验。随着人工智能技术的不断发展，AI聊天对话系统可以通过自然语言处理、语音识别等技术，模拟人类的语言表达和思维过程，使得人们可以更加轻松、自然地与计算机进行交互。这种交互方式不仅可以帮助人们更快速地获取信息，还可以提升人们的娱乐友行磨体验和沟通效率，减轻人工客服的工作负担。

其次，AI聊天可以为企业和组织提供高效、智能、个性化的服务。相比传统的客服模式，AI聊天机器人可以24小时不间断地为用户提供服务，避免了节假日等因素对客户服务的影响；同时，AI聊天机器人可以根据用户的需求和行为习惯，个性化地推荐商品或服务，提升用户带庆体验和销售转化率。

最后，AI聊天也具有科学研究意义。通过对话模型的设计和优化，可以不断提高AI聊天机器人的交互效好斗果和智能水平，使得计算机可以更加准确地理解和处理人类的语言表达和意图，从而推动自然语言处理、机器学习等领域的研究和进步。

总之，AI聊天的意义不仅体现在个人娱乐和工作生活方面的便捷性和效率提升，更重要的是推动了人工智能技术的发展和应用，为人们创造了更加智能化、便利化、普惠化的社会环境。

聊天机器人概述

聊天机器人，是一种通过自然语言模拟人类，进而与人进行对话的程序。

1950年，图灵（Alan M. Turing）在 Mind 期刊上发表的文章 Computer Machinery and Intelligence ，这篇文章开篇就提出了“机器能思考吗？(Can machines think?)”的设问，提出了经典的 图灵测试（Turing Test） 。通过图灵测试被认为是人工智能研究的终极目标，图灵本人也因而被称为 “人工智能之父” 。

1966年，最早的聊天机器人程序 ELIZA 诞生，由麻省理工（MIT）的约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发，开发用于临床模拟罗杰斯心理治疗的 BASIC脚本程序 。实现技术仅为对用户输入计算机的话语做关键词匹配，并且回复规则是由人工编写的。

1972年，美国精神病学家肯尼思·科尔比（Kenneth Colby）在斯坦福大学（Standford University）使用 LISP 编写了模拟偏执型精神分裂症表现的计算机程序 PARRY 。

1988年，英国程序员罗洛·卡彭特（Rollo Carpenter）创建了聊天机器人 Jabberwacky ，项目目标是“以有趣、娱乐和幽默的方式模拟自然的人机聊天”，这个项目也是通过与人类互动创造人工智能聊天机器人的早期尝试，但 Jabberwacky 并未被用于执行任何其他功能。技术是使用 上下文模式匹配技术 找到最合适的回复内容。

1988年，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的罗伯特·威林斯基（Robert Wilensky）等人开发了名为UC（UNIX Consultant）的聊天机器人系统。UC聊天机器人目的是帮助用户学习UNIX操作系统。

1990年，美国科学家兼慈善家休·勒布纳（Hugh G. Loebner）设立了人工智能年度比赛------勒布纳奖（Loebner Prize）。勒布纳奖旨在借助交谈测试机器的思考能力，它被看做对图灵测试的一种时间，其比赛的奖项分为金、银、铜三等。目前为止，尚无参赛程序达到金奖或银奖标准。

在勒布纳奖的推动下，聊天机器人迎来了研究的高潮，其中较有代表性的聊天机器人系统是1995年12月23日诞生的 ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity） 。随着 ALICE 一同发布的 AIML（Artifical Intelligence Markup Language） 目前在移动端虚拟助手的开发中得到了广泛的应用。

2001年，SmarterChild在短信和即时通信工具中广泛流行，使得聊天机器人第一次被应用在了即时通信领域。2006年，IBM开始研发能够用自然语言回答问题的最强大脑 Watson ，作为一台基于IBM“深度问答”御圆灶技术的超级计算机， Watson 能够采用上百种算法在3秒镇扮内找出特定问题的答案。

2010年，苹果公司推出了人工智能助手 Siri ， Siri 的技术来源于美国国防部高级研究规划局公布的CALO计划：一个简化军方繁复事务，且具备学习、组织及认知能力的虚拟助理。CALO计划衍生出来的民用版软件就是 Siri虚拟个人助理 。

此后，微软小冰、微软Cortana（小娜）、阿里小蜜、京东JIMI、网易七鱼等各类聊天机器人层出不穷，并且这些聊天机器人逐渐渗透进人们生活的各个领域。

2016年，全国各大公司开始推出可用于聊天机器人系统搭建的开放平台或开源架构。

2010年至今，标志性的聊天机器人产品如下图所示。

总结：随着人工智能相关技术“东风”渐起，自然语言处理研究硕果颇丰，聊天机器人相关技术迅速发展。同时，聊天机器人作为一种新颖的人机交互方式，正在成为移动搜索和服务的入口之一，毕竟搜索引擎的最终形态很可能就是 聊天机器人 。众多人工智能领域的探索者和开发者腔弊都想紧紧抓住并抢占聊天机器人这一新的交互入口。

下面从几个维度对齐进行分类介绍。

在线客服聊天机器人系统 的主要功能是自动回复用户提出的与产品或服务相关的问题，以降低企业客服运营成本、提升用户体验。代表性的商用在线客服聊天机器人系统有小i机器人、京东JIMI客服机器人、阿里小蜜等。以京东JIMI客服机器人为例，用户可以通过与JIMI聊天了解商品的具体信息、了解平台的活动信息、反馈购物中存在的问题等。另外，JIMI具有一定的 拒识能力 ，因此可以知道用户的哪些问题时自己无法回答的，且可以及时将用户转向人工客服。阿里巴巴集团在2015年7月24日发布了一款人工智能购物助理虚拟机器人，取名为“阿里小蜜”，阿里小蜜基于客户需求所在的垂直领域（服务、导购、助手等），通过“智能+人工”的方式提供良好的客户体验。

娱乐场景下聊天机器人系统 的主要功能是同用户进行不限定主题的对话（闲聊），从而起到陪伴、慰藉等作用。其应用场景集中在社交媒体、儿童陪伴及娱乐、游戏陪练等领域。有代表作的系统如微软的“小冰”、微信的“小微”、北京龙泉寺的“贤二机器僧”的等。

教育场景下的聊天机器人系统 可以根据教育内容的不同进一步划分。这类聊天机器人的应用场景为具备人机交互功能的学习、培训类产品，以及儿童智能玩具等。

个人助理类 应用可以通过语音或文字与用户进行交互，实现用户个人事务的查询及代办，如天气查询、短信手法、定位及路线推荐、闹钟及日程提醒、订餐等，从而让用户可以更便捷地处理日常事务。

智能问答类 聊天机器人系统可以回答用户以自然语言形式提出的事实型问题及其他需要计算和逻辑推理的复杂问题，以满足用户的信息需求并起到辅助用户决策的目的。不仅要考虑如 What、Who、Which、Where、When 等事实型问答，也要考虑如 How、Why 等非事实型问答，因此智能回答的聊天机器人通常作为聊天机器人的一个服务模块。

从实现的角度来看，聊天机器人可以分为 检索式 和 生成式 。检索式聊天机器人的回答是提前定义的，在聊天时机器人使用规则引擎、模式匹配或者机器学习训练好的分类器从知识库中挑选一个最佳的回复展示给用户。生成式聊天机器人不依赖于提前定义的回答，但是在训练机器人的过程中，需要大量的语料，语料包含上下文聊天信息和回复。

尽管目前在具体生产环境中，提供聊天服务的一般都是基于检索的聊天机器人系统，但是基于深度学习Seq2Seq模型的出现可能使基于生成的聊天机器人系统成为主流。

基于功能的聊天机器人可以分为问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统4种。

目前，对问答系统和主动推荐系统的评价指标较为客观，评价方式也相对成熟。而面向任务的对话系统和馅料系统，在给定相同输入的情况下，系统回复形式可以多种多样，对于用户的同一输入，通常有多种合理且数目不固定的回复，这使得很难通过一种客观的机制对其进行评价，所以在评价时需要加入人的主观判断作为评价的依据之一。

通常，一个完整的聊天机器人系统框架如图，其主要包含自动语音识别、自然语言理解、对话管理、自然语言生成、语音合成5个主要的功能模块。需要指出的是，并不是所有的聊天机器人系统都需要语音技术。

例如，以文字方式实现人机交互的聊天机器人系统，就不需要自动语音识别模块和语音合成模块。

Amazon Lex是一种可以在任何程序中使用语音和文本构建对话界面的服务。Amazon Lex提供可扩展、安全且易于使用的端到端(end2end)解决方案，以构建、发布和监控开发人员发布的机器人。下图展示了聊天机器人如何通过对话的方式协助用户完成订花的需求。

另一个典型的聊天机器人框架是Facebook的Wit.ai。Wit.ai积累了大量高质量的对话数据，有效促进了聊天机器人系统的发展，并通过将人工智能和人类智能结合，进一步提升了聊天机器人的智能水平。

聊天机器人的4种分类，包括 问答系统、面向任务的对话系统、闲聊系统和主动推荐系统。

Siri被定位为面向任务的对话系统，为用户提供打电话、订餐、订票、放音乐等服务。Siri对接了很多服务，且设置了 “兜底” 操作，当Siri无法理解用户的输入时就命令搜索引擎返回相关的服务。Siri的出现引领了移动终端个人事务助理的商业化发展潮流。

下图是Siri的技术框架：

2011年2月，IBM耗资3000万美元研发的IBM Watson登上了美国著名智力问答竞赛节目《危险边缘》(Jeopardy)，面对节目中充满双管意思的英文问题，IBM Watson能做出分析并在庞大的自然语言知识库中寻找线索，将这些线索组合成答案。最终，IBM Watson压倒性地优势击败了节目中最聪明的人脑，同时创下了这个知识竞赛系列节目27年历史上的最高分。IBM Watson作为IBM公司研发的问答系统，集成了自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等多项技术的应用，形成了假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价的深度问答技术。IBM Watson可以分析自然语言形式的数据，通过大规模学习和推理，为用户提供个性化服务。

2012年7月9日，谷歌发布了智能个人助理Google Now。Google Now通过自然语言交互方式为用户提供页面搜索、自动指令等功能。Allo是谷歌在前述工作的基础上发布的语音助手。Allo具备随时间推移学习用户行为的能力。

2014年4月2号

主动推荐系统采用的是一种实现个性化信息推送的技术方式。主动推荐系统并不需要用户提供明确的需求，而是通过分析用户的历史行为数据建立用户画像，从而基于用户画像主动向用户推荐系统认为能够满足用户兴趣和需求的信息。在电商购物（如阿里巴巴、亚马逊）、社交网络（如Facebook、微博）、新闻资讯（如今日头条）、音乐电影（如网易云音乐、豆瓣）等领域均有广泛而成功的应用。主动推荐系统本质上是一项帮助人们解决信息过载(information overload)问题的工具。所谓信息过载，是指用户真正需求、真正感兴趣的东西被淹没在其同类物品的海洋里。 主动的交互方式能够显著提升用户体验，且机器人主动交互的方式更接近真实的人与人之间的对话方式，使得对话更自然。

一种主动推荐的方式，是基于 知识图谱（Knowledge Graph） 的主动推荐系统。例如，在建立音乐领域的主动推荐系统时，可以先建立音乐领域知识图谱和用户知识图谱，然后在进行用户信息搜索的过程中建立起用户的音乐喜好画像，从而更精准地对用户进行音乐推送。

从图中可看出，在用户点播歌曲的过程中，主动推荐系统可以结合音乐知识图谱、用户个人知识图谱，以及用户的历史对话数据，综合给出最优的音乐推荐。

主动推荐系统与问答系统、面向任务的对话系统和闲聊系统被认为是聊天机器人产品的4种主要分类。

人工智能聊天机器人的发展前景如何？

我觉得人工智能聊天机器人的出现可能会影响许多人的工作，也会让很多人失业，这是一个必然的发展趋势，像有些行业会受到直接的影响

该技术的持续发展，未来以下行业将会出现大量低技术人员的失业：

1.客服行业：GPT chat可以生成人类般的弯世对话，因此可以替代一部分客服工作。客服工作一般涉及回答客户问题、提供信仔闹芦息、解决问题等，这些工作均可由GPT chat完成。

2.文件处理和翻译行业：GPT chat可以实现快速文本处理，而且其翻译质量也在不断提高。如果GPT chat翻译质量达到一定水平，它可能会取代部分人工翻译。我试过，把一篇100字的中文翻译为英文文章只需要三秒，而且文章读起来非常通顺。

3.数据录入和校对行念带业：GPT chat可以实现快速文本处理，甚至包括代码的bug检测，可以替代一部分数据录入和校对工作，因此未来的代码检测人员也将不被需要。

4.低端的IT写代码人员：GPT chat可以在结合现有代码基础上快速写出没有任何bug的代码，这必将取代很多低端的代码写作人员。

5.低端画家或者插画师：向GPT描述想要生成的图片，该系统会在几分钟内按照想法生成网络中独一无二的图片。既然GPT已经能智能绘图，对画家或者插画师的需求将会大量减少

为什么人工智能聊天没有记忆

人工智能聊天没有记忆是因为没有数据库存储。大概人工智能的只能程度就是基于用户或者个人的数据记录数据分析行为预测然后一次次的从中发现逻辑关系处理方式，就像特工对待目标的情报分析一样，各个方面各个习惯，逻辑情感爱好甚至愤搜局兆怒点忧伤点的综合数据分析预测。

人工智能聊天原理

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类语言之间的相互作用的领域。核心技术有机器翻译、聊天对话等，主要的应用有搜索引擎、问答系统等。

问答系统本质上是一个信息检索（IR）系统，只是它从文本中获取更多信息，返回腊掘更加精准的答案。传统的问答系统将按照以下的流程工作：（1）问题解析（2）信息检索（3）答案抽取。

典型的就是聊天机器人，一种自动的问答系世租统。模仿人的语言习惯，通过模式匹配的方式来寻找答案。在它们的对话库中存放着很多句型、模板，对于知道答案的问题，往往回答比较人性化，而对于不知道的问题，则通过猜测，转移话题，或者回答不知道的方式给出答案。

聊天机器人主要解决下面四个问题：第一个怎么让你的“女朋友”能听你的话并想出应该回复什么针对内容为导向的对话，系统中有内容管理模块，会在网上爬取信息，然后选取相关内容进行对话。

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