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如何做一款聊天机器人


首先难点在聊天上 。
能让机器理解人类的语言 ， 或者模仿人类的语言是大家对人工智能最初的幻想，所以在早先 ， 图灵测试一度成为评判人工智能的标准 。
对话和翻译应用的是人工智能众多学科分支里自然语言处理(Nature Language Processing，简称NLP)的部分，目的是要解决人和机器之间的沟通问题，是人工智能处理的发端，至今仍面临很多问题 。
就拿对话系统来说，市面上各个巨头都推出自家智能语音助理，但鲜有一款能完全摆脱"智障"的嫌疑 。
可以说在这条赛道上，大家跑的都不快 。但尽管如此还是坚持在跑，就连长期困顿在手机里的Siri，也要推出自己的智能音箱 。
"尽管目前形势不太乐观 ， 但是一直跑下去，总会见到成效 。"再坚持5-10年自然语言处理就会看到长足发展 。
第一层是基础技术:分词、词性标注、语义分析 。
第二层是核心技术:词汇、短语、句子、篇章的表示 。包括机器翻译、提问和回答、信息检索、信息抽取、聊天和对话、知识工程、语言生成、推荐系统 。
第三层是"NLP ":仿照"人工智能 "或"互联网 "的概念，实际上就是把自然语言处理技术深入到各个应用系统和垂直领域中 。比较有名的是搜索引擎、智能客服、商业智能和语音助手，还有更多在垂直领域--法律、医疗、教育等各个方面的应用 。
关于第三层的"NLP ",市面上大大小小的语音助手有不少，从微软毕业的有两个:小娜(Cortana)和小冰 。虽然都是语音助手，但是两者还是有些区别 。
其实无论小冰这种闲聊，还是小娜这种注重任务执行的技术 ， 背后单元处理引擎无外乎就三层技术 。
第一层:通用聊天 ， 需要掌握沟通技巧、通用聊天数据、主题聊天数据 ， 还要知道用户画像，投其所好 。
第二层:信息服务和问答，需要搜索的能力 ， 问答的能力，还需要对常见问题表进行收集、整理和搜索，从知识图表、文档和图表中找出相应信息 ， 并且回答问题，这些统称为Info Bot 。
第三层:面向特定任务的对话能力，例如订咖啡、订花、买火车票，任务是固定的，状态也是固定的，状态转移也是清晰的 ， 就可以用Bot一个一个实现 。通过一个调度系统，通过用户的意图调用相应的Bot 执行相应的任务 。它用到的技术就是对用户意图的理解，对话的管理 ， 领域知识，对话图谱等 。
除了创造出小娜小冰，微软还要技术释放，让开发者能开发自己的Bot 。如果开发者的机器不懂自然语言，这时就可以通过一个叫Bot framework的工具来实现 。
任何一个开发者只用几行代码，就可以通过Bot framework完成自己所需要的Bot 。比如，有人想做一个送披萨外卖的Bot，可以用Bot的框架填入相应的知识、相应的数据，就可以实现一个简单的Bot 。很多没有开发能力的小业主，通过简单操作，就可以做一个小Bot吸引来很多客户 。
在这个开源平台里有很多小冰的关键技术 。微软有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的平台，提供了用户的意图理解能力、实体识别能力、对话的管理能力等等 。
比如说这句话"readme the headlines"，识别的结果就是朗读，内容就是今天的头条新闻 。再比如说"Pausefor 5 minutes" ， 识别的结果是暂停 ， 暂停多长时间?有一个参数:5分钟 。通过LUIS，我以把意图和重要的信息抽取出来，让Bot来读取 。
这些对于人类来说甚至不需要动脑思考的对话 ， 对于机器来说是难到了另一个层次上 。
周明博士认为人工智能有四个层次，从下往上依次是:运算智能、感知智能、认知智能和创造智能 。
运算智能已经达到很高的水平了，感受一下来自世界顶级围棋选手对AlphaGo的评价 。
其次是感知智能 ， 主要体现在听觉、视觉和触觉方面，也就是我们通常说的语音技术、图像技术 。语音技术用的就多了，比如让Siri听懂你说的话 ， 图像识别主要应用在人脸识别上，喜欢跟随科技潮流的公司一般会把门禁换成人脸识别 。
认知智能是我们今天说的重点，主要包括语言、知识和推理 。语言的重要性体现在什么地方呢?Siri不能只是识别出来你在说啥，它需要根据你说的话做出回应，这时候就需要理解你在说什么 。
创造智能就是一种最高级的形态了，也就是当AI拥有想象力的时候 。
在运算和语音、图像识别上，机器已经能达到很高的准度，目前的主要缺口在认知智能上 。过去认知智能主要集中在自然语言处理，它简单理解了句子、篇章，实现了帮助搜索引擎、仿照系统提供一些基本的功能、提供一些简单的对话翻译 。
对于未来语音智能的发展，周明博士认为有几个方向:
第一 ， 随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，口语机器翻译会完全普及 。
第二 ， 自然语言的会话、聊天、问答、对话达到实用程度 。
第三，智能客服加上人工客服完美的结合，一定会大大提高客服的效率 。
第四，自动写对联、写诗、写新闻稿和歌曲等等，
第五，在会话方面，语音助手、物联网、智能硬件、智能家居等等 ， 凡是用到人机交互的，基本上都可以得到应用 。
最后 ， 在很多场景下，比如说法律、医疗诊断、医疗咨询、法律顾问、投融资等等 ， 这些方面自然语言会得到广泛的应用 。
当然 ， 现在的自然语言现在也面临许多困境 。最关键的一点是如何通过无监督学习充分利用未标注数据 。现在都依赖于带标注的数据，没有带标注的数据没有办法利用 。但是很多场景下，标注数据不够 ， 找人工标注代价又极大 。转自机器人家，希望对你有帮助 。
那么如何用这些没有标注的数据?这就要通过一个所谓无监督的学习过程，或者半监督的学习过程增强整体的学习过程 。
再给NLP一些时间，语音助手也许就能说服你它其实是人工智能了 。
首先，需要在百度搜索“酷Q机器人”并在官网下载QQ群机器人工具 。下载完成后解压压缩包，如图所示 。
进入“酷Q”文件夹 ， 在该文件夹下面双击启动“CoolQ.exe”文件 。在文本框中输入QQ帐号和QQ密码，点击“登录”按钮登录酷Q，等待程序初始化完成 。
登陆之后 ， 就会出现好友和QQ群列表，可以直接与好友聊天 。点击下面的“消息”按钮可以看到好友发送的消息 ， 有点不方便啊 。
点击下面的“群管”按钮可以设置群管理（您必须是管理员），非常方便，点击“点我设置”可以设置诸多属性，让群管理更加方便、快捷 。
点击“设置”按钮 ， 在“基本”选项卡界面下设置机器人的名称 。勾选“插件”选项卡下面的“酷Q开关”和“ 机器人收到...”复选框按钮 。如果您不想使用自动回复功能作用于某些好友和群，可以屏蔽 。
在“聊天”选项卡界面，点击“词库编辑器”按钮打开词库编辑器，输入关键词，和回复内容，当好友发送包含关键词的语句给你的时候，您就会自动回复 。
表情设置、字体设置、学习设定（表示支持自动回复的环境，如取消勾选“好友学习”，好友发送关键词，机器人就不自动回复了），以及窗口抖动和无关键词时的设定 。
【如何做一款聊天机器人】设置好之后，测试一下，当好友在群内发送包含关键词的内容时，就会自动回复 。和好友聊天时 ， 也可以自动回复，除非把“学习设定”下的“好友学习”关了 。

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