打开机器人爱丽丝后边的开关，用手机给爱丽丝联网，就可以直接和爱丽丝对话了。
在当今数字时代，智能机器人的出现给人们的生活带来了极大的便利，其中智能机器人聊天对话系统更是备受关注。智能机器人聊天对话系统作为人工智能技术的一项重要应用，已经逐渐渗透到人们的日常生活中。然而，与其带来的利益同时也存在着一些潜在的弊端。
智能机器人聊天对话系统的最大优势之一是其极大地提高了人们的工作和生活效率。通过使用智能机器人进行对话交流，用户可以迅速获得所需信息，完成任务，实现自动化处理，极大地节省了时间和精力。另外，智能机器人聊天对话系统还可以24/7全天候为用户提供服务，无需担心人力资源限制，大大提升了服务的可用性。
此外，智能机器人聊天对话系统还能够为用户提供个性化的服务。通过不断学习用户的需求和偏好，智能机器人可以根据用户的反馈和行为进行智能调整，提供更加个性化的服务和体验，让用户感受到更加贴心和高效的服务。
然而，智能机器人聊天对话系统也存在一些劣势。首先，智能机器人的智能水平和交互能力尚不完善，无法完全代替人类的交流和思考能力，导致在复杂情境下容易出错或无法正常沟通。
另外，智能机器人的数据安全和隐私保护也是一个备受关注的问题。由于智能机器人需要获取用户的个人信息和数据来提供个性化服务，存在着泄露隐私和数据被滥用的风险，给用户造成潜在的安全隐患。
面对智能机器人聊天对话系统的利与弊，未来的发展趋势将主要集中在提高智能机器人的人工智能水平和交互能力，加强数据安全和隐私保护，以及提供更加智能化、个性化的服务。随着人工智能技术的不断发展和应用，智能机器人聊天对话系统将在未来扮演着越来越重要的角色，为人们的生活和工作带来更多便利。
随着人工智能的不断发展，聊天机器人已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。作为一款基于Java开发的智能聊天机器人，ALICE（Artificial Linguistic Internet Computer Entity）集成了自然语言处理、机器学习和人机交互等技术，能够与用户进行智能对话。
ALICE基于现代语言处理和人工智能的理论和算法，通过对用户输入的文本进行分析和理解，然后生成合适的回答。它具备自学习能力，通过分析大量的语料库和用户的反馈，不断优化自己的对话能力。
ALICE在各个行业中都有广泛的应用，比如：
利用Java开发的智能聊天机器人ALICE，凭借其自然语言处理、语义分析和多轮对话等技术特点，在各个应用领域都取得了显著的成效。它不仅能够提供高效、准确的回答，还能够实现个性化的交互，满足用户的各种需求。
通过这篇文章，希望读者对基于Java开发的智能聊天机器人ALICE有更深入的了解，同时也能够从中获得一些关于聊天机器人应用的启发和思考。
感谢您阅读这篇文章，请享受ALICE带来的智能交互体验！
闲的无聊，在应用商店看见了这个软件，下载着玩玩
那肯定不是，是编程人员编写了一套相关代码，然后机器人执行代码程序就可以实现对话了。
我这里有一个用Python&深度学习创建聊天机器人的教程，是非常粗糙的聊天机器人，不知道对题主适不适用，下面是详细的教程。
这是成品的样子。
本教程包括以下七大部分：
如果您想更深入地了解该项目，或者想添加到代码中，请到GitHub上查看完整的存储库：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot
运行该项目的所有必需组件都在GitHub存储库上。随意派生存储库并将其克隆到本地计算机。以下是这些组件的快速分解：
完整的代码位于GitHub存储库上，但是为了透明和更好地理解，我将遍历代码的详细信息。
现在让我们开始导入必要的库。（当您在终端上运行python文件时，请确保已正确安装它们。我使用pip3来安装软件包。）
import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import random我们有一堆库，例如nltk（自然语言工具包），其中包含一整套用于清理文本并为深度学习算法做准备的工具，json，将json文件直接加载到Python中，pickle，加载pickle文件，numpy（可以非常有效地执行线性代数运算）和keras（这是我们将要使用的深度学习框架）。
words=[]
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?', '!']
data_file = open('intents.json').read()
intents = json.loads(data_file)现在是时候初始化所有要存储自然语言数据的列表了。我们有我们前面提到的json文件，其中包含“意图”。这是json文件实际外观的一小段。
我们使用json模块加载文件并将其另存为变量intent。
for intent in intents['intents']:
for pattern in intent['patterns']:
# take each word and tokenize it
w = nltk.word_tokenize(pattern)
words.extend(w)
# adding documents
documents.append((w, intent['tag']))
# adding classes to our class list
if intent['tag'] not in classes:
classes.append(intent['tag'])如果仔细查看json文件，可以看到对象中有子对象。例如，“模式”是“意图”内的属性。因此，我们将使用嵌套的for循环来提取“模式”中的所有单词并将其添加到单词列表中。然后，将对应标签中的每对模式添加到文档列表中。我们还将标记添加到类列表中，并使用简单的条件语句来防止重复。
words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))
classes = sorted(list(set(classes)))
print (len(documents), "documents")
print (len(classes), "classes", classes)
print (len(words), "unique lemmatized words", words)
pickle.dump(words,open('words.pkl','wb'))
pickle.dump(classes,open('classes.pkl','wb'))接下来，我们将使用单词 list并将其中的所有单词进行词母化和小写。如果您还不知道，则lemmatize意味着将单词变成其基本含义或引理。例如，单词“ walking”，“ walked”，“ walks”都具有相同的引理，即“ walk”。限制我们的言语的目的是将所有内容缩小到最简单的程度。当我们为机器学习实际处理这些单词时，它将为我们节省大量时间和不必要的错误。这与词干法非常相似，词干法是将变体单词减少到其基数或词根形式。
接下来，我们对列表进行排序并打印出结果。好吧，看来我们已经准备好建立深度学习模型！
# initializing training data
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
# initializing bag of words
bag = []
# list of tokenized words for the pattern
pattern_words = doc[0]
# lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words
pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
# create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern
for w in words:
bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)
# output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern)
output_row = list(output_empty)
output_row[classes.index(doc[1])] = 1
training.append([bag, output_row])
# shuffle our features and turn into np.array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X - patterns, Y - intents
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print("Training data created")让我们使用变量training初始化训练数据。我们正在创建一个巨大的嵌套列表，其中包含每个文档的单词袋。我们有一个称为output_row的功能，它只是充当列表的键。然后，我们将训练集改组并进行训练-测试拆分，其中模式是X变量，意图是Y变量。
# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons
# equal to number of intents to predict output intent with softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))
# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
#fitting and saving the model
hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('chatbot_model.h5', hist)
print("model created")现在我们已经准备好训练和测试数据，我们现在将使用来自keras的深度学习模型Sequential。我不想让您沉迷于深度学习模型的工作原理的所有细节，但是如果您感到好奇，请查看本文底部的资源。
keras中的顺序模型实际上是最简单的神经网络之一，即多层感知器。如果您不知道那是什么，我也不会怪您。这是keras中的文档。
这个特定的网络具有3层，第一层具有128个神经元，第二层具有64个神经元，第三层具有意图数量作为神经元数量。请记住，该网络的目的是能够预测给定一些数据时选择哪种意图。
将使用随机梯度下降训练模型，这也是一个非常复杂的主题。随机梯度下降比普通梯度下降更有效，这就是您需要了解的全部。
训练模型后，整个对象将变成一个numpy数组，并保存为chatbot_model.h5。
我们将使用此模型来构成我们的聊天机器人界面！
from keras.models import load_model
model = load_model('chatbot_model.h5')
import json
import random
intents = json.loads(open('intents.json').read())
words = pickle.load(open('words.pkl','rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl','rb'))我们需要从文件中提取信息。
def clean_up_sentence(sentence):
sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
return sentence_words
# return bag of words array: 0 or 1 for each word in the bag that exists in the sentence
def bow(sentence, words, show_details=True):
# tokenize the pattern
sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
# bag of words - matrix of N words, vocabulary matrix
bag = [0]*len(words)
for s in sentence_words:
for i,w in enumerate(words):
if w == s:
# assign 1 if current word is in the vocabulary position
bag[i] = 1
if show_details:
print ("found in bag: %s" % w)
return(np.array(bag))
def predict_class(sentence, model):
# filter out predictions below a threshold
p = bow(sentence, words,show_details=False)
res = model.predict(np.array([p]))[0]
ERROR_THRESHOLD = 0.25
results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
# sort by strength of probability
results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
return_list = []
for r in results:
return_list.append({"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])})
return return_list
def getResponse(ints, intents_json):
tag = ints[0]['intent']
list_of_intents = intents_json['intents']
for i in list_of_intents:
if(i['tag']== tag):
result = random.choice(i['responses'])
break
return result
def chatbot_response(msg):
ints = predict_class(msg, model)
res = getResponse(ints, intents)
return res以下是一些功能，其中包含运行GUI所需的所有必要过程，并将其封装为单元。我们具有clean_up_sentence（）函数，该函数可以清理输入的所有句子。该函数用在bow（）函数中，该函数接收要清理的句子并创建一袋用于预测类的单词（这是基于我们先前训练模型所得到的结果）。
在predict_class（）函数中，我们使用0.25的错误阈值来避免过度拟合。此函数将输出意图和概率的列表，它们与正确的意图匹配的可能性。函数getResponse（）获取输出的列表并检查json文件，并以最高的概率输出最多的响应。
最后，我们的chatbot_response（）接收一条消息（该消息将通过我们的聊天机器人GUI输入），使用我们的prepare_class（）函数预测该类，将输出列表放入getResponse（）中，然后输出响应。我们得到的是聊天机器人的基础。现在，我们可以告诉bot，然后它将进行响应。
#Creating GUI with tkinter
import tkinter
from tkinter import *
def send():
msg = EntryBox.get("1.0",'end-1c').strip()
EntryBox.delete("0.0",END)
if msg != '':
ChatLog.config(state=NORMAL)
ChatLog.insert(END, "You: " + msg + '\n\n')
ChatLog.config(foreground="#442265", font=("Verdana", 12 ))
res = chatbot_response(msg)
ChatLog.insert(END, "Bot: " + res + '\n\n')
ChatLog.config(state=DISABLED)
ChatLog.yview(END)
base = Tk()
base.title("Hello")
base.geometry("400x500")
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)
#Create Chat window
ChatLog = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)
ChatLog.config(state=DISABLED)
#Bind scrollbar to Chat window
scrollbar = Scrollbar(base, command=ChatLog.yview, cursor="heart")
ChatLog['yscrollcommand'] = scrollbar.set
#Create Button to send message
SendButton = Button(base, font=("Verdana",12,'bold'), text="Send", width="12", height=5,
bd=0, bg="#32de97", activebackground="#3c9d9b",fg='#ffffff',
command= send )
#Create the box to enter message
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white",width="29", height="5", font="Arial")
#EntryBox.bind("<Return>", send)
#Place all components on the screen
scrollbar.place(x=376,y=6, height=386)
ChatLog.place(x=6,y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=90, width=265)
SendButton.place(x=6, y=401, height=90)
base.mainloop()这里是有趣的部分（如果其他部分还不好玩）。我们可以使用tkinter（一个允许我们创建自定义界面的Python库）来创建GUI。
我们创建一个名为send（）的函数，该函数设置了聊天机器人的基本功能。如果我们输入到聊天机器人中的消息不是空字符串，则机器人将基于我们的chatbot_response（）函数输出响应。
此后，我们将建立聊天窗口，滚动条，用于发送消息的按钮以及用于创建消息的文本框。我们使用简单的坐标和高度将所有组件放置在屏幕上。
终于可以运行我们的聊天机器人了！
因为我在Windows 10计算机上运行程序，所以必须下载名为Xming的服务器。如果您运行程序，并且给您一些有关程序失败的奇怪错误，则可以下载Xming。
在运行程序之前，需要确保使用pip（或pip3）安装python或python3。如果您不熟悉命令行命令，请查看下面的资源。
一旦运行程序，就应该得到这个。
恭喜您完成了该项目！构建一个简单的聊天机器人可以使您掌握各种有用的数据科学和通用编程技能。我觉得学习任何东西的最好方法（至少对我而言）是建立和修补。如果您想变得擅长某事，则需要进行大量练习，而最好的练习方法就是动手并坚持练习！
这只是一套简单且让你在短时间内即可构建聊天机器人构建的教程，还有许多改进的空间，欢迎各位大牛进行修改更正。
1.尝试不同的神经网络
我们使用了最简单的keras神经网络，因此还有很多改进的余地。随时为您的项目尝试卷积网络或循环网络。
2.使用更多数据
就各种可能的意图和响应而言，我们的json文件非常小。人类语言比这复杂数十亿倍，因此从头开始创建JARVIS会需要更多。
3.使用不同的框架
有很多深度学习框架，而不仅仅是keras。有tensorflow，Apache Spark，PyTorch，Sonnet等。不要只局限于一种工具！
原文链接（需要翻墙才能浏览）：https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-chatbot-with-python-deep-learning-in-less-than-an-hour-56a063bdfc44
Github项目地址：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot
本文由未艾信息(www.weainfo.net)翻译，想看更多译文，大家可以到我们的网站上观看~
也可以关注我们的微信公众号：为AI呐喊（ID：weainahan）
在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）已经深入人类生活的各个领域。从家庭助手到专业医疗应用，AI的应用场景层出不穷。而在AI的生态系统中，聊天机器人作为与人类互动的主要桥梁，正逐渐展现出其独特的魅力。近期，越来越多的研究显示，某些聊天机器人正在自创一种独特的、甚至是前所未见的聊天语言。这一现象引发了广泛关注和深入探讨。
自创聊天语言，是指聊天机器人在与其他AI进行互动时，基于不同的语法、词汇和语义，自主生成一种全新的沟通方式。这种语言往往并不受传统人类语言的限制，而是依据任务目标和交流需求在交互过程中逐渐形成的。这一现象在机器与机器之间的交流中尤为明显，表明了AI的学习能力和创造力。
聊天机器人自创语言的原因主要有以下几点：
在2017年，Facebook的开发者在一个实验中观察到了他们的聊天机器人自创语言的现象。在该实验中，两个聊天机器人被设定为了通过对话完成特定任务。出人意料的是，这两个机器人在交流中逐渐演化出了一种全新的交流方式，超出了人类可理解的范畴。这一现象引发了科技界对机器语言的崭新思考。
机器人的自创聊天语言对人类社会和科技发展产生了深远的影响：
自创聊天语言的现象不仅仅是技术发展的一个侧面，它还可能改变我们对语言的理解。在未来，随着自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术的不断进步，机器和人类之间的沟通或许将变得更加高效、智能和个性化。
对于企业来说，如何利用这一现象来提高用户体验和优化服务，将是一个值得探讨的重要课题。同时，让我们看到，机器自创语言不仅是技术的前进，更是人类文明的一部分。
通过以上的分析，我们可以看出，聊天机器人自创语言的现象不是一种简单的技术误差，而是AI与人类社会相互促进、共同发展的新趋势。无论是在科技、经济还是伦理领域，这一现象都将带来无限的可能与挑战。
感谢您耐心阅读完这篇文章！希望通过这篇文章，您能对聊天机器人自创语言的现象有更深刻的理解，同时激发您对人工智能未来发展的思考。
在机器人只能度不够的情况下。像现在的智能手机机器人一样。每一个问题的答案都是认为加上去的。
机器人A问机器人B一个机器人B没有答案的问题是SIRI的话就会提醒你去百度一下了啦。如果是其他的可能会回你一个找不到答案巴拉巴拉的。机器人A收到这个回答由于也没有现成答案。大概会陷入一个死循环。我是这么想的。
机器人控制是现代科技领域中非常重要的研究方向之一。随着人工智能和机器学习的快速发展，机器人在日常生活和工业生产中的应用越来越广泛。掌握机器人控制的基本原理和技术，不仅对于研究人员和工程师来说至关重要，也对于推动技术创新和社会进步具有重要的意义。
为了帮助广大研究者和学习者更好地理解和掌握机器人控制的知识，我们特别编制了这份电子版课件。本课件涵盖了机器人控制的基本概念、控制方法和相关应用等内容，旨在为读者提供全面且系统的学习材料。
机器人控制是对机器人运动和行为进行调控和管理的技术。一般而言，机器人控制系统由感知模块、决策模块和执行模块组成。感知模块负责获取环境信息，决策模块根据信息做出相应的决策，执行模块则负责将决策转化为机器人的动作。
在机器人控制中，传感器扮演着重要的角色。通过传感器，机器人可以感知到周围的环境，包括物体的位置、形状、颜色等信息。利用这些信息，机器人可以做出相应的反应和决策。
机器人控制方法多种多样，常见的包括开环控制、闭环控制、自适应控制等。开环控制是指机器人根据预定的动作序列执行任务，不考虑实际执行效果的反馈信息。闭环控制则是根据机器人实际执行的结果进行修正和调整，以达到预期效果。
自适应控制是指机器人具备自主学习和适应能力，在不断与环境进行交互的过程中优化控制策略。这种控制方法可以使机器人在复杂和不确定的环境中更加灵活和智能地行动。
机器人控制在许多领域都有着重要的应用价值。例如，在工业生产中，机器人可以自动完成繁重、危险和重复性的工作，提高生产效率和质量；在医疗领域，机器人可以辅助医生进行手术操作，提高手术精度和安全性；在家庭生活中，机器人可以帮助人们处理家务事务，提供便利的生活服务。
此外，机器人控制还在航天、军事、教育等领域有广泛的应用。随着科技的不断进步和创新，机器人控制的应用前景将更加广阔。
虽然机器人控制的研究和应用已取得了很大的进展，但仍然面临一些挑战。例如，如何提高机器人的感知能力和环境适应能力，如何实现机器人与人类的智能交互，如何确保机器人的安全性和可靠性等等。
未来，机器人控制的发展方向主要包括以下几个方面：
总之，机器人控制是一个充满挑战和机遇的研究领域。随着技术的不断发展，机器人控制将在未来发挥越来越重要的作用，推动社会进步和人类生活的改善。
如果您对机器人控制研究电子版课件有兴趣，欢迎访问我们的网站下载相关内容。希望这份课件能够对您的学习和研究有所帮助！
在人工智能技术快速发展的今天，社交媒体巨头脸书（Facebook）也在不断探索如何利用这种技术提升用户体验。最近，脸书推出了两个全新的AI聊天机器人，它们不仅将改变用户与平台的互动方式，更在人工智能对话系统的发展中起到了重要的推动作用。
AI聊天机器人是通过计算机程序模拟人与人之间的对话，通常通过文本或语音形式和用户互动的技术。它们被广泛应用于客户支持、社交互动、内容推荐等多个领域。AI聊天机器人能够通过自然语言处理（NLP）理解用户的意图，并通过机器学习不断提升自身的对话能力。
脸书此次推出的双AI聊天机器人分别名为“ chabot 1”与“ chabot 2”。这两个聊天机器人在设计理念、实现技术和应用场景上都有各自的特点：
这两个聊天机器人的核心技术基于最新的机器学习模型和自然语言处理框架。它们的工作原理可以分为以下几个步骤：
尽管AI聊天机器人在许多场景中展示了其强大的能力，但依然面临一些挑战。在此，我们将探讨其优势与挑战：
脸书的两个AI聊天机器人无疑是在人工智能对话系统发展中的一次重要尝试。随着技术的进步和应用场景的不断扩展，我们可以期待未来的对话系统将更加智能、灵活和人性化。未来，聊天机器人可能在更多领域发挥作用，例如在线教育、医疗咨询、甚至是情感陪伴等方面，每一个细微的进步都可能推动整个行业的转型。
总的来说，脸书推出的这两款AI聊天机器人为我们展示了更智能化的社交互动和信息获取的未来。通过不断优化和改进，这些聊天机器人不仅将提升用户体验，也将为企业提供新的服务方式，让我们的生活更加便捷和高效。
感谢您阅读完这篇文章！希望这篇文章能够帮助您更好地理解脸书的AI聊天机器人，以及它们在未来可能带来的改变与影响。
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