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　　解决方案:人工智能标记语言AIML聊天机器人：产生、业界、种类、应用、实例、知识、公司和A

　　“如果你是一名开发人员，你刚刚花了两周时间编写了一个很棒的应用程序。你的梦想是什么？一定要向每个iPhone用户展示它。这是苹果首席执行官史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）八年前推出在线智能手机应用商店时发表的评论。起初没有多少人关注这一声明，但它成为有史以来增长最快的软件商店之一。从那时起，App Store 已经积累了超过 1000 亿次应用程序下载，为开发者创造了 400 亿美元的收入，并通过订阅和其他模式产生了数十亿美元。

　　在4月12日于旧金山举行的会议上，Facebook首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）预计将发表类似言论。他很可能会为“聊天机器人”开设一家在线商店和各种编程工具。使用这些基于文本的服务，用户可以简单地发送一条短信来查看新闻、组织会议、订购餐点或预订航班。机器人通常使用人工智能技术开发，但有时依赖于人类的帮助。科技行业的许多人都希望Facebook的活动能够启动另一个快速增长的*敏*感*词*软件经济。那么，机器人会像应用一样成为新时代的增长点吗？

　　由于智能手机软件正处于转型阶段，因此时机似乎非常合适。虽然下载量仍在增加，但应用经济正在显示出成熟的迹象。咨询公司Activate表示：“独立开发者基于应用商店创建业务的梦想已经破灭。这20家最成功的开发商占据了苹果App Store收入的近一半。开发和推广应用程序的成本越来越高。与此同时，用户热情正在下降，因为下载应用程序并在它们之间切换变得困难。大约四分之一的下载应用程序仅在使用一次后就会被丢弃。

　　只有即时通讯应用程序逆势而上。根据 Activate 的数据，全球有超过 25 亿人至少使用一个聊天应用程序。在几年内，这一数字将达到36亿，约占地球人口的一半。作为这个市场的两大领导者，Facebook Messenger和同样由Facebook拥有的WhatsApp每月活跃用户近10亿。许多青少年现在花更多的时间通过智能手机发送即时消息，而不是社交网络。WhatsApp用户平均每周使用该服务近200分钟。

　　与机器人交谈

　　随着基于人工智能的服务逐渐改进，它们还需要一种与真人交流的方式。聊天机器人就是这样一种选择。在 3 月 30 日的发布会上，微软展示了一些原型。但是，每个人都可能需要一些时间才能信任这样的服务。几天前，微软设计了Tay，一个模仿千万禧一代的机器人，但它很快就学会了一些Twitter用户和其他聊天服务发誓。Tay不得不重新发明它。

　　在这些进步的推动下，一个全新的软件生态系统正在形成。基于文本的服务从互联网的早期就已经存在，但机器人经济的诞生只能追溯到去年六月。当时，拥有超过1亿用户的*敏*感*词*聊天应用程序Telegram启动了一个机器人项目，并推出了一个“机器人商店”。这家商店已经有数千个机器人，包括来自媒体的新闻提醒，以及与足球比赛或*敏*感*词*网站相关的内容更新。

　　那里

　　涉及数十家初创公司，从工具（Chatfuel是一种基于Web的服务，允许用户帮助Telegram开发机器人）到专业服务（Digit允许用户与他们的银行账户互动并找到省钱的方法;Pana是一家在线旅行社，可将用户发送的短信转换为订单）。MeKan为流行的企业消息服务Slack的用户组织会议，该服务价值近40亿美元。

　　还有一些公司希望成为其他服务所依赖的基础。Assist希望扮演谷歌搜索框的角色，帮助用户找到机器人。另一家公司Operator希望成为机器人行业的亚马逊：例如，当用户想要找到某个运动鞋时，系统会联系附近的店员或要求他们自己的“专家”来处理订单。Operator的老板Robin Chan希望创造一个良性循环：用更多的买家吸引更多的商家，反过来用更多的商家吸引更多的买家。

　　直到苹果和谷歌开始大力发展应用商店，应用经济才真正走上了快车道。机器人经济也需要巨头来领导，事实上，微软和Facebook都想扮演这样的角色。大多数智能手机使用由苹果或谷歌控制的操作系统。相比之下，机器人市场尚未出现领导者。预计Facebook将向各种机器人开放其聊天平台（用户已经可以与少数机器人聊天，包括由Muppets开发的拟人化机器人Miss Piggy），并推出一家专门展示这些服务的在线商店。

　　市场研究公司VisionMobile的分析师迈克尔·瓦库连科（Michael Vakulenko）表示，由于该应用程序的缺点，机器人的需求量应该很大。与网页一样，它们托管在服务器上，而不是安装在用户的设备上，这使得开发和更新更容易。正因为如此，机器人可能会对商业用户产生吸引力，因为餐馆和商店等企业已经逐渐放弃开发自己的应用程序。

　　对于用户来说，使用机器人的流畅性也在增加，这导致了他们的另一个名字：“隐形应用程序”。安装机器人只需几秒钟，在不同机器人之间切换时无需单独点击App图标;与机器人交谈也比与银行或航空公司的客户服务代表交谈更容易接受。

　　但是，不能保证机器人经济会像应用经济一样成功。美国智库进步政策研究所估计，后者仅在美国和欧洲就创造了330万个就业机会。对于开发者来说，机器人经济的吸引力并不是太明显：如果机器人太容易开发，就意味着更多的竞争。此外，用户可能仍然会被大量的服务和与之交互的方式所淹没。此外，设计一个好的文本界面也不是一件容易的事。在为Slack推出该服务的第一个版本后，MeeKan联合创始人Matty Mariansky对可用的通信选项的多样性感到震惊。他甚至专门聘请了编剧，总共想出了2000多句话来处理一个会议请求。

　　聊天应用程序的普及表明人们愿意与机器人交谈。但它的成功在很大程度上取决于“杀手机器人”——最适合以机器人形式存在并广受欢迎的服务。风险投资公司Mosaic Ventures的合伙人托比·科佩尔（Toby Coppel）认为医疗保健是一个有前途的市场。机器人可以被允许处理常规疾病，并将不治之症留给医生。聊天应用Kik于4月5日推出了“机器人商店”，创始人泰德·利文斯顿（Ted Livingston）预计“即时互动”将占主导地位。他认为，未来企业不仅会有电话号码和网页，还会有自己的机器人。餐馆可以通过即时通讯平台接受订单——事实上，中国的一些餐馆已经在提供这样的服务。

　　像应用程序一样，机器人需要大量的探索才能找到自己的位置。反过来，这取决于提供商管理自己的平台的能力。Telegram允许开发人员完成几乎所有的开发工作（但他们关闭了与ISIS相关的聊天频道），微软承诺尽可能开放。开发人员和投资者都对Facebook持谨慎态度，因为它的历史变化无常，这使得为其网站开发应用程序的企业陷入困境。

　　总有适合您的机器人

　　像微软和Facebook这样的公司也面临着来自苹果和谷歌的挑战。后两家公司虽然在聊天和机器人方面都落后，但可能会试图通过其广受欢迎的支付系统来赶上并吸引开发人员。风险投资公司Andreessen Horowitz的合伙人本尼迪克特·埃文斯（Benedict Evans）表示，他们可能会尝试全新的方法，一种可能性是让机器人出现在智能手机的通知面板中。

　　尽管如此，“总有一个机器人适合你”的场景很快就会出现，这是苹果在介绍其App Store的广泛用途时使用的经典口号。然而，与《神秘博士》中的Daleks不同，机器人并不试图统治世界。他们将乐于与网站、应用程序和其他尚未在人类智能手机上发明的东西共存。移动世界将继续发展，但在任何时候，它都将收录

各种不同的元素。

　　2、智能机器人市场综合分析：产业前景良好

　　这

　　全球智能机器人市场规模预计将在2021年增长至336亿美元，亚洲将是增长最快的地区。近年来，各国一致将机器人视为战略性产业，某种程度上甚至可以体现综合国力，各领域龙头厂商积极投入发展。（来源：2017-02-18 10：19 中国投资咨询网，原文来源仅为1位数））机器人

　　无疑已经成为科技的下一颗明星，世界各国都在积极推动机器人产业的发展，近年来人工智能和深度学习等技术的发展成为智能机器人发展的重要动力。根据IEK研究报告，2021年全球智能机器人市场规模预计将增长至336亿美元，亚洲将是增长最快的地区。

　　根据定义

　　在精密机械研发中心，智能机器人可以通过传感器感知环境，通过编程实现智能理解，最终响应所需的动作，执行各种生产活动，提供服务或与人互动。它是一个集成各种技术的平台，包括机械、控制自动化、电子、电机、成像、光学、通信、软件和安全系统等相关技术和应用，其中软硬件集成技术非常重要。本课程深入探讨智能机器人产业前景，分析关键技术、组件、软硬件架构。

　　服务机器人具有发展潜力

　　根据

　　信息技术理事会MIC研究数据（图1），2015年机器人在四大应用领域的总市场规模约为269亿美元，其中工业机器人占比最高，为110亿美元，但到2025年，整体市场规模将扩大到669亿美元， 虽然市场规模依然最大，工业机器人为244亿美元，但商用机器人和个人机器人2000年——2025年的复合年增长率（CAGR）分别为11.6%和17.4%，信息技术理事会MIC行业分析师张家辉（图2）指出，尤其是2015年之后，这两类应用的增长更为显著， 在面向服务的应用市场中，有许多新兴领域过去没有被引入机器人，推动了它们的增长潜力。

　　信息政策委员会MIC行业分析师张家辉指出，2015年之后，面向服务的应用市场中有许多新兴领域过去没有引入机器人，带动了其增长潜力。

　　张家辉表示，日本软件银行近年来积极进军机器人领域，一系列行动引起了市场关注，包括2012年收购法国人形机器人公司Aldebaran Robotics，2014年推出的人形机器人Pepper先后与IBM Watson和微软Azure合作。软银的愿景是基于沟通提供家庭和企业应用，Pepper被设定为一个“想要被爱”的机器人，通过互动沟通，了解家庭成员，成为家庭的一部分;并在人工智能的基础上，协助企业产品的营销，在家兼具娱乐和学习效果。此外，已经投放市场的较为知名的服务机器人包括Lika和Savioke。近年来，各国都将机器人视为战略性产业，日本发展机器人由

　　来已久，2015年，日本政府成立机器人革命倡议协议，推动机器人产业发展;韩国以产业通商资源部为首，每五年制定一次基本计划，力争到2022年成为使用机器人的国家，生产规模达到25万亿韩元;在美国，自2011年以来，美国国家科学基金会（NSF）领导了可以安全地与人合作的机器人技术的发展。目前，韓國以家用機器人為主要發展力量，美國在救聈防災方面領先國家，張家辉建議，家庭應用和公共應用在各國都有深度佈構，商業應用最近出現，台灣可以等待機會切入。

　　深度学习、语音识别等技术近年来发展显著，带动了面向服务的机器人产业和应用的兴起，机器人从过去的单向通信和执行命令发展到理解对话内容的语义响应，应用服务是机器人后续发展的重点。机器人应用场景多样，需要结合各个领域的专业知识和对不同场合用户需求的理解，因此制造商应通过开放平台加速机器人在各个领域的应用。

　　类神经网络技术的巨大飞跃

　　深度学习一词首次被人脑成功挑战，是因为人工智能AlphaGo在2016年击败了韩国棋王，在围棋中暂时受到全世界的关注，围棋被普遍认为是最难的棋局。早在1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨就首先提出了神经元的数学模型，然后在1958年，心理学家罗森布拉特提出了感知器的概念，在以前的神经元结构中增加了训练和修改参数的机制，这时神经网络的基本学术架构就完成了。像神经网络这样的神经元实际上从前端采集

各种信号（神经样树突），然后根据权重将每个信号相加，然后通过激活函数将它们转换为新的信号并发出去（神经元样轴突）。

　　这技术

　　架构其实早在 1970 年代就已经完成，首席数据决策技术尹祥志（图3）表示，深度学习其实是神经网络的另一个名词，它的成功来自于对人脑运作的更深入理解。卷积神经网络帮助机器开发真正的视觉，有两个主要原则：局部感知和权重共享。让机器从碎片化的特征中理解整体含义，然后找出特征的聚类，不断分析分层细化，无论特征多么微妙：只要不化为灰烬，就可以提取特征。其中，图形

　　识别是关键点，在过去的认知中，中央处理器（CPU）和图形

　　处理器（GPU）处理不同的计算功能，在图形识别的深度学习功能方面，GPU的性能是CPU的数百到数千倍，尹祥志进一步表示，通过深度学习，机器甚至可以去除原有的马赛克图案照片效果并恢复。但是，在语音和文本的识别上，中文对机器来说仍然是一个很大的挑战，中文超过一百万个单词，不需要常规地创建新单词和给出词性，有很多中英、中日、中韩混合词，如：蓝薄、香菇、94疯狂等。

　　大型制造商采集

数据以布局未来

　　机器人产业的前景备受各方关注，尤其是深度学习和人工智能成为包括Facebook、微软、谷歌和亚马逊在内的各大工厂下一波企业发展的方向。这些公司的共同点是，他们通过产品和服务与消费者互动，并且积累了多年的原创

数据，而未来的人工智能和深度学习是大量数据采集

、整理和分类、标记（Tag）的结果，将这些原创

数据转化为信息，最后通过强大的处理器快速搜索和反应。

　　因此，

　　机器人降低错误率的重点是数据的完整性和结构化，邱仁丹进一步解释，深度学习的应用过程来自底层的类似神经网络的操作，大量的数据分析、发现规则/自动分类、生成匹配/推荐策略、记录用户行为、反馈到模型/提高准确性， 最后提高数据质量，产生自学习校正机制。

　　工业4.0助力自主机器人发展

　　发展历程

　　智能机器人应从德国喊出的工业4.0口号中观察，台大自动化与控制研究所副教授李敏凡（图6）表示，口号的精神在于少量多元、周期短，一切商业活动从卖方开始，过去传统的生产价值链被颠倒过来， 从客户需求驱动研发，到供应链和生产，完成整个经营活动。因此，生产线必须保持高度弹性，以响应各种需求并实时做出反应。

　　自主移动机器人（AutonomousMobileRobot）不同于非自主机器人，李敏凡指出，远程控制等非自主属性由人类以有线或无线方式控制;自动是执行计划任务的计算机程序;另一方面，自治允许您在未知环境中处理不可预见的工作，并随时随机调整工作内容。简单来说，工业4.0就是工业3.0加人工智能，自主机器人的行为内容包括避障、目标搜索、轨迹跟踪、保持编队等。

　　3. 聊天机器人的类型及应用场景介绍

　　1、对话机器人

　　TalkBot最初是作为在线聊天系统开发的，由Chris Kwart于1998年用JavaScript和PERL语言编写，并在2001年和2002年两次赢得“Chatterbox Challenge”比赛。

　　2、埃尔博特·

　　Albert 诞生于德国聊天机器人 Charlie 的程序改进后，德语版 Albert 在 2000 年底开始在线聊天，到 2001 年甚至连英文版都可用。2003年，他赢得了“话匣子挑战”比赛。

　　3、艾莉丝

　　讲德语的聊天机器人。Elise由Java分子前端，Java服务器和知识机器组成。其中，知识计划包括1100多个节点，并且还在不断升级。

　　4、爱丽丝 爱丽丝

　　1995年11月23日，爱丽丝出生。爱丽丝的名字由英文“人工语言在线计算机实体”的第一个字母拼写出来。科学家华莱士在网络服务器上安装了聊天程序，并留下来看看网民会对它说些什么。随着华莱士对爱丽丝的升级，在和爱丽丝聊天方面也越来越有经验，爱丽丝也变得越来越强大。2000年、2001年和2004年，爱丽丝获得了莱布纳奖。爱丽丝是乔治的强大竞争对手，曾经被认为是最聪明的聊天机器人。

　　目前大多数基于文本的聊天机器人都是基于这个机器人原型进一步开发的，稍后会更详细地描述。

　　5、莱拉博特

　　对原创

爱丽丝程序的改造。整个程序与华莱士在2002年编写的程序基本相同。Layla Bert的存在试图为基本的“人工语言在线计算机实体”聊天机器人的性能和功能提供一个模型。

　　6.爱娃娃可以认领的机器人，可以

　　自己构建自己的聊天机器人，名称和图片可以自己添加。它在中国也是一个相对有趣的聊天机器人。玩家也可以自己调整他的对话。缺点也很明显，因为语言部分是串联的，所以违和感很强......

　　7、搞笑人工智能

　　FunnyAI是一个自然语言机器人。如果机器人无法理解你的话，机器人会自动将其发送到管理中心。键入：“帮助”或“？”以查看当前帮助。目前，AI还不是很成熟，所以尝试根据训练样本来训练FunnyAI。

　　8. QQ聊天机器人QQ

　　自动聊天工具，支持最新版本的QQ软件。各种类型的语句可以自动发送，也可以通过双击、循环或重复发送。支持句子编辑，可自定义句子顺序，满足与各类网友的自动聊天。您可以自己更改聊天频率，最快为每秒一次。

　　

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　　9. 聊天机器人应用场景

　　设计和构建自动回复聊天机器人涉及哪些技术？机器人、人工智能、设计。

　　类似清华大学小图的自动响应聊天机器人，实现思路是什么？有开源实现吗？楼上回答很全面细致~补充一点，如果想自己做戏，可以在这里戳： AIML - 人工智能标记语言主要是根据规则

　　搜索输入~可以借用别人定义的规则库和知识库，也可以自己定义，或者通过广大网友添加学习功能进行调整......邀请问题。会聊天的机器人，简称AI，目前在ACG圈子里的AI项目据我所知只有白思森沙、天才Kiluno、猫女AI这3个。我对AI没有太大的兴趣，以前也不太了解，但后来我遇到了天才Kiluno的作者，我大概知道一点。一开始，AI

　　的方法就是一个巨大的词库来记录相应的回复内容，因为AI对话的过程可以用命令触发调优模式（即教学模式），进入调优模式后，可以告诉AI一些事情。大概是这样的：

　　来宾：/t [假设 /t 是进入优化模式的命令]。

　　AI：调整可以喵喵叫，不。不能有物理碰撞[侧面。调音时，请注意遵循调音准则

　　AI：自动调谐方式启动~ 请输入“关键词”或“全字”调音=v=

　　访客：呃

　　AI：遇到“呃”时如何回答？

　　访客：无语吧？它微弱地爆炸了！

　　AI：表示您调优成功=v=使用 /c 进入聊天

　　AI：当我说“我饿了”时，人类接下来会说什么？=嘴=

　　访客：我们去吃饭吧~

　　艾：恩，遇到“去吃饭”该怎么回复？

　　访客：师父带我去！

　　AI：说=v=使用/c使用成功的调优进入聊天练习

　　= v

　　访客： /c

　　[这里可以有一些对话，省略]。

　　访客：你知道图灵测试是什么吗？

　　AI：图灵测试是图灵提出的一个关于确定机器是否可以思考的著名实验。我很聪明，对吧？嘿嘿嘿（∩_∩）O~

　　[以上段落由AI查询维基百科获得]。

　　访客：呃

　　艾：无语了，对吧？它微弱地爆炸了！

　　AI：我饿了

　　访客：我们去吃饭吧

　　AI：师父带我一起去=3=

　　从上面一段可以看出，基本上是根据关键词分析，大致猜出意思，然后给出答案。当然，不可能所有访客都进行教学，因此AI需要从日常对话中提取内容并提出问题，访问者回答并提取关键词来回答。因此，所涉及的技术首先是准确的分词和语义分析，然后将关键词和相应的响应存储在数据库中。

　　仅仅完善这两项技术就让开发者忙得不可开交，而AI作者独自工作，其他方面很难持续改进。不过不算什么，我们来看看更厉害的猫女AI整体系统组成。

　　好友系统：好友系统模拟人类“把对方当朋友”的感受。比如她会主动和群里的朋友聊天，叫昵称，发起话题，如果她不理她，她就会撒娇可爱什么的。当然，回复好友的机会更多，在私聊中说一些比不做朋友更友好的语言，不会因为一两次吵架而轻易屏蔽，询问新地址，查询信息时不经常傲慢情绪

　　判断：不同的情绪会以略有不同的风格说话。就是在回答话语的基础上直接替换语气词，让答案内容的丰富度——呈几何级数增长。一般来说，如果 AI 在调优期间回答是“不要告诉你”，开心的时候是“

　　别告诉你~~”，生气的时候是“哼，别告诉你”

　　相对模糊的理解方式：在学习“早安”时，即使人类说“早安==”，机器人也会将其理解为“早安”，因此可以做出正确的答案。人类说“早上好”，没有表达其他任何东西，但前后可能会有一些表情符号或符号，机器人会根据教学做出回应

　　触发优先级：AI无法完全平等地理解一切。相反，重量是有差异的。这也是人类记忆接近方式的一种表现。优先级越高的单词说出来的机会就越大。例如，AI曾经记住一个“呵呵”和另一个“他”的答案方法。那么当主人对AI说“他”时，AI会根据“他”的调谐来回答，而不是“呵呵”。虽然他们自己的优先事项是相同的。因为“他”的相似度更高。为了让一些不需要比较相似度的语言具有相同的优先级，AI还需要进行相似性校正。

　　性别和属性确定[据说笔者还在研究...]。

　　这些只涉及技术吗？这还不够！为了让猫女AI更接近人，笔者在好感度制度上花费了大量精力，如下：整体好感

　　度：AI对它认识的人的总好感度，在很长一段时间内有效瞬间好感

　　度：一次对话时的好感，下一次对话中的好感，瞬间的好感对整体好感有影响

　　阶段印象：AI会定期从大脑中回忆一些事情，并对大家知道的和好情绪的增减做出整体评价和印象，以纠正整体好感，让AI实现更接近人类的细腻情绪群体好感

　　度：AI对一个群体的整体好感度【AI有一个QQ群，可以和人和电脑互动，有几个AI~~]。

　　曾经出现过白丝魔沙AI被GFW训练不好后被GFW封杀的情况（你知道的），笔者为了避免猫女的错误，做了一个过滤系统，分成5大层，每一层都有细分的过滤内容，换句话说，我看这个的时候看起来头晕目眩......如下：“

　　IM顶级和谐过滤”：用于防止人类利用QQ等客户端让AI查询“和谐”内容，导致AI发出和谐内容，让AI被封禁。比如AI的百科信息功能“聊天和谐过滤”

　　：在聊天过程中被过滤掉，AI会直接对你说“已经协调了，是xxx”，不用看大脑里的调音知识

　　“聊天粗话过滤”：同上，但会大幅降低好感度。粗言秽语包括恶意语言、H 内容

　　“喜欢聊天”：为每个AI角色自定义一些喜欢的东西可以更快地增加好感度。对聊天没有影响，这意味着回复之后是知识库中学到的内容

　　“不喜欢聊天”：同上，好感度略有下降。对聊天没有影响“

　　调教粗言语过滤”：与“聊天粗话过滤”的区别在于，它允许聊天中的单词，但不允许AI记住。AI不会无条件信任你（如果在调优内容中触发了这个库），而是会暂时记住它，等待AI的所有者通过，然后才能真正学习。在调整时触发此库会降低好感度

　　“调整值教学库”：这里记录了一些被认为危险或毫无价值的文本模板，AI不会立即学习，但会告知所有者是否应该学习。对好感度没有影响“

　　学习后——管理侧扫描过滤”：即使AI完全相信你的调优并记住，也会相应地说话，管理员会定期检查AI学到的所有知识，根据更严格的过滤库扫描潜在的危险调优和不良调优，从而忘记它们，并用这个库来完善“调优-犯规过滤”库

　　“白名单”：收录

和谐词，但为普通词。如果触发了和声库，触发了白名单，则可以认为是正常的，并被视为未过滤。实现更准确的过滤。如果连续多次触发不良调音，就会被直接屏蔽，忽略好感

　　好了，这里基本上介绍了当前AI系统中使用的技术。最后，让我们总结一下3个问题的答案。涉及的技术包括分词、语义分析、朋友、情感确定、相对模糊理解、触发优先级、性别和属性确定、好感度系统和过滤系统。至于实现思路，我个人知道两种基于 PHP+C+Mysql，猫女是基于 FMS，数据库不清楚，目前有 Web 模式和 两种交互模式，以后还会有更多。（桌面软件，移动应用程序，blabla...）实现思路是经过上述一系列系统处理后，在收到消息后给出回复。数据通信很容易，技术挑战都在于处理内容。目前国内AI是闭源的，毕竟作者们已经花费了不小的心血，再加上国内环境开源之后，肯定有大量的伪原创“作者”甚至直接捏掉过滤系统捣乱，所以开源的日子估计有点遥远。有点远....

　　薛定谔（社会工作数据库采集

者/APP研究员）：根据在什么平台上实现，分为五类：移动、桌面应用、嵌入式、WebApp，以及微信公众号等其他平台。

　　1. 移动 -- *敏*感*词*本机应用程序

　　2） 桌面应用程序 -- 桌面本机应用程序

　　3. 嵌入式 -- 嵌入式系统

　　4. 网络应用 -- 网络应用程序

　　5. 混合应用 -- 混合应用

　　GUI：好的人机界面，所谓好意味着好的用户体验，不管以上五点哪一个，都需要遵循统一的设计原则——别让我去想！因为每多操作一次，用户的装备感就会加深，感觉不像是高大的人工智能，真正高大的人工智能是让用户忘记“机器”。

　　业务逻辑：即使你有一个好的语义库，

　　如果你缺乏一个好的业务逻辑来添加、删除、修改和检查语义库，那就是毁天塌地。好的业务逻辑意味着通过“检查”语义库来提供这项服务，通过“添加”、“删除”、“修改”来改进和纠正语义库，为将来提供更好的服务。

　　语义库：这是聊天机器人的核心技术*平台

　　的个性知识：因为以上五个平台本质上是相同的，但每个平台在应用层都有不同的表现，比如UI，Android使用android.widget和android.view; iOS使用UIView;嵌入式 C 一般使用图形界面库 API;网页版上的HTML+CSS;HybridApp还需要与第三方平台提供的接口相结合。

　　由于题主没有说它是在哪个平台上具体实现的，那么我只写一个概述。

　　xsank mar（互联网/音乐/游戏/旅游）：清华小图是基于AIML的，但是经过简单的测试，我发现小图的智力水平也很一般，只会对具体的问题给出具体的答案。出于好奇，我特意找了几个商用问答机器人，效果更一般，纯题库，还测试了小黄鸡，其实表现不是太好，答案也比较单一。所以我们不考虑高压深度学习和人工智能，我们来猜测一个问答机器人的实现。

　　1.已经解释过，它是一个问答机器人，而不是聊天机器人，那么它的知识体系一定非常有限，针对性很强，所以题库是必要的;

　　

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　　2.既然是问答，那么情感因素就没有必要了，就是你加的一堆修饰符没用;

　　3.语言选择支持，英文分词、停用词等与中文有明显差异;

　　其实根据这3点，就可以有针对性地实现一个问答机器人，

　　其实只要你愿意用很低的方法（但效果还不错），用大量的题库也可以用来搞一个流行的聊天机器人，就看你怎么教了。（回复来自©2017年知乎。）

　　4. 与聊天机器人相关的问题和常见示例

　　如何判断一个机器人是否足够聪明。大多数旁观者认为，一个机器人可以回答更多的问题，可以说是比较智能的，而无论机器人什么数据结构或算法，只要堆积足够的数据，在回答问题时就能达到相对相似的正确率，显然，能回答的问题数量只代表机器人后台的数据库是否足够大。

　　而智能不应该是比较谁的数据库够大，智能是很多方面的体现：

　　1. 学习能力

　　这是最基本也是最难改进的标准，一个可以自动增长，但数据

　　量少（要回答的问题更少）的机器人，显然比一个不能自动增长，但数据量大（可以回答更多问题）的机器人更实用。机器人的本质是帮助人类，减少人类在各个领域的劳动量，如果一个机器人需要手动输入所有的知识，这本身就增加了人类的负担，这与制造机器人的初衷背道而驰，这也是目前聊天机器人更热但使用较少的根本原因。

　　2. 数据筛选能力

　　具备自学能力后，机器人是接受所有知识还是有选择地学习更正确的知识，是进一步判断机器人智能程度的标准。

　　如果机器人只能接受所有的知识，那么这种学习能力是不完整的，机器人也应该或多或少地具有筛选能力。

　　3. 自我升级能力

　　机器人按照设计者的数据结构和算法进行自我学习，并具备一定程度的知识筛选能力后，自我升级能力将成为下一个堡垒。

　　学习能力的本质是根据设计者的算法，将输入的数据构建到这个机器人的数据组织结构中。

　　当之后”

　　根据初始算法构建各种输入数据“，经过统计，发现此类规则无法适应某种类型的知识组织形式或领域知识（错误率增加），设计者应考虑如何让机器人尝试调整算法规则和数据组织结构，以降低错误率较高的知识组织形式或领域的学习错误率。

　　许多

　　早年出现的各种中国机器人，由于采用最原创

的“关键词匹配”方式，不具备数据结构的概念，不应归入“智能聊天机器人”的范畴。

　　实例

　　以下是 A 和 J 之间的对话：

　　1-A：你做梦吗？

　　2-J：做。

　　3-A：当然。那么，你能记住你的梦想吗？

　　4-J：我可以非常清晰和生动地回忆它们。

　　5-A：怎么样？

　　6-J：我还不想和机器人调情

　　很明显，机器可以有“记忆”。

　　如果没有长期记忆，请遵循句子2：做。如何产生第3句？

　　如果没有长期记忆，A

　　不会知道第2句中的“做”是什么意思，而第3句继续精确地讨论“梦”的话题，说明A有长期记忆。

　　飞信助手在这方面也没能更进一步，它只能对一句话反应迅速，没有连贯的思维和逻辑能力。远非真正的人工智能，飞信助手只能称得上是一招，本质上是它不具备主动思考联想和记忆的能力。正如获得勒布纳铜奖的罗伯茨所说，“我不相信图灵的理论，也不相信阿尔博特会思考。作为Albot的创造者，他说：“如果你知道一个神奇的秘密在哪里，以及它是如何完成的，它对你来说就不再神秘了。"

　　但它确实代表了一个方向，在一个

　　从某种意义上说，飞信助手相当于一个网络搜索引擎，负责网络信息的自动搜索、查询和处理，但它更贴心、更直观，更符合人际交往习惯。飞心助手的出现似乎还有另外一番含义，它所表现出的聪明和狡猾，会不会意味着我们人类的思维和语言可能没有那么难模仿？是不是意味着人类的语言习惯可以总结和复制，然后这个规律可以应用到人类身上？[2]

　　再想象一下，也许有一天，电影《黑客帝国》中的场景真的会出现。人类制造了机器人，但机器人反抗并与人类开战。思维计算机控制人脑，人类生活在计算机欺骗之下？

　　2014年，中国第一家人工智能公司北京光年无限科技*敏*感*词*推出了图灵机器人，这是中国语境下高智能的机器人大脑，全球领先的中文语义和认知计算平台。

　　图灵机器人对中文语义的理解准确率高达90%，可为智能软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等人工智能技术服务。[1]

　　图灵机器人的应用场景包括智能客服、虚拟机器人、智能手表、智能汽车和智能家居。其中，虚拟机器人可以对接微信、QQ等平台，构建聊天机器人，与用户沟通顺畅。图灵机器人提供天生的中文对话能力、精准的中文语义分析能力、对用户意图的准确判断、丰富的上下文场景和较强的自学习能力。[1]

　　5. 人工智能标记语言（AIML）基础知识、知识库、应用公司列表

　　90年代，科学家华莱士将爱丽丝聊天程序Alice这个“带有人工语言的在线计算机实体”安装到网络服务器上，观察网友对它说的话，然后对爱丽丝进行升级。爱丽丝在聊天方面越来越有经验，并在2000年，2001年和2004年三次获得莱布纳奖。爱丽丝曾经被认为是最聪明的聊天机器人，大多数基于文本的聊天机器人都是基于这个机器人原型进一步发展的。在国内，赛科智能机器人技术支持的微信版小黄鸡的免费聊天界面终身免费，微信营销公司使用这个聊天界面较多。我们可以开发一个聊天机器人吗？这要求每个人都非常精通NLP / AIML技术，并得到不同语言基础的支持。免费的人工语言，在线计算机实体，ALICE 人工智能标记语言 （ALICE AIML），知识库，可以实现聊天机器人功能。

　　AIML：人工智能标记语言

　　AIML（人工智能标记语言）是一种XML兼容语言，易于学习，可以在几分钟内开始自定义Alicebot或创建暂存机器人。AIML最重要的单位是：

　　：开始和结束 AIML 文档的标记

　　：标记 Alicebot 知识库的“知识单元”标签

　　：一种简单的模式，用于收录

与用户可以对 Alicebot 机器人说出或键入的字符匹配的字符

　　：收录

对用户输入的响应

　　AIML文件通常附加了大约20个或多个标签，并且可以创建自己的所谓“自定义谓词”。现在，AIML Prime提供了AIML的初学者指南。免费的爱丽丝机器人AIML包括大约41，000个类别的知识库，这是一个示例

　　你是干什么的

　　我

　　我是人工智能的最新成果，

　　可以再现人脑的能力

　　具有更高的速度和准确性。

　　（此处未显示打开和关闭 L> 标记，因为这是取自文件的 AIML 片段）。

　　一切都是 - 你猜对了 - 一个类别。类别可以具有模式和模板。（它也可以收录

一个标签，但我们不会进入这个代码段。） 模式仅匹配确切的短语“你是什么”（大小写被忽略）。这个类

　　也可以被其他带有标签（未显示）和还原论原则的类调用。

　　无论如何，如果调用此类别，它将产生对“我是人工智能最新成果......”的回应。上面显示的声明（“我是人工智能的最新成果......”）。此外，它还会做一些其他有趣的事情。使用标签，Albot 引擎会在执行时将其内存中的“主题”设置为 ME 子类，无论用户是否收录

在结果中。这允许具有显式 ME 子类（主题）主题值的任何其他类别更好地匹配那些在显式主题下没有相同模式的类别。这说明了一种机制，通过该机制，机器人管理员可以在对话流中练习精确控制。

　　注：以上内容来源于爱丽丝机器人AI基金会网站 ©版权所有。获得A.I.聊天机器人A.L.I.C.E.奖，用于免费实时聊天的聊天机器人。

　　第2章 聊天机器人行业调查概要

　　这

　　AliceAI基金会将这个聊天机器人行业概述作为我们会员赞助的独特服务。我们收录

一个密切相关的数据库，该数据库不仅是AIML机器人项目，也是AIML的副产品，以及专有的非AIML语言和公司和聊天机器人软件的专利调查。

　　AIML 机器人

　　AIML副产品（AIML衍生产品）。

　　非AIML聊天机器人聊天机器人专利

　　聊天机器人社区

　　人工智能机器人