前言 最近，关于 Facebook 的两个聊天机器人学会了相互交谈，接着 Facebook 人工智能研究院(FAIR)关停该“失控” AI 项目的新闻满天飞，人们也开始恐慌机器人是否会像电影中那样将主宰世界 不禁让人联想到机器人革命，杀手机器人，恶意人工智能和人类灭绝等等概念。那么事实的真相是怎样的呢？ 秘密的语言 最近，Facebook 打算开发可以与人类协商的聊天机器人。 6 月，Facebook 人工智能研究院(以下简称 FAIR )的研究人员注意到，人工智能机器人已经自发地开发了它们自己的非人类语言。 在一份研究解释的报告中，他们指出，这一发展源自于系统提高谈判策略的目标，聊天机器人使用的代码系统是为了最大程度地提高其沟通效率。 谈判系统的 GUI，Gif 来自 Facebook 人工智能研究院 这些机器人除了讨论彼此该如何将一系列给定项目（在用户界面中表示为无害物体，如书籍，帽子和球）分配成双方满意的结果，除此之外没有做出任何值得人们惊慌的事情
现在我们拥有聊天机器人和AI语音助理、可穿戴设备、增强现实和虚拟现实（AR / VR），物联网（IoT），从数字图层到物理空间，甚至连机器人都可被授予国籍。 ? 是的，全渠道营销确实是一种方式，但是，全渠道讨论的往往侧重于“渠道”而非“全方位” ，例如，如何将展示广告与电子邮件营销活动同步。 付款 - 越来越多的聊天机器人可以接受付款（“会话式商务”），有些不着痕迹集成到应用程序的界面中，例如Facebook Messenger的购买按钮，如下所示： ? Jerome Coignard在Medium上撰写了一篇关于机器人和AI将会驱动第二次分裂和破坏的浪潮的文章，这篇文章讲述了微服务和API与聊天机器人在垂直竞争中的相互作用： “机器人更精细，更接近微服务 你应当花更多的精力关注聊天机器人的生态系统，以及你的业务和竞争对手业务使用聊天机器人的现状。
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该系列教程里其中一篇文章，介绍了如何将图灵机器人集成到某个微信公众号的消息服务器上去，让该微信公众号可以“智能地”同其关注粉丝聊天。 Recast.AI也完美地将不需要应用开发人员了解的机器学习底层细节进行了封装，我们将要做的这个聊天机器人甚至不需要太多的编码。 我们在Recast.AI网站上在线创建聊天机器人。 假设当用户又发送了一个新的文本到您的聊天机器人去：“你是靠编写代码维生么？” [1240] 比如您可以把这个网页作为HTML5应用部署到SAP云平台上，得到一个URL，然后把这个URL绑定到微信公众号的某个自定义菜单上。 当用户点击了这个微信菜单后，就会在微信里打开聊天机器人的会话窗口。
很多SAP顾问朋友们对于人工智能/机器学习这个话题非常感兴趣，也在不断思考如何将这种新技术和SAP传统产品相结合。 该系列教程里其中一篇文章，介绍了如何将图灵机器人集成到某个微信公众号的消息服务器上去，让该微信公众号可以“智能地”同其关注粉丝聊天。 ? Recast.AI也完美地将不需要应用开发人员了解的机器学习底层细节进行了封装，我们将要做的这个聊天机器人甚至不需要太多的编码。 我们在Recast.AI网站上在线创建聊天机器人。 假设当用户又发送了一个新的文本到您的聊天机器人去：“你是靠编写代码维生么？” 直接拷贝到某个网页里，就能使用了。 ? 比如您可以把这个网页作为HTML5应用部署到SAP云平台上，得到一个URL，然后把这个URL绑定到微信公众号的某个自定义菜单上。
聊天机器人初创企业Twyla 的联合创始人Paul Gibbins说，一个主要的挑战是，如何将带特定语境含义的对话转变为脚本， “你会希望与机器人的对话越像人类的对话越好”，他说，“但是，你不能逃避的一个现实是 ，消费者会有特定的期待”。 举个例子，服装零售商ASOS使用的机器人似乎最近陷入了这个陷阱，当时它在页面上回复了Facebook用户的困惑的帖子，并提供了关于订单何时交付的复杂说明。 这也是为什么对话机器人的普及为什么会引起如此多的批评的原因。关于机器人给出令人啼笑皆非的回答的例子层出不穷，有一些甚至给出了“不适宜”的回答。 业界热衷于将创意注入到对话中，所以正在招聘人类文案撰写人，将人性注入机器人。 以Poncho为例，这是一个会故作幽默的机器人，提供天气信息的更新。
(5) 如何将SAP UI5应用嵌入到微信公众号菜单中 (6) 如何通过OAuth2获取微信用户信息并显示在SAP UI5应用中 (7) 使用Redis存储微信用户和公众号的对话记录 (8) 绑定了微信消息服务器的微信公众号，在这个场景里扮演的其实就是一个简单的聊天机器人的角色。用户和微信公众号通过一问一答的方式进行交互。 ? 在动手实现微信聊天机器人之前，我们先降低难度，实现一个简单的微信echo服务，即无论用户发送任何信息给公众号，都会收到信息本身，再加上"Add by Jerry"的前缀。 ? replyMessage的实现位于replyMessage.js中： ? 有了Echo Service的实现经验之后，再实现微信聊天机器人就没有什么难度了。 (5) 如何将SAP UI5应用嵌入到微信公众号菜单中 (6) 如何通过OAuth2获取微信用户信息并显示在SAP UI5应用中 (7) 使用Redis存储微信用户和公众号的对话记录 (8)
我们之前介绍过，按照应用场景的不同，聊天机器人可以分为问答系统，对话系统以及闲聊机器人三类。今天我们就来详细讲一讲其中的生成型闲聊机器人。 总的来说，前面两种聊天系统通常面对的是一个封闭的场景，而生成式通常面对的是开放场景。因而很难像前面两种机器人那样，先把答案集设置好，再通过对话管理或者检索等模块选到合适的答案返回给用户。 深度学习解决多轮会话的关键是如何将上下文聊天信息Context引入到Encoder-Decoder模型中去的问题。 总结 生成式的聊天机器人技术框架非常简洁，在构建过程是端到端（End-to-End）的，数据驱动的，只要给定训练数据即可训练出效果还不错的聊天系统，省去了很多特征抽取以及各种复杂中间步骤的处理，比如省去句法分析与语义分析等传统 考虑到聊天机器人是一个非常复杂的NLP应用场景，几乎涵盖了所有的NLP任务及应用。
「ECM 的研究只是非常初步的一个尝试，聊天机器人的回复目前是建立在给定情感分类的基础上做出的，还没有涉及到如何评判用户情绪的研究。」 但身份设定，则是要在聊天进行的过程中嵌入机器人的身份和属性。 「比如现在我们可以和小冰聊天，但很快你会意识到它不是一个『人』，除了语义理解的问题外，更多的是因为它缺少一个固定的人格和属性。 比如当你问小冰，它的性别是什么时，这个回答是前后不一致的。」 除了身份设定的研究外，黄民烈博士也正在进行更多的关于「解决任务导向对话系统、聊天机器人、自动问答中最具挑战性」的研究工作。 在黄民烈博士看来，在特定任务场景的生成式对话才更具有商业应用的前景。目前，黄民烈博士及团队在商业化应用上也做了不少尝试，比如和一家机器人公司合作研发了一款点餐机器人。
本文转载自微软发布的关于chatGPT扩展到机器人领域的能力。以下内容选择部分内容，关于chatGPT控制机械臂，以完成绘制微软徽标的过程。 我们将 ChatGPT 的功能扩展到机器人，并通过语言直观地控制机器人手臂、无人机和家庭助理机器人等多个平台。你有没有想过用你自己的话告诉机器人该怎么做，就像你对人类一样？ 该库可以特定于特定的机器人，并且应映射到机器人的控制堆栈或感知库中的现有低级实现。为高级 API 使用描述性名称非常重要，这样 ChatGPT 就可以推理它们的行为;2. 以下是与chatGPT关于如何控制机器人手臂以制作具有Microsoft徽标颜色的SVG文件的对话。用户：想象一下，我们正在使用一个机械手机器人。 考虑到您拿着一个通用对象，您首先需要移动到目标位置上方的安全位置，将对象放下，然后释放它。聊天：理解。
原作 Andrew Zaleski Root 编译自 CNBC 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 目前，有临床医学研究团队正在设计一种特殊的陪聊机器人，希望能这类机器人可以帮助到心理上处于比较脆弱敏感时期的临终病人 聊天机器人早就在我们身边 此前，聊天机器人已经应用在多个场景里，叫外卖、淘宝小二等等。 该机器人的人设是中年女性，还附带一些特殊的能力，比如能精确判断疼痛等级，随时监控服药情况并提醒用药等。还可以自由选择，增添特定的功能模块，像压力管理、增加运动量、专门解闷闲聊、提供精神食粮等。 研究团队发现，尤其是几大科技巨头的虚拟语音助手，在面对病人问到关于精神健康方面的问题时，它们的回答前后不一致，甚至言辞内容都不合适。” 比如病人不能被问到开放性的问题，当病人想主动和机器人说话时候，他们得到的是多选提示词。 ? “我们了解他们的聊天动机，但不能让他们聊跑题，或者聊一些我们从来没有考虑到的话题。”Bickmore说。
就自然语言处理而言，电子数据展示主要是关于信息检索，帮助法律团队寻找相关和有用的文件。 在很多案件中，需要分析的数据量能超过100GB，经常只有5%到10%是真正相关的。 通过提取特定主体（人，地点，金额等）来涵盖或剔除特定时间表，在电子邮件线程中只收录包含公司、人和被告的邮件，数据可以被筛选和分离。 客户提问自动回复 聊天机器人 现在可以很肯定的说聊天机器人是一个非常棒的东西了！ 网店通过他们来向我们推荐商品，回答我们的问题，生成个性化的路径并作为虚拟助手来和我们交流。 ? 一个我最近和个人助理机器人Amy的交互案例 聊天机器人正在带来更多个性化的体验。 与此同时，如何将客户的询问通过最短的步骤导向相关部门也是至关重要的一环。 NLP可以在没有人工参与的情况下用于自动导向和分类客户需求。
它在使用 turtlesim 的多机器人示例中展示了 tf2 的一些功能。这也介绍了使用 tf2_echo、view_frames 和 rviz。 2. 本教程关于如何将静态坐标帧广播到 tf2. 3. 编写一个 tf2 广播器 (Python) (C++)。 本教程关于如何将机器人的状态广播到 tf2。 4. 本教程关于介绍 tf2 的高级时间旅行功能。 调试 tf2 1. 四元数基础。 本教程教关于 ROS 2 中使用四元数的基础知识。 2. 调试 tf2 问题。 还有一个具有相同 API 的 Python 包装器，该 API 使用 CPython 绑定对该库进行分类。 代码 API 主接口是通过 tf2::BufferCore 接口。 转换接口 tf2 为外部库提供模板化转换接口，以指定 tf2 特定数据类型和用户定义数据类型之间的转换。
服务，可让你扩展到数亿用户 非常适合初学者，直观，并且具有完整而清晰的文档 先决条件 本指南将使用 Python和它的 Flask轻量级库，让你构建一个完整且可部署的聊天机器人应用程序。 当我们能够使用 Python API 调用构建智能体时，我们将使用它们来创建你将在多个渠道上部署的端到端聊天机器人项目(Slack，Facebook，Telegram ......) 开始吧！ GUI 方法 我建议你做的第一件事是通过 官方介绍 和分步教程。它将使你从零到能够使用 GUI 创建智能体(单个聊天机器人应用程序)。 这里你可以开始构建智能体并按照本教程的步骤进行操作。 这里你有一个关于如何在你的机器上运行 Flask 应用程序的一致而完整的教程(使用 Ngrok 在你的机器上暴露他的 webhook)，到网络。 这里 你可以找到有关如何将 chatbot 应用程序部署到现实世界的非常全面的教程。这很容易，不是吗？
这包括设计具有特定目标和价值的 AI 系统并对其进行测试以确保它们按预期运行。 对齐的显著优势之一是它可以帮助确保 AI 系统安全且有益。 例如，来自加利福尼亚大学和 IBM 研究团队的四位学者提出了 SafeguardGPT 框架，该框架使用心理治疗来纠正人工智能聊天机器人中的这些有害行为。 该框架涉及四种类型的人工智能代理：聊天机器人、“用户”、“治疗师” 和 “评论家”。 通过模拟社交对话的工作示例展示了 SafeguardGPT 的有效性。 研究结果表明，该框架可以提高 AI 聊天机器人与人类之间的对话质量，SafeguardGPT 为改善 AI 聊天机器人与人类价值观之间的一致性提供了一种很有前途的方法。 通过结合心理治疗和强化学习技术，使AI 聊天机器人能够以安全和合乎道德的方式学习和适应人类的偏好和价值观，有助于发展更以人为中心和负责任的 AI。 然而，AI 对齐绝非易事。
甚至科技大亨埃隆•马斯克（Elon Musk）也加入了关于人工智能聊天机器人的讨论，并强调了这项技术的潜在好处和风险。谷歌也宣布了自己的人工智能聊天机器人Bard。 甚至科技大亨埃隆•马斯克（Elon Musk）也加入了关于人工智能聊天机器人的讨论，并强调了这项技术的潜在好处和风险。谷歌也宣布了自己的人工智能聊天机器人Bard。 聊天机器人和同形异义词域名 另一个担忧是，越来越多的公司使用像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人来帮助用户找到合适的域名。 随着像ChatGPT这样的人工智能聊天机器人陆续集成到搜索引擎等应用程序中，攻击者能够利用的潜在数据池也在增加。例如，他们可以根据公共信息获取通信模板。 但是，我们可以期待检测ChatGPT或类似工具是否生成特定内容的工具、应用程序和服务也会激增，以防御这些攻击。除了OpenAI发布这样的工具外，最受认可的工具之一GPTZero等其他工具也出现了。
一方面能让拥有OpenAI账号的朋友能随时随地体验ChatGPT；另一方面，也希望通过教程学习搭建出AI聊天小程序，去分享给更多人，把前沿的AI技术普惠到更广泛的群体，一起体验GPT3技术所带来的便利。 ，也可以直接发布为Web应用，也立即访问体验作者刚搭建的Web版聊天机器人）二、搭建聊天机器人首先，一个常见的聊天对话机器人应用界面效果，如下图所示：图片通过应用界面可以看到，它主要由如下几个部分组成： 将API返回数据 与 在页面中进行渲染展示第4步，将返回值用“变量赋值”方法加入到chatList数组中图片这里我们需要在数据中增加一条新的消息，采用表达式绑定的方式进行原有的ChatList变量进行解构后再赋值 完成开发，进行应用发布前端界面和后端数据逻辑都配置开发完成后，可在应用编辑器的右上角点击“发布”按钮，我们可以选择发布到 已绑定的小程序，也可以直接发布移动端的H5应用，如下所示：图片至此，一个基础的AI 可以尝试调整模型的temperature参数，使生成的回复更加流畅。机器人回复内容不准确：这可能是因为 ChatGPT 机器人模型无法理解用户的问题，或者因为模型没有学习到足够的知识。
以上这段代码就是我们今天的主题，基于规则的聊天机器人 聊天机器人 聊天机器人本身是一种机器或软件，它通过文本或句子模仿人类交互。简而言之，可以使用类似于与人类对话的软件进行聊天。 基于规则的聊天机器人 什么是基于规则的聊天机器人？它是一种基于特定规则来回答人类给出的文本的聊天机器人。 基于规则的聊天机器人可能基于人类给出的规则，但这并不意味着我们不使用数据集。聊天机器人的主要目标仍然是自动化人类提出的问题，所以我们还是需要数据来制定特定的规则。 创建语料库 对于这个聊天机器人示例，我想创建一个聊天机器人来回答有关猫的所有问题。为了收集关于猫的数据，我会从网上抓取它。 等等很多，欢迎留言 在端到端的深度学习兴起之前，很多的聊天机器人都是这样基于规则来运行的并且也有很多落地案例，如果你想快速的做一个POC展示，这种基于规则方法还是非常有用的。 作者：Wijaya
经过此次整合，在升级为在线代理之前，机器人会首先用自然语言处理来解析用户输入的内容，使用必应搜索从指定的 URL（比如特定公司网站）查找、整理和解析相关信息，创建一个简单的语言响应，然后传递给用户。 开发问题的主题，可以基于对以前的机器人，或现有问题的分析 可以看到，在Power Virtual Agents主页上，就可以选择创建机器人，或者从聊天机器人页面选择新建聊天机器人。 在Try the unified canvas (preview)中选择已经添加的预览聊天机器人，给机器人命名，输入希望机器人用于生成答案的网站，点击创建，一个满足我们需要的「私人定制」版机器人就生成了 营销经理可以通过输入特定关键字或主题，来创建有针对性的生成内容创意，并将生成的文本在各种社交媒体上发帖。 这些都是对微软聊天机器人构建工具Power Virtual Agents中新的「Conversation Booster」功能的补充，该功能允许公司将机器人与网站或知识库等资源连接起来，使用这些数据来回应机器人尚未接受过培训的问题
2017年,我们看到了关于聊天机器人前所未有的大肆宣传，这要归功于微软的机器人“Tay”和Facebook将chatbot功能整合到Messenger中的决定。 如果你想创建自己的聊天机器人,以下这12大工具和框架或许是最好的选择. 1. 然后，客户可以使用该平台生成定制的出站消息，如针对特定用户群体的调查和广告等。 3. Chatfuel 聊天机器人引擎将做大部分工作，对于那些缺乏编程经验的人来说这是理想的。 Rebot.me Rebot.me是一个简单的服务，可以让开发者创建，测试，部署聊天机器人到网站中。其主要卖点之一是不需要编程技能就可使用。它通过让开发者设置和定制聊天机器人，教它回应某些问题。 我们已经看到了2017年前所未有的关于聊天机器人的大肆宣传，这要归功于微软的机器人“Tay”和Facebook将chatbot功能整合到Messenger中的决定。
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