作者 | Patrick Catanzariti 编译 | 陈云龙 现如今人工智能、个人助理以及聊天机器人不断崛起，越来越多的诸如“Siri”、“Alexa”、“Cortana” 和 “Ok Google” 的智能设备将我们与互联网以及日益增加的物联网（IoT）连接起来，我们可以跟它们语音打招呼，拥有这样的个人助理是人人都梦寐以求的事情。在 2017，几乎所有的信息程序和智能手机系统都有聊天机器人或语言助理功能！尽管人工智能的真正水平还是饱受争议的，但我们正亲眼目睹人工智能世界的兴起——人人都拥有为其所支
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据，单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人，然而到我写这篇文章的时候，估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题，因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai， API.ai， Luis.ai， Amazon Lex， IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理（Natural Language Processing）的商品化，促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能
AI科技评论按：本文作者王海良，呤呤英语开发总监，北京JavaScript／Node.js开发者社区的运营者，曾就职IBM创新中心。本文为系列文章第一篇，由AI科技评论独家首发，转载请联系授权。 目前
（其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人，核心代码和数据库都掌握在自己手里）
近日，Facebook今天推出了Messenger平台2.1，其中增加了很多新功能，可以为开发者和品牌方提供更多方式来接触潜在客户，包括内嵌自然语言处理和支付SDK，甚至可以方便企业在自动化机器人和人
《连线》杂志网络版今天撰文，披露了Facebook虚拟助理服务M诞生的幕后故事及工作机制。文章指出，为了开发这款产品，Facebook收购了语音识别技术公司Wit.ai，网罗了像亚恩·勒库恩（Yann LeCun）这样的顶尖计算机人才，同时还运用最新的人工智能技术。在做好一切准备之后，Faceboo最终打造出一款号称比苹果Siri等竞争对手更先进的智能产品。 以下为文章全文： 老实说，Siri真的很差劲。通常情况下，它根本不知道你在说什么。即便真的知道，它提供的答案也不过是一个充斥着网络链
本文探讨了智能客服聊天机器人的开发成本。根据不同的功能需求，开发人员需要考虑六个主要步骤，包括后端开发、NLP集成、自然语言理解、会话智能、集成和控制面板。成本计算包括每个步骤的详细说明和相应的工具。
【编者按】随着机器学习算法的流行，Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手，并提供许多的API来吸引用户。本文中，Janet Wagner，ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor，根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10，并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为，Project Oxford等少数API虽然没有上榜，但仍值得称道。 如今，机器学习无处不在。它可以
对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等），使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据，并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上，来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具，并结合 r
1. 清华研发出首个人工神经突触 清华大学信息科学与技术国家实验室的科研人员近日在美国化学学会的《纳米快报》上发表论文称，他们研发出首个可模拟人类大脑神经突触可塑性的人工神经突触。他们用氧化铝和经过扭
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 从去年开始，大量的聊天机器人持续涌现出来，数不清的公司发布了他们的聊天机器人。因此开发者能直接在他们的软件中使用这些服务。 那么作为软件开发者，选择一款好一点的API成为大家关心的话题。本期视频中，除了教给大家如何通过调用API来搭建一个快递鲜花的聊天机器人外，Siraj Raval还对国外的四家聊天机器人API进行了横向的点评，包含：wit.ai、Nuance、sirikit和api.ai。 来跟着Siraj Raval一起开始吧…… 代码链接： ht
机器学习是人工智能的核心，旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中，比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现，人工神经网络在我们日常生活中的APP（比方说语音助手）和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解，所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同，人脑更加强大
Facebook语音计算革命的速度有点慢。它没有语音助手，它的智能扬声器仍在开发中，而像Instagram这样的一些应用程序并没有完全配备音频通信。但根据在Facebook代码中发现的实验，再加上新的专利申请，情况可能有所改变。
Chatbot，聊天机器人，用于和人类用户聊天的电脑程序。它是场交互革命，也是一个多技术融合的平台。桔子互动美女创始人根据自己的经验告诉大家，该如何来编写微信聊天机器人。 What are chatb
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。通过本指南，你将学到： 语音识别的工作原理； PyPI 支持哪些软件包; 如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于
--AI科技大本营-- 整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单
译者 | 廉洁 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。
Wired报道，虚拟助理M已经悄悄进入在湾区的几百个Facebook Messenger用户手机中。它可以通过对话完成各种O2O任务，比如订酒店、为朋友买生日礼物、规划假日旅行等等。 看上去它和我们都调戏过的Siri、Cortana和微软小冰好像是一类东西。但Facebook负责聊天产品的副总David Marcus透露，M的背后不仅有之前那些产品所依赖的人工智能技术（Facebook之前收购的Wit.ai团队有用武之地了），还有人在后面监督和训练。因此，它可以完成很多看上去很复杂的闭环任务，而不仅仅是提供
在科幻小说中，我们经常看到AI软件的身影，许多人认为AI是一门存在于未来的技术，也许会变成现实，也许永远会停留在空想之中。 事实并非如此，我们当中的大多数人每天都会使用AI软件。 当你与智能手机对话时，上网搜索时，查看社交媒体动态消息时，都在与AI打交道。AI软件与我们玩游戏，谱写乐曲，撰写电影剧本。当你在网上购物时，遇见AI的机会也越来越大。Gartner预测：“到了2020年，不需要人类控制的自动软件代理将会参与到全球5%的经济交易活动中去。”到了2018年，全球300多万工人将在机器人“老板”的监督下
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识
整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到：
王新民 编译自 Hackernoon 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在当前社会，技术日新月异，一个全栈工程师不及时学习新知识，掌握AI技能，再过两年就算不上“全栈”了。 产品发烧友、前端小哥
【导读】亚马逊的 Alexa 的巨大成功已经证明：在不远的将来，实现一定程度上的语音支持将成为日常科技的基本要求。整合了语音识别的 Python 程序提供了其他技术无法比拟的交互性和可访问性。最重要的是，在 Python 程序中实现语音识别非常简单。阅读本指南，你就将会了解。你将学到： •语音识别的工作原理； •PyPI 支持哪些软件包; •如何安装和使用 SpeechRecognition 软件包——一个功能全面且易于使用的 Python 语音识别库。 ▌语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪
image 随著苹果Core ML的最新版本发佈，开发人员更容易构建人工智能应用程式，除了图像识别和文本检测是利用AI建置APP的好例子，另一种善于展现机器学习Power的应用程式类型则是chatbots。在本教程中，我们将使用Google的Dialogflow（以前称为API.AI）构建在iOS上运行的chatbot应用程式！ 听起来很酷吧！接下来开始进入本教程的重点。 Intents(意图)和Entities(关键字)快速概览 在开始之前，我先解释Dialogflow和chatbots的一般基本知识。
机器若要帮助人类摆脱繁杂的无价值事务，前提条件之一就是理解人类的意图。语言是人类最重要的信息传达方式，所以机器理解人类语言的能力就显得极为重要了。人机对话作为这个方向下的具体落地业务，必然将在人工智能发展周期中扮演极为重要的角色。
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 网易的狼人杀要来了，但这个市场已经有太多的流量巨头 网易将这款游戏取名为「梦幻狼人杀」，而网易历史上最成功的自研游戏就是梦幻西游系列，在狼人杀市场越来越同质化的今天，梦幻狼人杀可以说自带一定的 IP 效果。 2 12年后，苹果停产iPod Nano和Shuffle，与传统音乐播放器时代告别 最后没能拥抱互联网的iPod，还是停产了。苹果已证实iPod Na
摘自：腾讯科技 Facebook已经组建了人工智能研究组，研究员数量已经超过了四十人。 Facebook的人工智能团队成功从微软公司挖来了多位资深专家。 Facebook的创新研发共有三大板块，除了
当苹果公司取消了iPhone7上的3.5mm耳机接口，并推出AirPods无线耳机时，曾有人把它比喻为耳机线的“麻烦终结者”。和其他无线耳机的区别是，AirPods可以支持语音助手Siri。当AirPods和iPhone配对之后，在使用的过程中只需轻点两下任一边AirPods即可激活Siri。这对Siri发展以及苹果整个人工智能项目来说，将会产生非常重大的影响。
Yann LeCun 是 Facebook 人工智能实验室负责人，卷积神经网络发明者。面对 Google 的 AlphaGo，他最近谈到了 Facebook 的人工智能布局，并把组织结构定义为以下架构： AI at Facebook = FAIR + Applied Machine Learning + Product Groups 即包含了： 1.FAIR，Facebook 人工智能实验室 2.Applied Machine Learning，应用机器学习部门 3.Product Groups，产
【编者按】本文摘自36Kr。文章介绍了Facebook CEO Mark Zuckerberg对人工智能技术的展望及Facebook要做的事情：建立一个在视觉、听觉上超越人类的人工智能系统，可以识别图片和视频中全部内容的系统。 目前Facebook在纽约、硅谷和巴黎建立了人工智能实验室，致力于研究如何让电脑理解用户发布在信息流中的动态，这样就可以把你分享的内容传递给那些对此感兴趣的人。本周CEO Mark Zuckerberg在线回答了用户提问，借此机会进一步介绍人工智能，以及公司未来的发展方向。 在人工智
2012年谷歌首次提出“知识图谱”这个词，由此知识图谱在工业界也出现得越来越多，对于知识图谱以及相关概念的理解确实也是比较绕。自己在研究大数据独角兽Palantir之后开始接触知识图谱，也算对其有了一定了解，这里从三个角度总结一下怎么去理解知识图谱。
【新智元导读】本文综合了IDC和Gartner等机构的预测，对2018 AI领域的发展进行预测，包括大公司、算法、兼并等多个方面。 计算分析大数据绝不是一时性的。随着数据量的不断增长，分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析（Predictive Analytics）的应用时，我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据，比如预测销售额、优化营销活动等。这些人工智能技术都在深刻地改变着我们的生活。 以下是AI世界、大数据、预测分析、机器学习的关键数据： 2018年，75%
长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通常是私人专有而且难以创建的。因此，拥有一个大型的、特定领域的数据集可以成为竞争优势的重要来源，尤其是如果初创公司能
导读：长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下
小编邀请您，先思考： 1 如何获取高质量数据？ 2 数据质量如何识别？ 温馨提示：加入圈子或者商务合作，请加微信：luqin360 长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Moritz Mueller-Freitag 编译 | 笪洁琼 万如苑 一针 长期以来，在机器学习中不合理的数据利用效率一直是引起广泛讨论的话题。也有人认为，曾经阻碍人工智能领域取得各种重大突破的，并不是什么高深的算法，而是缺乏高质量的数据集。然而讨论的共同中心是，在当下最前沿的机器学习方面，数据是一个相当关键的组成部分。 获取高质量的初始数据对于那些运用机器学习作为他们业务核心技术的创业公司来说是十分重要的。虽然许多算法和软件工具都是开源和共享的，但是好的数据通
通常，从一种语言到另一种语言没有直接的一对一翻译。即使有这样的翻译，它们也不一定准确，对于非母语人士来说，不同的联想和内涵很容易丢失。但是，在这种情况下，如果是基于可视化的实例，其含义可能会更为清晰。
【新智元导读】百度副总裁王海峰博士受美国问答网站Quora邀请回答网友提问，回答了颇具代表性的十个问题，覆盖从中国人工智能的发展阶段到百度工程师的日常工作状态，十问十答的形式，为美国网友打开了解百度，
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 元元、keiko、Yawei 视频 | 郭丽、李文 后台回复“AI争夺战”，即可获得完整版PPT链接 自2012年以来不少人工智能公司被收购，其中约有47%曾获得风险投资支持。 企业巨头如Google, IBM, Yahoo, Intel, Apple和Salesforce 在并购私有AI公司的竞赛中你追我赶，后到的Ford, Samsung, GE和Uber也不甘示弱。自2012年以来，超过250家不同领域的私有AI公司被收购，单是2017年第一季度，就有37家。
作者 | 吴金龙 责编 | 何永灿 对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。 对话系统技能进阶之路 图1给出的诸多对话系统相关技术，从哪些渠道可以了解到呢？下面逐步给出说明。 图1 对话系统技能树 数学 矩阵计算主要研究单个矩阵或多个矩阵相互作用时的一些性质。机器学习的各种模型都大量涉及矩阵相关性质，比如PCA其实是在计算特征向量，MF其实是在模拟SVD计算
大数据文摘作品 作者：Liam Hänel 编译：Shan LIU、蒋宝尚、钱天培 在年前，文摘菌分享了一份商用AI清单，从语音识别到商业分析应有尽有。（点击阅读《别错过这张AI商用清单：你的生产难题可能被一个应用解决》） 过了个年，文摘菌又整理出了一份最新清单。涵盖了以下这些AI应用： 对话界面和聊天机器人 客户关系管理、客户研究、客户支持 市场营销 智能招聘 团队协作等等 如果你真怕被AI抢走饭碗，所谓知己知彼，赶紧要来了解AI在业界的具体应用。 如果你是企业负责人，更是别错过这张清单——或许你的生
《福布斯》给百度带来一份新年礼物，大幅报道了百度在语音识别技术上取得重大突破，发明了一种更精准识别语音的新方法。百度首席科学家吴恩达表示，百度在深度学习领域的发展已经超过了谷歌与苹果，受此利好消息影响，百度股价上涨了3.59%。如果这项技术真具有划时代的革命意义，那百度就此开启并且引领了语音2.0时代，也即是人工智能时代的一个重要分支，改变搜索更改变交互，在IOT（Internet of Things）时代抢占重要位置。 语音识别2.0技术：可适应噪音环境 Siri掀起的语音交互风暴一直还在蔓延。微软Cor
背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家
【新智元导读】在 AI 领域中，科技巨头，比如Twitter、微软和苹果对拥有优秀技术的初创公司的收购价格屡创新高。本文分析认为，天价收购的背后，是大公司对人才的争夺。对于初创企业来说，靠销售产品来挣的钱显然比不上被巨头收购能拿到的多，并且，从收购的角度看，在初创阶段就有了收入的公司反而比不上那些没有收入的公司有价值，因为收购者会想要更加“原生”的技术。 卖给Twitter、微软和苹果的AI初创公司中，平均每位员工价值1000万美元 没有收入的初创公司比有收入的更值钱 抢占AI人才的竞赛颠覆了融资并购（M&
【新智元导读】在2016年年末，关于Bot的各种报道不绝于耳，Facebook 前任产品管理副总裁的 Sam Lessin 认为，回顾 Bot 这一年的发展，大多数令人非常失望。虽然很多大的科技公司都展开了自己的布局，但是新科技和新产品所有赖的平台并没有发展起来。2017年只有将平台发展起来，新的科技才能带来大规模用户体验的提升。 （文／Sam Lessin, 创业公司Fin的联合创始人，VC投资合伙人，曾任 Facebook 产品管理副总监）2016年的一月我写了一篇文章，叙述了2016年如何可能成为人们
提示工程是一门精细的艺术，其目的是设计问题或陈述，也称为“提示”，以从人工智能（AI）模型中提取特定的回答。
本文首发于GitChat，原作者王晓雷，经作者同意授权转发。转载请联系作者或GitChat。 背景 很多人问，对话式交互系统就是语音交互么？当然不是。语音交互本身真的算不上新概念，大家可能都给银行打过电话，“普通话服务请按1，英文服务请按2……返回上一层请按0” 这也算对话式交互系统，我想大家都清楚这种交互带来的用户体验有多低效。那么对话式交互系统已经可以取代人类提供服务了么？也没有，图灵测试还没有过呢，着什么急啊。 📷 不过，随着人工智能的发展，对话式交互穿着语音和文本的外衣，携手模糊搜索引擎，怀抱计算科
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