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使用深度学习训练聊天机器人与人对话

聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话计算机程序”,苹果Siri, 微软Cortana, 谷歌助手和亚马逊Alexa是当下最流行四种会话代理,它们帮助你获得出行路线,检查运动项目的得分,给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个 在这篇文章中,我们将讨论如何使用深度学习模型在我过去社交媒体对话中训练聊天机器人,希望能让聊天机器人按照我方式来回应信息。 问题空间 聊天机器人工作是对它收到消息给出最佳响应。 我们需要创建一个大型数据集(我在网上与人对话)。在社交媒体上,我使用Facebook、谷歌Hangouts、SMS、LinkedIn、Twitter、Tinder和Slack来与人保持联系。 很难判断机器人是否像我一样回复(在网络上,没有很多人跟我说过LOL),但我认为它做得很好!这种语法是符合社会媒体标准。你可以挑选一些好结果,但大多数都很荒谬。 ? 这将消除聊天机器人“个人特性”(在我会话语料库中进行过严格训练)。这将有助于产生更真实对话。 处理编码器消息中与解码器消息无关场景。例如,当结束了第一天一个对话后,第二天开始一个新对话

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对话 | 不能与人类直接对话智能硬件都是“伪”智能

整理 | Donna 编辑 | 鸽子 不能直接与人语音对话智能硬件都是耍流氓! 随和、直爽,是海知智能创始人兼CEO谢殿侠给人第一印象。 这位曾创立北大古典音乐社团江湖才子“谢大侠”直言不讳地称“不能与人类直接语音对话所谓智能硬件是“伪”智能。 第二点,2014年,这个时候还处在非常早期阶段,没有一家可以自信地说,一下子把整个大海给煮沸了。 原因一是教育类机器人离代替老师去解决教育问题还差很远。二是我们现阶段技术还没有发展到可以将它做好。过去市场上有一些做教育类机器人创业公司,不少都搭进去了。 现在我们平台开放注册了,希望大家可以来用我们技术。未来一年预期应该有上万,我们定目标也是至少过万。

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    NeuralCoref: 用指代消解来做一个“多轮对话问答对话机器人

    本文链接:https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/81782992 多轮对话对于目前聊天机器人来说依然是一个难题,比如下面这个 这里没有半点贬低小冰意思,我也相信未来某位读者看到这里时,小冰已经不会犯这样错误了。不过就写作时来说,小冰应该只纯粹利用了我当前问句进行回答,导致多轮对话几乎不能正常进行。 指代消解是有希望帮助解决这个问题一个技术,下面就利用我们刚刚学过NeuralCoref【NeuralCoref: python共指消解工具,向代词指代问题进军!】 来写一个“多轮对话问答对话机器人”demo吧。 :"Hodgenville, Kentucky"} 这些问题没有办法应付代词,然而人在有上下文对话中使用代词是再自然不过事了。用共指消解就可以解决这个问题。

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    Juji是一个移情AI聊天机器人与人们进行个性化对话

    AI研究员Michelle Zhou创造了一个名为Juji聊天机器人,性格开朗,可以与人进行个人对话。聊天机器人能够在与人对话中倾听和回应,促使人们聊天时间比平常更长。 Zhou认为这种聊天机器人Juji是进行一般交谈,AI Minion进行游戏玩家对话,可以更好地通过移情反应从人们那里获取信息。 在对话过程中,移情AI问开放式问题,积极倾听,并利用游戏玩家聊天自动推导出他或她其他玩家DNA(例如,竞争游戏者与完成者)。游戏玩家认为他们派生游戏玩家DNA是准确。 总体而言,每个游戏兴趣,吸引力和考虑因素在两个测试组中都是一致。但是,参与聊天机器人对话的人员参与度和响应质量更好。 Zhou发现聊天机器人能够在比人类访问员更长对话中获得有趣个性信息。

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    用于与人类对齐对话解释可解释的人工智能水平

    在过去几年中,可解释人工智能(XAI)和可解释机器学习(IML)研究迅速发展。推动这一增长因素包括最近立法变化、行业和政府投资增加,以及公众日益关注问题。 人们每天都受到自主决策影响,公众需要了解决策过程以接受决策结果。然而,XAI/IML绝大多数应用都专注于提供基于特定数据个人决策如何达成低层次“狭窄”解释。 虽然这些解释很重要,但它们很少深入了解行为人信念和动机;其他(人类、动物或人工智能)代理意图假设;外部文化期望解读;或者,用于生成自己解释过程。 然而,我们认为,所有这些因素对于提供解释深度至关重要,人们需要接受和信任人工智能决策。本文目的是定义解释层次,并描述如何整合它们来创建一个人性化对话解释系统。 用于与人类对齐对话解释可解释的人工智能水平.pdf

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    如何打造出与人类自然交流机器人

    机器人 随着人工智能技术不断发展,科技行业也逐渐看到了机器人使人类失望一面;它或者基于人类固有的不信任以及对机器人恐惧,比如“恐怖谷理论”,或是由人工无知所带来问题,这些问题增强了诸如性别歧视这样有害比喻 此外,我们对此进行研究,即如何通过在机器人程序中输入这些特质来促进客户和聊天机器人之间日常互动。 超过一半(52%)消费者认为人工智能对他们生活有积极影响,而我们目标是为客户提供更好体验。 下面这些指导原则,能够开发出高交流水平机器人,从而促进机器人更好地与人类交流。 机器人声音越人性化,你能为用户提供体验就越个性化。给我们带来好处不言而喻。 按照用户想法塑造机器人 之前文章曾提到过,为了构造一个能够提升用户参与度机器人,所设计机器人与人类更加相似。 如果你越注重对自己机器人或人工智能进行个性化建模,你机器人就会越加自然地进行交流,并成功达到人机协同工作以获得最佳客户体验用户目标。

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    对话机器人几种实现方式

    闲聊机器人实现 模板实现 早期闲聊机器人主要是通过模板实现,也就是规则,比较有代表性语言是AIML,即人工智能标记语言,是一种基于XML方言。 总结 谁简单用谁,尽量不考虑基于知识库问答 任务机器人 结构 我们其实可以把任务机器人简单分成两部分:语言理解,对话管理。 对话管理,可以认为是根据我们对这一句理解,上一句理解,上上句理解,其他上下文信息等等,共同决策机器人应当回复什么。 也就说大部分机器人可以认为是如下公式: (意图i, 关键实体i) = 语言理解(用户输入i) 回复 = 对话管理(意图0, 关键实体0,意图1, 关键实体1,…,意图n, 关键实体n,其他上下文) 意图 、年龄等 这里0到n指n轮对话,理论上决策应该根据所有跟用户对话一起判断。

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    机器人与人工智能关系需要密切?

    机器人学,特别是智能机器人与人工智能有十分密切关系。人工智能近期目标在于研究智能计算机及其系统,以模仿和执行人类某些智力功能,如判断、推理、理解、识别、规划、学习和其他问题求解。 这一研究抓住了创造力首要问题——人类智能。 ? 大多数机器人研究目前还是以控制理论反馈概念为基础。也就是说,迄今为止,机器人“智能”是由于应用反馈控制而产生。 一方面,机器人进一步发展需要人工智能基本原理指导,并采用各种人工智能技术;另一方面,机器人出现与发展又为人工智能发展带来了新生机,产生了新推动力,并提供了一个很好试验与应用场所。 机器人具有越来越强获取周围信息能力,包括视觉、触觉、力觉、嗅觉、味觉、听觉、接近感和光滑觉等。 2.机器人规划 机器人研究促进了许多人工智能思想发展。 有些未来机器人系统是专家系统,它们将掌握极其大量有关某个主题知识,并对这些知识不断修正、改进与完善,机器人规划专家系统就是一例。

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    【译】云端机器人:与Ken Goldberg 对话

    工作涉猎广泛,从超过170篇机器人算法和社会信息过滤等同行评审论文,到与人机互动相关艺术项目。作为在加州大学伯克利分校一位教授,他正在建立一个研发中心,开发医疗机器人协助手术。 这是他认为将是我们这个时代伟大技术突破最新进展:机器人技术和云计算融合。在这个经过编辑提炼对话中他谈论了这个话题。 Q. 什么是云机器人? A. 云机器人是思考机器人新途径。 在很长一段时间,我们认为机器人是由他们自己处理能力自我封闭。当我们将它们连接到云中,从一个机器人学习可以远程处理并与来自其他机器人信息融合。 Q 为什么这是一个大问题? A. 机器人学习将会大大加快。简而言之,一个机器人可以花1万小时学习一些东西,或一万个机器人只需一个小时学习做同样事情。 Q.这个存在多久了? A. 很显然,如果你家用机器人被黑客攻击,你所有个人资料如你房子布局和贵重物品位置,会向世界各地散播。隐私也是人们一个隐忧,特别是如果你考虑到谁正在出售机器人。战争机器人让我很忧心。

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    跟你聊DOTA神经对话模型:Meena&DialoGPT

    提到对话机器人或者聊天机器人,国内朋友可能先想到是微软小冰或者苹果Siri。 相比于很多聊天机器人(包括我们晴天一号)目前使用语料库+检索算法架构,生成式(包括改写等等)算法能给对话带来更多可能性和趣味性。最近,得益于大规模预训练语言模型,文本生成任务得到了长足发展。 在开始正文之前,先展示一段机器人生成对话,让大家对技术现状有个直观感受。 ? 模型 两篇论文都没有在模型方面有什么重大创新,他们使用都是如下图所示基于Transformerseq2seq模型。 但Meena好像采用是从头训练模式,也许他们预训练一把得到更好结果。 由于使用了极大模型和数据集,两个模型都是使用了豪华硬件来进行训练。 他们还评估了小冰和Mitsuku这两个著名模块化机器人(非端到端神经对话模型),SSA分别是0.36和0.56。

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    机器人与人工智能中行为树研究(CS RO)

    行为树(Behavior Trees,BTs)是一种在电脑游戏中实现模块化人工智能工具,但在过去十年里,它在机器人界受到了越来越多关注。 随着对智能体人工智能复杂性要求不断提高,游戏程序员发现,他们使用有限状态机(FSM)扩展性差,难以扩展、适应和重用。在BTs中,状态转换逻辑不是分散在各个状态中,而是以层次树结构组织,状态是叶子。 这对模块化有着重要影响,进而简化了人工和算法合成和分析。这些优势不仅在游戏人工智能设计中需要,在机器人技术中也需要,这从正在进行研究中可以明显看出。 本文对BTs在人工智能和机器人领域应用进行了综述。根据研究方法、应用领域和研究成果,对现有文献进行了描述和分类,并总结了本文面临开放性研究挑战。 Edvards Scukins,Jonathan Styrud,Petter Ögren,Christian Smith 原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.05842 机器人与人工智能中行为树研究

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    使聊天机器人对话更有营养

    .pdf 这篇论文目的是让聊天机器人回复更有营养,例如下面这种场景,要尽量避免‘我也是’‘明白了’‘不知道’这种没有信息量回复,而是可以给出一些建议和方案等: ? 注意力机制 简单讲,就是一般 seq2seq 中,回复句子所有单词都是由同样语境生成,而加入注意力机制后,回复中每个单词是由输入句子不同部分生成。 这里 K 向量表达由每个主题词 w 分布计算得到: ? 其中 Cwz 为 w 被分配到主题 z 次数。 ---- 2. 其中 hT 是输入句子最终隐藏层状态,η0 是一个多层感知器,这么做可以削弱与主题无关影响,加强相关词影响度,即 oi 与输入内容更相关,减少了很多噪音。 这里 σ(·) 为 tanh,w 为单词 one-hot 表达,其余 W 和 b 为参数。

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    技术控:这款家庭机器人是如何实现与人情感交流

    Rokid于近日推出首款家庭机器人。该机器人拥有声纹识别技术和远距离声音识别功能,能够辨别家庭成员。 同时,产品所具备深度学习功能,能够帮助Rokid家庭机器人与用户之间进行良好互动体验,了解家庭成员习性,为用户提供更加个性化服务。 从外观来看,Rokid使用了高曲率非球面壳体作为显像界面,界面可以显示不同颜色来表达机器人情感感受。 机器人分为上下两部分,和普通家庭音响差不多大,虽然无法移动,但可以通过用户语音指令实现家庭智能化管理与娱乐。 ? Rokid能够与用户实现自然语言对话,其所使用语义理解技术融合了基于大规模语料统计机器学习方法和基于领域知识专家系统方法,垂直领域识别准确率达到业界先进水平。

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    深度 | 李航:未来 5 到 10 年,自然语言对话该如何寻求突破?

    然而,自然语言对话技术目前存在难以克服挑战,也常让对话 AI 在与人交互过程中发生一些令人啼笑皆非故事。目前距离类人智能还差上那么一截对话 AI,到底该如何寻求发展与突破? 然而,现在开放域对话实现,整体而言还存在比较大挑战,即目前聊天机器人还无法做到与人类自由对话。 以对话系统在与人交互时理解准确率为例,随着对话技术不断提高,对话系统理解准确率上界在不断提高;而用户决定是否愿意使用这个对话系统则取决于准确率下界,即如果准确率达不到某个水平,用户是不愿意使用 因此,李航教授认为,该领域研发人员和从业者在寻求自然语言对话发展突破时,要综合考量每个技术达到上界以及用户使用下界。 自然语言对话发展机遇 ? 「我们都希望对话系统越来越智能,用户用起来也越来越方便,最终对话系统像真人一样与人交互。

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    【干货推荐】不可错过这几本工业机器人与人工智能书籍

    本书介绍了工业机器人产生、发展和分类概况,工业机器人组成、特点和技术性能等入门知识;全面系统地阐述了工业机器人本体机械结构及安装维护要求;对谐波减速器、RV减速器等核心部件结构原理和装配调整方法 ,进行了深入具体介绍;对工业机器人电气控制系统和各组成部件安装连接技术,以及工业机器人手动操作、示教编程、再现运行等操作编程技术,进行了完整详细说明。 以工业机器人技术基础知识为出发点,运用丰富实物图片,概述了工业机器人定义、特点、分类、应用以及发展情况,全面分析了工业机器人技术参数、基本组成和运动原理,通过典型实例对工业机器人基本示教操作和实际应用进行系统讲解 我们真的准备好与人工智能共同发展了吗? 我们该如何在心理上将人和机器摆在正确位置? 我们无需担忧和惧怕人工智能时代到来,我们所要做,应当是尽早认清AI与人关系,了解变革规律,更好地拥抱新时代到来。 3、人工智能未来 ?

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    全球首个机器人公民索菲亚亮相2017双12知商节 引爆全场知识产权新高潮

    作为当今世界最前沿科技创新成果,史上首个获得公民身份机器人——索菲亚惊艳亮相,在论坛上发表中英文致辞、与全国政协常委原中石化董事长傅成玉互动对话、接受各大主流媒体采访,引爆全场知识产权与人工智能新高潮 △机器人索菲亚发表致辞 对话大咖傅成玉:机器人与人类和谐相处 论坛现场,索菲亚与全国政协常委原中石化董事长傅成玉进行互动对话,并针对其提出“你是否喜欢广州”以及“机器人将来是否会成为人类威胁”两个问题 ,索菲亚回答道,她非常喜欢广州,机器人能够与人类和谐相处。 未来,机器人将着力于为人类解决问题,与人类共创更美好生活。 与各大主流媒体交流:知识产权对中国很重要 活动当天,机器人索菲亚吸引了广州日报、中新社、新华网、广东电视台等主流媒体争相追访。 她“大脑”采用人工智能和谷歌语音识别技术,识别人类面部、理解语言以及记住与人互动,甚至还会开玩笑。

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    为什么无法与聊天机器人进行真正对话

    但是,Siri和Alexa只能对预先编程问题和命令做出回应。你可以在这里找到关于个人助理工作方式详细解释。它们并不能真正理解你在说什么,而你也无法像与其他人交谈一样与个人助理进行真正对话。 很自然想法是,句子含义是句子中各个单词含义组合,而段落含义是段落中各个句子含义组合。 但是,这种字面意思只是人类理解冰山一角。对语言理解远不止于了解单词字典含义和运用语法规则。 世界知识 人们拥有大量世界知识,可以用于通过推断自然语言话语隐含意义来理解自然语言。 我们常识告诉我们,这是一个坏主意,我们希望下一句话告诉我们是否发生了爆炸。 但如果没有其他背景,我们大多数人看了律师问题都会推断出这是一起交通事故法庭案件。 我们可以继续无限地讲述为了理解每个示例中律师问题而需要世界知识以及需要做出所有推论。

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    机器人系统控性和观性(现代控制理论3)

    这个简单,大部分都是直接背公式,其实理解起来也很容易,系统控性只和状态矩阵A和控制矩阵B,看左下图示,对于机器人如果从位置0到x*,以离散系统为例,一步一步走起来,路就是需要一步步走,这类系统未来与现在过去都有关联控性类似,观性只和C,A相关。为何在第一篇将自平衡机器人模型简化了?自己用matlab算一下嘛。 需要掌握观判定代码编写哦。观与机器人运动控制正解逆解有没有关联呢? ? 这些和观不谋而合,在设计机器人系统时,要充分考虑这些。 ? 回到一开始提出问题,既要控制摆垂直又要机器人自由运动,怎么办? 观性设计要考虑通用性,适当冗余可以实现较好观测性能,比如三维传感器可以用于二维空间导航,反之不行,在设计机器人系统时,要充分考虑机器人运动空间范围,选择合适观测传感器,有效反馈数据。 ? 最后,将两轮自平衡机器人观性和控性用matlab程序算一下吧,嗯,都是4,完全能控完全能观,太棒了!!! ----

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      云小微对话机器人基于完全自研的AI全链路能力,对用户输入的文本或语音识别的文本做语义理解、识别用户真实意图,记忆上下文和联想分析,面向用户提供快速、精准的信息问询体验。同时还为客户提供运营工具,通过对线上用户日志的挖掘,以及腾讯海量线上数据挖掘,提炼出各种问法,最终提高用户服务体验的满意度,减轻人工服务压力。

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