如何制作一个能自主说话并模仿他人性格脾气,嗓音且能用在机器人上的人工智能?
要制造人工智能,需要掌握哪些专业知识?
一、人工智能是一个综合学科,如楼上所说。而其本身又分为多个方面如神经网络、机器识别、机器视觉、机器人等。一个人想自学所有人工智能方面并不是很容易的一件事。对于你想知道人工智能在编程方面需要多深的要求。怎么说好呢无论c++还是汇编他都是一门语言主要会灵活运用。大多机器人仿真都用的混合编程模式,也就是运用多种编程软件及语言组合使用。之所以这样是为了弥补语言间的不足。prolog在逻辑演绎方面比突出。c++在硬件接口及windos衔接方面比较突出,matlab在数学模型计算方面比较突出。如果单学人工智能算法的话prolog足以,如果想开发机器仿真程序的话vc++ matlab应该多学习点。对于你想买人工智能客服机器人在人工智能技术上用的是哪方面的技术?
1、知识库建设 知识库建设是智能客服机器人能够工作的一个基础,知识库中存储的信息越多,涉及的知识面越广泛,智能客服机器人所能回答的问题也就越丰富,也就能够更有效的去解决客户问题。那么,知识库中的信息从何而来?这是需要企业导入行业知识以及相关的问答信息的,或者是通过外部接口来获取其他信息。 2、语义理解 智能客服机器人使用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型,通过整句话的结构和内容来理解用户的意思,了解其语句所表达的真正含义。语义理解好比是智能客服机器人的“大脑”,可以说理解能力的强弱直接决定了智能客服机器人的聪明程度。 3、问答匹配 当智能客服机器人通过语义理解了客户所提出的问题后,就会根据每个电话机器人都需要有智能对话分析功能吗?
电话机器人一般都是需要有智能对话分析功能的。
自动语音识别
将麦克风采集到的用户声音转化为文字的过程。
自然语义理解
将用户说的话转化成机器能理解的话,例如把转化成文字后的两句话“给张三打电话”和“打电话给张三”理解成同样的操作。
自然语言生成
与自然语义理解相反,是将机器的语言转化人的语言,本阶段的输出是文字。
语音合成
将文字合成声音并播放出来,并尽可能的模仿人类自然说话的语音语调,给人以交谈的感觉。
智能客服中用到的AI技术
上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴。
深度神经网络
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度神经网络是一种机器学习算法,可以大大提高智能客服应用中的识别率。
知识图谱
知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱是基于现有数据的再加工,包括关系数据库中的结构化数据、文本或XML中的非结构化或半结构化数据、客户数据、领域本体知识以及外部知识,通过各种数据挖掘、信息抽取和知识融合技术形成一个统一的全局的知识库。
人工智能在生活中应用的例子
1、虚拟个人助理
Siri,GoogleNow和Cortana都是各种渠道(iOS,Android和WindowsMobile)上的智能数字个人助理。
人工智能在这些应用程序中十分重要,由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。
2、视频游戏
事实上,自从第一次电子游戏以来,视频游戏AI现已被运用了很长一段时间,人工智能的一个实例,大多数人可能都很熟悉。
可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加,导致视频游戏人物了解您的行为,呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。
2014年的中心地球:魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征,他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。
3、在线客服
现在,许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口,但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下,和你对话的仅仅只是一个初级AI。
大多聊天机器人无异于自动应答器,但是其中一些能够从网站里学习知识,在用户有需求时将其呈现在用户面前。
4、购买预测
如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求,那么收入一定有大幅度的增加。
毫无疑问这项技术需要人工智能来参与,需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。
5、音乐和电影推荐服务
从前,想要听点好听的新歌很难,要么是从喜欢的歌手里找,要么是从朋友的歌单里去淘,但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌,另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。
而在有人工智能的介入之后,这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲,但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性,并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分,这比最资深的音乐人都要强大。