ai智能聊天机器人工作原理(ai智能聊天机器人工作原理图)
大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai智能聊天机器人工作原理的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。
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本文目录:
人工智能的原理是什么
人工智能的原理,简单的形容就是:
人工智能=数学计算。
机器的智能程度,取决于“算法”。最初,人们发现用电路的开和关,可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起,不同的排列变化,就可以表示很多的事情,比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件(三极管),就形成了“输入(按开关按钮)——计算(电流通过线路)——输出(灯亮了)”
这种模式。
想象家里的双控开关。
为了实现更复杂的计算,最终变成了,“大规模集成电路”——芯片。
电路逻辑层层嵌套,层层封装之后,我们改变电流状态的方法,就变成了“编写程序语言”。程序员就是干这个的。
程序员让电脑怎么执行,它就怎么执行,整个流程都是被程序固定死的。
所以,要让电脑执行某项任务,程序员必须首先完全弄清楚任务的流程。
就拿联控电梯举例:
别小看这电梯,也挺“智能”呢。考虑一下它需要做哪些判断:上下方向、是否满员、高峰时段、停止时间是否足够、单双楼层等等,需要提前想好所有的可能性,否则就要出bug。
某种程度上说,是程序员控制了这个世界。可总是这样事必躬亲,程序员太累了,你看他们加班都熬红了眼睛。
于是就想:能不能让电脑自己学习,遇到问题自己解决呢?而我们只需要告诉它一套学习方法。
大家还记得1997年的时候,IBM用专门设计的计算机,下赢了国际象棋冠军。其实,它的办法很笨——暴力计算,术语叫“穷举”(实际上,为了节省算力,IBM人工替它修剪去了很多不必要的计算,比如那些明显的蠢棋,并针对卡斯帕罗夫的风格做了优化)。计算机把每一步棋的每一种下法全部算清楚,然后对比人类的比赛棋谱,找出最优解。
一句话:大力出奇迹!
但是到了围棋这里,没法再这样穷举了。力量再大,终有极限。围棋的可能性走法,远超宇宙中全部原子之和(已知),即使用目前最牛逼的超算,也要算几万年。在量子计算机成熟之前,电子计算机几无可能。
所以,程序员给阿尔法狗多加了一层算法:
A、先计算:哪里需要计算,哪里需要忽略。
B、然后,有针对性地计算。
——本质上,还是计算。哪有什么“感知”!
在A步,它该如何判断“哪里需要计算”呢?
这就是“人工智能”的核心问题了:“学习”的过程。
仔细想一下,人类是怎样学习的?
人类的所有认知,都来源于对观察到的现象进行总结,并根据总结的规律,预测未来。
当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物,名之为狗,你就会把以后见到的所有类似物体,归为狗类。
不过,机器的学习方式,和人类有着质的不同:
人通过观察少数特征,就能推及多数未知。举一隅而反三隅。
机器必须观察好多好多条狗,才能知道跑来的这条,是不是狗。
这么笨的机器,能指望它来统治人类吗。
它就是仗着算力蛮干而已!力气活。
具体来讲,它“学习”的算法,术语叫“神经网络”(比较唬人)。
(特征提取器,总结对象的特征,然后把特征放进一个池子里整合,全连接神经网络输出最终结论)
它需要两个前提条件:
1、吃进大量的数据来试错,逐渐调整自己的准确度;
2、神经网络层数越多,计算越准确(有极限),需要的算力也越大。
所以,神经网络这种方法,虽然多年前就有了(那时还叫做“感知机”)。但是受限于数据量和计算力,没有发展起来。
神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了!这再次告诉我们起一个好听的名字对于研(zhuang)究(bi)有多重要!
现在,这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据,谁才有可能做AI。
目前AI常见的应用领域:
图像识别(安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断),用的是“卷积神经网络(CNN)”,主要提取空间维度的特征,来识别图像。
自然语言处理(人机对话、翻译),用的是”循环神经网络(RNN)“,主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的,单词出现的时间决定了语义。
神经网络算法的设计水平,决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层(层数过多容易出现过拟合问题)。
当我们深入理解了计算的涵义:有明确的数学规律。那么,
这个世界是是有量子(随机)特征的,就决定了计算机的理论局限性。——事实上,计算机连真正的随机数都产生不了。
——机器仍然是笨笨的。
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语音机器人的技术原理有人知道吗
智能语音机器人主要是依托于AI的智能语音交互技术,从语音识别、语义理解、语音合成到自然语言生成完成一次完整的外呼工作。智能机器人的工作原理?
英语里“机器人”(Robot)这个术语来自于捷克语单词robota,通常译作“强制劳动者”。用它来描述大多数机器人是十分贴切的。世界上的机器人大多用来从事繁重的重复性制造工作。它们负责那些对人类来说非常困难、危险或枯燥的任务。最常见的制造类机器人是机器臂。一部典型的机器臂由七个金属部件构成,它们是用六个关节接起来的。计算机将旋转与每个关节分别相连的步进式马达,以便控制机器人(某些大型机器臂使用液压或气动系统)。与普通马达不同,步进式马达会以增量方式精确移动。这使计算机可以精确地移动机器臂,使机器臂不断重复完全相同的动作。机器人利用运动传感器来确保自己完全按正确的量移动。这种带有六个关节的工业机器人与人类的手臂极为相似,它具有相当于肩膀、肘部和腕部的部位。它的“肩膀”通常安装在一个固定的基座结构(而不是移动的身体)上。这种类型的机器人有六个自由度,也就是说,它能向六个不同的方向转动。与之相比,人的手臂有七个自由度。AI智能通话的原理是什么?
AI通话——顾名思义就是智能通话,它是以小爱同学(小米手机为例)为基础,专门应对你上班开会或不方便接电话时,以及骚扰推销的电话的。AI通话功能非常的好,文字转语音接听、自定义开场语、定向自动接听、AI通话拨打,不错过任何一通电话,挡掉每一个骚扰电话。
采用AI智能技术,可以做到大批量的电话号码外呼,智能电话机器人是一种跨时代的产物,支持语音打断功能,客户说话时会自动停止说话,调取数据库中智能化匹配大大增加了沟通的效果。
局面从此转变,百应最新研发的智能电话机器人系统,能够达成电话导入,自动拨出,模拟人工语音与客户互动,智能学习话术,自动客户分类,记录客户信息,为员工筛选出意向客户方便后期跟进。
扩展资料
AI 智能通话降噪拥有两大理论基础——计算听觉场景分析理论(CASA)和深度学习技术,CASA 主要关注的领域是声源分离。这里的声源不单是指人的声音,也可能是其它各种声音。声源分离的目标就是将这些声音分离开。
机器听觉与人类听觉最大的差异就在于机器无法准确判断音源的类型,继而对音源进行分离和提取。
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