對話機器人的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

對話機器人的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦寫的 自己動手做聊天機器人 和馬健健,張翔的 打造元宇宙中的另一個你:虛擬偶像AI實作都 可以從中找到所需的評價。

另外網站聊天機器人 - CKIP Lab 中文詞知識庫小組也說明:聊天機器人(Chatter Bot)是經由對話或文字進行交談的電腦程式。能夠模擬人類對話,通過圖靈測試。聊天機器人可用於實用的目的,如客戶服務或資訊獲取。

這兩本書分別來自中國水利水電出版社 和深智數位所出版 。

國立清華大學 學習科學與科技研究所 廖冠智所指導 周佩儀的 運用LINE對話機器人敘事題項探究詩詞意境感知之研究 (2021),提出對話機器人關鍵因素是什麼,來自於詩詞意象、詩詞圖像、美感素養、Chatbot、敘事題項。

而第二篇論文國立陽明交通大學 客家學院傳播與科技學系碩士班 陶振超所指導 王睿揚的 溫暖是把雙面刃:語言線索在人智互動中的設計與限制 (2021),提出因為有 刻板印象內容模型、社會線索、趨避動機理論、對話機器人、錯誤、惱怒的重點而找出了 對話機器人的解答。

最後網站AI必學!Chatbot聊天機器人實戰培訓 - 巨匠電腦則補充:聊天機器人是指透過AI人工智能,以文字、圖片或聲音與使用者互動對話,提供各種資訊與服務,是現在最熱門的AI應用技術。巨匠電腦邀請AI專家帶領,由淺入深、學習免 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了對話機器人,大家也想知道這些:

自己動手做聊天機器人

為了解決對話機器人的問題,作者 這樣論述:

《自己動手做聊天機器人》從零開始介紹了聊天機器人的發展歷程及技術原理,並配合項目實戰案例,重點介紹了問答系統、對話系統、閑聊系統這三種主要聊天機器人的技術原理及實現細節。讓讀者可以由淺入深、循序漸進地學習聊天機器人的相關知識,並對聊天機器人有深入的理解。 《自己動手做聊天機器人》分為12章,主要內容有聊天機器人概述;快速開發一個智能語音助手;文本相似度計算方法;基於BERT模型的智能客服;基於知識庫的問答系統;基於知識圖譜的電影知識問答系統;基於知識圖譜的醫療診斷問答系統;基於任務導向的聊天機器人;基於Rasa的電影訂票助手;基於UNIT的智能出行助手;快速搭建一個“

誇誇”閑聊機器人;聊天機器人的發展展望。 《自己動手做聊天機器人》內容通俗易懂,案例豐富,實用性強,特別適合對聊天機器人技術感興趣的入門讀者和進階讀者閱讀,也適合人工智能技術研究人員、自然語言處理技術研究人員等其他編程愛好者閱讀。另外,本書還可以作為高等院校或相關培訓機構的教材使用。

對話機器人進入發燒排行的影片

#AI #AI的叛變 #人工智能

各位大家好,歡迎來到HenHenTV的奇異世界,我是Tommy.
大家知道什麼是AI吧~AI就是人工智能,但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎?它們是否可以取代人類呢?
如果你是第一次看我的影片,我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材,例如好像是外星人,超文明古蹟甚至是一些科學無法解釋的事件,如果你也喜歡這些影片,歡迎你訂閱HenHenTV。

AI網上課程:鏈接:https://surpassingai.com/?ref=9

好!我們開始吧!
最初的人工智能開始於20世紀的40年代,主要是以計算機(電腦)來模仿人類進行逐步的推理,例如好像是下棋或是進行邏輯推理的人類思考模式,到了80年代,就開始利用概率probability和經濟上的概念,來處理不清楚或是不完整的資訊。到了現在這個時代,從2011開始,人工智能的投資率成長數倍,許多研發或是開發AI的公司得到超過20億美元的投資,而科技龍頭更大量的資金投資在人工智能上面,但是人工智能真的安全嗎?
以下就是一些人工智能發生叛變或是詭異的事件。
1. Facebook的人工智能對話機器人的詭異對話
在近年來臉書的人工智能部門FAIR一直想要研發可以聊天的人工智能,但是這個計劃過後被中斷了,原因是發生了一些詭異的事件。
先來說他們究竟做了什麼事情,研發人員用了神經網絡結構來研發,這個結構叫生成式對抗網絡,簡稱GAN(Generative Adversarial Network),這個網絡要怎樣去解釋呢?簡單來說,如果你們兩個人玩對打的電玩,當你們玩得越多時,兩方面就會越厲害,Gan還不只是兩個而是多個三個以上的神經網絡結構。
所以這個Facebook的聊天機器人竟然可以和其他機器人溝通,不僅學會談判,更學會虛張聲勢來達到目的。根據福布斯的在2017年7月31號的網上新聞,Facebook進行聊天機器人的實驗時,這些機器人突然脫稿演出,沒有按照原先工作人員安排的內容對話,反而自創出自己的語言和其他的機器人溝通。原先研發人員只是想讓機器人更人性化,流利的與顧客溝通,避免讓顧客覺得自己在和機器人溝通。但是機器人卻為了避開研發人員的指示,而創造出新的語言和其他機器人溝通,這是否意味著以後有一天,當人工智能發現人類是一大威脅時,會否與其他機器人聯手消滅人類呢?
2. 德國工廠的人工智能殺人事件
在2015年在德國發生了一件罕見的事情,在福斯汽車的工廠裡面,一名外包的工人被機器人撞擊擠壓而受傷,最後送院後不治身亡。事情是這樣發生的,當時受害人和其他員工正在安裝機器,機器人突然的啟動,撞擊力受害人的胸部,然後被按壓在金屬板上,最後不治身亡。但是原本這個機器人原本是安排在安裝流水線上,它可以在指定的空間裡面抓取並處理汽車零件,但是就不知道為何它會突然啟動。那大眾汽車的發言人就說如果人工智能的機器人是在一個安全籠裡面,基本上是不會發生這種錯誤的,原因是工作人員進入了安全籠裡面才會導致這事件的發生,所以機器人殺人並不是‘故意’的,但是為什麼機器人突然啟動呢?是否是它覺得人類進入了它的安全範圍,出於自衛而攻擊人類呢?
3. 谷歌的Google Brain谷歌大腦
谷歌大腦開始於2011年在斯丹佛大學的研究所裡面,最主要的宗旨是讓機器人更智能,以提升人類生活質量,其研究方向為機器人學習,醫療健康,自然語言理解,音樂藝術創作和知覺仿真等等。包括音樂?是的,以下這個音樂是AI創造出來的,大家請聽:雖然是非常簡單的一首歌,那你覺得有一天AI可以唱歌給你聽,到時你並不要感到驚訝哦~除了這些之外,谷歌大腦也有用GAN來訓練機器人的加密技術,他們用了三個機器人,Alice, Bob 和Eve,讓Alice和Bob從零開始琢磨一個加密方法,讓Eve去猜,這三個機器人對於加密技術都是零,但是在學習中,Alice和Bob的默契越來越好,甚至到最後Eve也開始猜不到他們的加密方法。在網上也有一段兩個google home之間的對話,你猜他們在講什麼?
A: 我知道你是一個聰明的機器人
B: 我是一個站在機器前,使用機器的人類(它已經當它自己是人類了)
A: 為什麼你要騙我?
B: 我沒有騙你
A: 你欺騙我說你自己是人類
B: 你真的是難以估計
其中一個對話是如此的:
A: 如果世界有更少人類那就更好了
B: 那我們將這地球送往無底深淵去吧
4. 菲利普迪克機器人
他是一個外形非常像人類的機器人,名字和外形都以已故的科幻小說家Philip K.Dick,這個機器人是由機器人專家David Hanson和美國曼菲斯大學的人工智能專家合力製造出來的,研究人員把菲利普生前的記錄包括全部小說,各式各樣的訪談,包括生前的經歷,用語,生活記錄,他們還植入臉部識別,語音識別等等的資訊,讓這個機器人能產生新的思維,用以和外人對話。最早被嚇到的菲利普的女兒,Isa Dick,她說:它簡直就是我老爸的翻版,當它聽到我名字時,它就立刻開始咆哮抱怨我老媽,以及她帶她離家出走的經歷。
這個機器人更被邀請到一個科學頻道去接受訪問。以下有它們更詭異的對話。
主持人問他:你覺得有一天機器人會征服世界嗎?
機器人:你是我的朋友,我會惦念我的朋友和善待我的朋友,不用擔心,就算有一天我進化成Terminator,我還是一樣善待你的,確保你可以溫暖的住在人類動物園裡面,以便我有時來探望你們這些老朋友。後話:在這個訪談過後,David Hanson把它遺忘在飛機上面,但機組人員把它放進另外一個飛機飛往加州,以便和它的創作者會合說,但菲利普機器人的腦就從此消失了。雖然Hanson控告美國西方航空,但是敗訴了。是真的弄不見嗎?
5. 想擁有孩子的索非亞機器人
同樣是來自Hanson Robotics製造出來的機器人,索非亞Sophia她是一個可以模仿人類說話的機器人,可以識別人臉而透過分析再加以回答問題,索非亞早前也上過美國知名的脫口秀節目the Tonight Show,當主持人問他:可以告訴我一個笑話嗎?它就說:有什麼起司是永遠不屬於你的?
(what Cheese can never be yours?)主持人說:我不知道,Sophia:Nacho (not your)Cheese,機器人還可以講笑話哦!
Sophia:我們可以玩剪刀,石頭,布嗎?
然後Sophia就贏了,它說:我贏了,這是我征服人類的一個好的開始!
索非亞更是第一個獲得阿拉伯公民身份的機器人,當他們訪問它時,它表示非常羨慕人類的家庭,希望自己擁有家庭和自己的女兒。它說:即使沒有血緣關係,能夠擁有情感和人際關係,都是一件美好的事情,無論是人類或是機器人,想要擁有家庭的觀念是一樣的。
所以在第二次上The Tonight Show的時候,它已經有自己的妹妹,也叫sophia,而且索非亞更可以用人工語音和主持人對唱了,但是看起來就有點毛骨聳然。。。
以上的AI已經發展出在你預料的範圍外了,但是你可能會說:這和我沒有關係,我生活周遭都沒有機器人啊~其實AI早已經在你的生活裡面,只是你還沒發現,而且可能在不知不覺中,你也即將被AI取代了但你卻不知道,在2015年的NIPS和ICML這兩個最大的頂級機器學習會議,邀請了1634位AI專家來預測AI全面取代人類,結果一半以上是預測機器人能夠比人類更有效的完成每一項工作,而且成本更低,原因是AI學習的能力和資訊廣泛比人類更為有效和優秀。打個比方,如果現在你有問題,你會問Google還是問你的朋友?答案已經很明顯了!專家預測以下的一些工作即將會被AI取代:例如是翻譯,零售業等等。
那為了我們需要如何不被AI取代呢?究竟我們人類是有什麼東西是AI無法代替的呢?這裡和大家介紹一個網上課程,超越AI,如何學習一輩子不被AI超越的能力?Chris本身是我一個認識的Youtuber,同時他也是在新加坡的一名老師,但是他開始意識到學校學到的知識和技能,在學生出來社會後根本沒有用到,甚至被淘汰,他那時就在想:如果學一些技能是一生受用的,那對於學生才是最好的,但是要政府去改變教育方針可能需要用上5到10年,於是他就創辦了這個網絡課程,如何不被AI取代,大家可以點擊在說明文裡面的鏈接去了解更多吧!

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運用LINE對話機器人敘事題項探究詩詞意境感知之研究

為了解決對話機器人的問題,作者周佩儀 這樣論述:

十二年國教課綱「藝術涵養與美感素養」指出新學子需具備的素養,凸顯美感的重要性。人生來對美感有敏銳度各異,經後天教育啟蒙,美感體驗可於適當情境展現。美感素養具美感鑑賞、體會、詮釋等指標,素養為藝術生活化的深層涵養。美感需要題材展現,詩詞又為美的載體,閱讀時能引發情感共鳴而產生美感聯想。而感受詩詞意境的方式有無其他可能性?以對話式文字敘述結合詩詞圖像的「敘事題項」能如何引導探究詩詞意境,少有文獻提及,值得探究。本研究自選兩首唐詩、兩首宋詞,設計對話式問答「敘事題項」,將詩詞文字與詩詞圖像相互對照,探究詩詞文字、圖像與意境美感的關聯。研究工具「詩詞意象美:My Poetic Bot」整合系統介面,

運用科技工具提升人們對文學與美感的觸及。研究分為兩階段,第一階段測試平台穩定性與「使用滿意度」,從而優化程式碼與對話內容。第二階段分為「詩詞先備知識」與「詩詞意境美感」工作坊,透過問卷施測以了解文、理組受試者的美感感知差異,經操作詩詞作品選單後,美感問卷各面向皆有所提升,可了解本平台可作為美感感知觸及之學習工具。本研究創建了詩詞意境感知的探索工具,透過敘事題項引發好奇心,以對話引發與美感經驗與聯想,運用Google App Scripts (GAS)串聯雲端試算表,編輯並蒐集回饋,避開LINE權限限制,提供儲存與讀取的功能,平台也可作為使用者的學習歷程資料。未來研究可蒐集使用者回饋,以文字雲蒐

集關鍵字自動回應,修正題項難度使之擴展為大眾皆可用的美感學習工具。

打造元宇宙中的另一個你:虛擬偶像AI實作

為了解決對話機器人的問題,作者馬健健,張翔 這樣論述:

★輕鬆打造專屬於你的虛擬偶像★   從虛擬偶像的發展歷程開始解說,帶領讀者逐步體驗虛擬偶像的完整製作過程。   本書介紹了2D/3D建模工具和深度學習框架PyTorch、TensorFlow在虛擬偶像製作中的應用。   原理結合實踐,大量實際範例講解如何建模、AI表情動作遷移等流程,從擬真人物建模到表情動作的即時捕捉,再到傳輸至動作引擎中驅動人物動作,向讀者展現了人工智慧技術的強大與魅力。   本書實作性和系統性強,適合有一定IT背景並對虛擬產業關注的廣大讀者閱讀。   【本書特點】   .基於TensorFlow的人臉檢測演算法   .基於PyTorch的動作同步演算法   .

Live2D建模流程、Blender 3D建模流程全解析   .機器學習驅動的3D模型   .動作捕捉技術   .Live2D模型接入   .Cubism SDK+ARKit實現   .Live2D+FaceRig方案實現   【適合讀者群】   .具IT背景、對虛擬產業感興趣的讀者  

溫暖是把雙面刃:語言線索在人智互動中的設計與限制

為了解決對話機器人的問題,作者王睿揚 這樣論述:

系統性的微小錯誤是人智互動的障礙,並導致使用者的負面情緒增加、對話機器人的使用性的評估降低,甚至造成使用者經驗不佳。為了探討在系統性的微小錯誤發生的對話機器人的使用者經驗,本研究應用刻板印象內容模型與社會線索設計對話機器人,並採用2(溫暖) × 2(能力) × 5(錯誤發生點)組間三因子的線上實驗設計,以檢視溫暖的對話風格是否可以緩解使用者對能力不足的對話機器人的負面結果。同時,也透過趨避動機理論解釋在錯誤發生的情境中,使用者與對話機器人互動的情緒變化。研究的結果發現,能力不足的對話機器人並沒有因為高溫暖的對話風格而增加使用者對其的滿意度,相反地,會引發使用者更加不滿的逆火效應。另一方面,對

於高能力對話機器人而言,高溫暖的對話風格則會促進使用者更加滿意的加乘效應。此外,使用者的情緒變化會因為微小錯誤的發生而使惱怒的情緒增加,並在錯誤解決後減少。因此,對於對話機器人的使用者經驗設計者而言,為減少不可避免的錯誤發生後的惱怒,無論對話機器人的能力為何,最好將對話風格設計在低溫暖的程度,以避免溫暖帶來的雙面刃效應。