怎么样去使用人工智能构建聊天机器人

  如今，世界正在慢慢地地向智能业务系统迈进，这些系统能帮助或代表人类做出重要决策或执行重要行动，同时提供个性化体验。从电子商务系统到酒店管理系统，聊天机器人是当前商业技术领域的新兴技术，其关键优点是可以随时随地进行互动，使企业能够在全世界内接触到潜在客户。

  这些智能软件系统使用人工神经网络（ANN）来分析先前的对话和研究模式，以展示针对查询的更加人性化的响应。一些聊天机器人甚至根据之前的对话呈现当前用户的偏好，以便为用户交互提供更真实的感觉。利用自然语言处理（NLP）、向量机、启发式和人工神经网络的组合，聊天机器人能被设计为像人类一样智能响应。

  人工智能聊天机器人是一种计算机程序或人工智能软件，可以基于强化学习模拟真实的人类对话，并对用户进行实时响应。人工智能聊天机器人使用短信、语音命令或二者的结合进行交互。人工智能聊天机器人使用自然语言与嵌入其中的人工智能功能进行通信。

  人工智能聊天机器人有两种设计方式来理解用户的需求。其中一个是在人工智能机器人做出一定的反应的方式上应用有限的指导方针和内部结构。当用户提出的一组问题被预先指定为关键字并映射到相关的响应时，就能够实现这一过程。这种机制不需要来自人工代理的实时响应。这种人工智能机器人被称为功能有限的聊天机器人。

  一个例子是自动银行机器人，它向调用者提出一组问题，以了解他／她想要什么。如果调用者发出的命令超出了范围，那么自动银行机器人将重复该指令或将该指令转移到银行的人工助理。

  人工智能聊天机器人如何交互的第二种方法是通过了解用户正在寻找什么，并基于渐进式对话或加强学习来产生实时响应。虽然这种机制由于其复杂性仍在持续不断的发展，但亚马逊的Alexa、Google智能助理、微信、人工智能聊天机器人等特定应用正在走向基于人类行为和优先特征的动态响应。自我学习可以帮助这些实体理解人类的思维，并有效地获得适当的信息，由此产生令人信服的反应。这些人工智能聊天机器人也被称为智能聊天机器人。

  尽管人工智能聊天机器人已经开发出来以使用户得到满足的请求，并提供适当的相关响应，但其挑战在于将请求映射到能够说服用户的更加智能的响应。在启发式和人工神经网络的帮助下，智能规划有助于人工智能聊天机器人学习从一个用户请求到另一个用户请求的过程，从而在达成目标之前提出智能响应。

  规划是和AI聊天机器人执行的一系列动作相关的过程，它导致一个涉及确认、问题和信息传递的结构化对话。在内部，人工智能机器人一定要进行智能构建，以形成结构化的响应。