说到人工智能聊天机器人，可能大部分人还是认为很高大上的东西，曾经第一次使苹果的siri，很惊讶这玩意怎么能够识别这么多

说话内容，怎么能够理解我们说的话。到后来国内出现了百度、小米、天猫等等人工智能音箱等人工智能nlp方面的产品。

    目前做的好的应该都是几家巨头公司。那么为什么做可以能够理解和人对话的机器人会这么难呢。个人觉得有以下几个原因：

一是语音识别方面，目前这方面国内几家巨头公司已经能够提供接口，而且识别准确率很高，快达到99%了。

二是对话规则的配置复杂性问题，目前从已经出现的一些人工智能对话机器人，基本是需要比较专业的人工智能训练师，而且这些

训练师还必须懂得一些比较复杂的配置脚本。之前国内某位大佬还在采访时说国外有家比较火的人工智能公司，雇佣了4000多人做预料方面的标注。

    因为语音识别已经很完善了本文就不讲这方面的内容了，接下来我们讲如何将人工智能对话机器人的训练简化，或者说让普通人也能够很好的自己做一个机器人。

 

   人工智能弱智么？？？？？

   谁能回答下？

   从目前来看是弱智，因为是弱人工智能。

   那么弱人工智能比刚出生的宝宝聪明么。

   人工智能有宝宝学习快么。

   答案是：宝宝没有人工智能学习快，尤其是刚开始，但越到后面宝宝就越智能，人工智能就越弱，尤其到了小学3年级后。

   那么我们能否让机器人达到9岁前宝宝掌握的知识能力呢。

   我觉得是可以的。

   回想下我们小时候学习东西的时候怎么样最快？

  一、 图文方式的教学引出图形化设计预料。

   那么好了，我们顺着这点，我们能否提供图形化的人工智能训练师操作界面，让普通人也能够进行语料训练，而不是使用那些

复杂的脚本，编码是一件很头疼的事情啊。。。。

 那么好了，现在我们有了很简易的图形界面操作语料。

 那接下来我们如何把这些语料连接起来构成一次对话呢。

 例：A：我要买菜

       B：你要买什么菜了

       C：西红柿

       D：要多少斤了

      。。。

  我们看下这些对话语句是一个流程，那么我们可以换过来么，颠倒顺序么：

      A：西红柿

       B：你要买什么菜了

       C：我要买菜

       D：要多少斤了

      。。。

  这显然是不行的。

  这里提个问题，当小孩学习时如果我们按照下面一种方式教他去买菜，那么他会认为不对么？

  不会，理论上如果大家都认为是对的，那就是对的。

这就引出了第二点。

二、我们需要以图形化方式对两个预料进行关系连接。

     这里有涉及到单一关系连接、平行关系连接等等，有待深入研究。

三、如何从预料从提取信息：

    比如我要查看北京到上海的机票。

    这里有三个主要信息：出发地、目的地、 目标信息类型。

    那么机器人如何提前这些信息呢。

    目前有很多，比如正则表达式等等。

    我们还是要能够从图形化方式标注这些信息。

四、我们能否用图形化方式把不同预料结合整理成一个技能集合。

五、我们能否把技能结合做成一个插件，没做成一个技能就像科幻片一样可以插入系统中，让系统载入即可以使用