如何从零构建一个人工智能闲聊问答系统？
一、如何从零构建一个人工智能闲聊问答系统？
一般在国内，闲聊也基本是可控闲聊，只能回复一些问题，且回复的答案需要事先确定的，这种思路会更简单些。对于事先确定的QA闲聊库，技术上要实现的工作基本就是以下
1.找到和用户query最相似的Q，然后回复这个Q答案，可以抽象为语义匹配的问题，目前深度学习就是就query表征向量计算和Q表征向量的相似度。
2.要解决多轮回复的问题，找最相似的Q，需要同时用到用户前几轮的query和回复一起参与query表征的计算，这种做法需要较多的语料，还有一些非端到端数据驱动方法，通过实体继承、指代消解、意图继承来优化当前的query从而实现多轮。
如果在闲聊中还要解决一些实时信息的回复，就更复杂些，比如查询天气，就需要针对用户query做意图识别，判断是否实时意图且属于哪类，比如发现意图是天气查询，接下来需要主动和用户澄清，直到用户提供可以满足这个实时意图的必要实体，比如天气的时间，地点等，收集完成再去调用天气的api，这些以前基本都要case by case去做每个实时意图或者通过强化学习去解决一些简单场景。现在也有一些尝试看能否变成纯数据和模型驱动，如Toolformer https://arxiv.org/pdf/2302.04761v1.pdf
此外为了避免回复单一不变，还可以训一个模型，对回复的答案进行修改和润色，在语义不变的情况满足回复文本的多样性。
此外也能融入阅读理解MRC的技术，在没有答案库的情况下，直接从文档中抽取答案回复。
以上做法简单，而且可以快速人工干预且答案库是固定的可以避免事实性错误，缺点就是QA库要经常维护，QA库外问题会比较智障。
要解决用户问题的OOV，基本就是自回归生成式做法，输入用户query的序列，生成最终的答案。基本的做法就是大模型+大数据，比如encoder-decoder 的T5，GPT纯decoder模型，当然用生成模型要做一个非常好的多轮闲聊（比如chatGPT系列）还有很多问题要去探索（除非chatGPT公开），超过10轮的会话中，用户的意图切换依然很好的被保留，用了什么训练技巧，训练数据如何构造等。
二、人工智能 个人创业
人工智能在个人创业中的应用
随着科技的迅猛发展，人工智能已经成为了当今社会的热门话题，并且在各个领域展现出了巨大的潜力。对于许多有志于创业的个人而言，了解和应用人工智能技术无疑可以为他们的事业带来巨大的竞争优势。
在个人创业过程中，借助人工智能技术不仅可以提高工作效率，降低成本，更可以帮助创业者更好地理解市场需求，优化服务和产品，实现可持续发展。下面将探讨人工智能在个人创业中的各种应用场景以及如何利用这些技术取得成功。
人工智能在个人创业中的应用场景
1. 智能客服：个人创业者常常面临客户服务压力，而人工智能可以通过智能聊天机器人等技术为创业者提供全天候的在线客服支持，帮助解决客户问题，提升用户体验。
2. 市场营销：利用人工智能技术，个人创业者可以分析大数据，预测消费者需求，精准定位目标用户群体，制定个性化营销策略，提高市场竞争力。
3. 智能推荐：通过人工智能算法，个人创业者可以为用户提供个性化的产品或服务推荐，增加用户黏性，提升销售转化率。
4. 风险管理：利用人工智能技术进行数据分析和预测，可以帮助个人创业者识别和管理潜在风险，保障企业稳健发展。
如何利用人工智能技术取得成功
1. 了解市场：个人创业者在应用人工智能技术前，首先需要深入了解目标市场，明确自己的定位和竞争优势，为技术应用提供方向。
2. 选择适合的技术：根据自身业务需求，选择适合的人工智能技术和工具，如自然语言处理、机器学习等，确保能够实现预期效果。
3. 持续学习：由于人工智能技术日新月异，个人创业者需要保持学习的热情和能力，随时更新技术知识，应用最新技术。
4. 注重用户体验：在应用人工智能技术时，个人创业者应当始终把用户体验放在首位，确保技术应用能够为用户带来便利和提升。
结语
总的来说，人工智能技术为个人创业者带来了前所未有的机遇和挑战。只有深入理解技术，灵活应用，并不断创新，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，取得成功。希望本文对正在探索人工智能在个人创业中应用的朋友们有所帮助，共同见证这个智能时代下的创业奇迹。
三、人工智能系统的构成？
人工智能系统包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统
人工智能
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复；
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略；
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制；
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护；
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口；
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作；
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口；
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人；
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务；
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能
四、人工智能应用系统包括？
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。
1、自然语言处理
自然语言处理，英文Natural Language Processing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。
2、计算机视觉
计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。
3、语音识别
语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。
4、专家系统
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。
五、人工智能系统分为哪些子系统？
人工智能操作系统应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统。
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复；
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略；
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制；
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护；
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口；
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作；
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口；
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人；
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务；
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能。
六、人工智能系统可以主要分为哪些子系统？
人工智能操作系统应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：
文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统。
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复。
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略。
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制。
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护。
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口。
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作。
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口。
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人。
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务。
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能。
七、人工智能经济系统构成？
一、采集：传感器—信息采集
二、处理：CPU—各种算法、架构、系统
三、输出：像人一样行动
四、存储：NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存储内容的压缩、存储、解压缩。
八、人工智能解码系统原理？
研究人员首先将人脸及其它物体的图像，如身体不同部位、水果等图案随机展示给猕猴。利用功能核磁共振成像（fMRI），他们就能发现猕猴看到“脸”时，脑中哪部分区域会被激活，以此确定猕猴脑中脸细胞的确切位置。
之后，通过分析一组200张经计算机调整后的真人照片，计算机给出了50个可以描述人脸间差别的变量。在该实验中，研究人员将电极植入两只猕猴的大脑，让猕猴观看与这些变量有关的有各种差异的人脸图片，监控猕猴大脑中205个脸部识别神经元对这50个变量的不同反应。研究人员对得到的上百万种反馈进行解码，得到了每种反馈代表的具体含义。
九、人工智能系统故障排除？
从目前已经落地应用的AI软件来看，主要存在以下几个方面的问题：
第一：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。
第二：技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
第三：对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实
十、人类与人工智能系统区别？
人类和人工智能之间有以下几点区别：
1. 自我意识和情感不同：目前的人工智能只是一种基于算法和数据的程序，没有自我意识和情感。而人类具有自我意识和情感，并且可以通过经验和学习不断地进化。
2. 创造力和想象力不同：尽管一些人工智能算法可以通过生成新的图像、音乐等来模拟创造力，但是它们的创造范围极其有限，并不能与人类的想象能力相媲美。
3. 自适应性不同：人类可以根据环境中的变化来改变行为方式，适应复杂多变的环境。而大部分人工智能算法只能执行特定的任务，对于外界的变化则需要重新进行调整或者重新训练。
4. 意识形态和道德判断不同：由于缺乏自我意识和情感，目前的人工智能不能产生真正意义上的道德判断。而人类则可以根据道德准则来做出判断和行动。
5. 辨别真假信息能力不同：在面对虚假信息时，尽管一些高级的算法可以检测到虚假新闻或视频等，但是它们仍然无法像人类那样从丰富多彩世界中获取经验并作出深入分析。