详细内容或原文请订阅后点击阅览
如何进行对话式 AI 的数据收集
今天，我们在家中、汽车系统、便携式设备、家庭自动化解决方案等中都有一些会说话的机器人，如聊天机器人、虚拟助手等。这些设备准确地聆听我们说的话和说话方式，并检索结果或执行特定任务。如果你一直在使用像 Siri 或 Alexa 这样的助手，你会 […]
来源:Shaip 博客为对话式人工智能设计对话
人工智能的目标主要是通过手势、动作和响应来复制人类行为。有意识的人类思维具有理解上下文、意图、语气、情绪和其他因素并做出相应反应的天生能力。但机器如何区分这些方面？
为对话式人工智能设计对话非常复杂，更重要的是，不可能推出一个通用模型。每个人都有不同的思考、说话和回应方式。即使在回应中，我们每个人表达自己想法的方式也是独一无二的。因此，机器必须倾听并做出相应的反应。
对话式人工智能然而，这也不是一帆风顺的。当人类说话时，口音、发音、种族、语言等因素都会发挥作用，机器很难误解和曲解单词并做出回应。当印度人、英国人、美国人和墨西哥人口述某个单词时，机器可以用无数种方式理解它。语言障碍层出不穷，而最实用的方法是使用基于流程图的可视化编程来构建响应系统。
当人类说话时，口音、发音、种族、语言等因素都会影响到机器，机器很难误解和曲解单词并做出回应通过专门用于手势、响应和触发器的模块，作者和专家可以帮助机器塑造角色。这更像是机器可以用来做出正确响应的算法。当输入时，信息会流经相应的因素，从而为机器提供正确的响应。
手势、响应和触发器，作者和专家可以帮助机器开发角色