随着时间的推移,技术影响了我们建立和维持友谊的方式。随着人工智能技术的最新发展,我们现在有了可以进行非常真实的对话的生成式人工智能聊天机器人。这不仅有趣且有用,而且还会让人们与聊天机器人产生情感联系。但这可以吗?在本次活动中,学习者将努力解决这个问题,思考是什么让人类的友谊变得特别和独特。
解决方案必须包含一个跨多个通信渠道的自动化全天候人工智能聊天机器人,其中不到 10% 的互动会产生搜索结果、“我不知道”的回答或其他类似的间接回应。解决方案必须是定制的,以了解每个部门或校园特有的主题,而不是通过模板内容采取一刀切的方法。解决方案的人工智能聊天机器人必须默认驻留在机构的网站上,而不是外部平台或应用程序上。用户必须能够通过机构网站以外的渠道访问解决方案的人工智能聊天机器人,例如社交媒体平台、短信、移动应用程序等。解决方案必须与“家用”设备(如 Amazon Alexa)集成,以允许用户与机器人互动。解决方案必须为管理员提供工具,以便根据需要编辑或添加响应,而无需供应商的协助。
我相信,在个人学习方面,人工智能作为传统教育方法的补充具有巨大潜力。然而,除了潜力之外,人工智能的快速发展还引发了许多道德问题,这些问题往往解决得太晚,而且程度有限。
摘要 — 对话式人工智能可以简单地定义为通过自然对话进行的人机交互。这可以通过网站或任何社交消息应用程序上的聊天机器人、语音助手或任何其他支持交互式消息传递的界面来实现。该系统将允许人们提出疑问、获得意见或建议、执行所需的交易、寻求支持或通过对话以其他方式实现目标。聊天机器人基本上是使用自然语言的在线人机对话系统。目前,自然语言处理和机器学习机制的进步改进了聊天机器人技术。现在,越来越多的商业和社交媒体平台在其服务中使用这项技术。组织要求在聊天机器人的采用方面基于人工智能进行改进,因此它成为热门研究之一。在这项工作中,提出了一种基于任务的检索式聊天机器人,该机器人在公交车票预订领域使用深度神经网络构建。具有不同角色的多个用户提出的问题序列被作为系统的输入。因此,基于检索的系统会产生有意义的响应。生成的响应是手动评估的。结果表明,在大多数情况下,生成的答案都是有意义的。索引词——聊天机器人、基于检索的模型、神经网络、深度学习
高等教育中生成聊天机器人的出现为教学和学习提供了变革的机会。使用AI驱动的工具,例如OpenAI的GPT和类似的模型,教育工作者可以探索提供内容,协助研究和提供个性化学习经验的新方法。但是,这些创新具有重大的道德意义。本文探讨了生成性聊天机器人作为教学工具的潜力以及与学术界使用相关的道德问题。在高等教育的背景下检查了学术完整性,AI模型中的偏见,人类教育者的作用以及学生数据的隐私。通过探索机会和挑战,本文旨在提供有关机构如何负责任地采用这些技术以增强学习的见解,同时维护道德标准。
II。 研究问题学术建议涉及个性化的研究计划,共享政策信息,跟踪学生的进步以及充当主要的支持联系[3]。 顾问经常在诸如高工作负载,知识不足,犹豫不决的学生以及跨不同系统中的分散信息等问题上挣扎,[4] [5]定义了对话代理或聊天机器人,作为对话系统,能够通过文本,语音或手势(包括手势)(包括手势语言)来理解和生成自然语言内容。 此定义强调了聊天机器人理解和响应自然语言的句子的能力。 [6]进一步强调,这些人工智能工具可以通过自动执行常规任务,合并信息,提供见解,以提高咨询效率和效率并提供学生支持来处理建议问题。II。研究问题学术建议涉及个性化的研究计划,共享政策信息,跟踪学生的进步以及充当主要的支持联系[3]。顾问经常在诸如高工作负载,知识不足,犹豫不决的学生以及跨不同系统中的分散信息等问题上挣扎,[4] [5]定义了对话代理或聊天机器人,作为对话系统,能够通过文本,语音或手势(包括手势)(包括手势语言)来理解和生成自然语言内容。此定义强调了聊天机器人理解和响应自然语言的句子的能力。[6]进一步强调,这些人工智能工具可以通过自动执行常规任务,合并信息,提供见解,以提高咨询效率和效率并提供学生支持来处理建议问题。
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
摘要本文介绍了Hanooman,这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人,其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量,敏捷性和奉献精神的素质,利用尖端的语言处理能力,为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架,架构和培训程序,展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明,在响应准确性和上下文理解方面,Hanooman优于现有的聊天机器人,使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型(LLM)和生成AI是人工智能的重大进步,彻底改变了我们与技术的互动,生成内容和理解人类语言的方式。llms,在大量数据集中受过培训,在语言翻译,文本摘要,问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI(AI的一个子集)会产生自主输出,通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼(Mukesh Ambani)与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作,加入了AI竞赛,以推出“ Hanooman”,这是一集,该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字:哈诺曼,大语言模型,人工智能,生成AI1。简介
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关,似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动,简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
