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精神病学中的人工智能和聊天机器人 | 聚焦
摘要 过去几年来，人工智能 (AI) 在精神病学中的应用不断增加，以满足日益增长的改善心理健康解决方案的需求。此外，COVID-19 大流行期间心理健康服务提供者的短缺继续加剧了全球精神疾病的负担。现有的人工智能应用包括那些能够协助精神病诊断、症状跟踪、疾病过程预测和心理教育的应用。人工智能心理健康护理服务的方式包括通过互联网、智能手机应用程序和数字游戏提供。在这里，我们回顾了聊天和治疗机器人形式的新兴人工智能干预措施，特别是教用户情绪应对机制并为有沟通困难的人提供支持的对话应用程序、构成化身治疗基础的计算机生成的面部图像，以及在数字精神病学方面取得新进展的智能动物机器人。我们讨论了将人工智能聊天机器人纳入临床实践的意义，并提出了这些基于人工智能的干预措施将如何进一步影响精神病学领域的观点。
AI同情聊天机器人在心理治疗中的作用...
Omen，O.，Thuem，S.，Pfaff，H。＆Janssen，C.，2011。 社会支持，共同决策和患者对医生的信任之间的关系：使用科隆患者问卷调查对2,197名住院患者的横断面调查。 国际公共卫生杂志，第56卷，第56页。 319–327。Omen，O.，Thuem，S.，Pfaff，H。＆Janssen，C.，2011。社会支持，共同决策和患者对医生的信任之间的关系：使用科隆患者问卷调查对2,197名住院患者的横断面调查。国际公共卫生杂志，第56卷，第56页。 319–327。
在Visual编程中使用AI聊天机器人
摘要 - 编程自我效能感（PSE）对于增强学习者的技能，认知能力和职业兴趣至关重要。尽管具有重要意义，但现有的研究经常忽略在高年级学习者中提高PSE的策略。这项研究评估了创新的电子学习工具AI聊天机器人对学生PSE的影响。在中国北部大陆的一所小学进行，该实验将AI聊天机器人融为一体，作为视觉编程课程的干预。它涉及98名五年级学生分为实验组和对照组，这两者都由同一老师指导。访谈。的发现表明，与传统的教师主导的指导相比，AI聊天机器人显着增强了学生在编程技能方面的PSE，而在编程知识方面的PSE提高了PSE仍然不重要。该研究还调查了AI聊天机器人为学生提供易于访问的，个性化的学习支持的机制，以便自我指导学习，并在寻求帮助时减少情绪障碍。关键字 - 编程自我效能感，AI辅助学习，人工智能，视觉编程
从现成的聊天机器人转移到用户设计的...
本研究研究了大语模型（LLM）的聊天机器人在第二语言中的应用（L2）学习，重点关注三个聊天机器人构建平台，例如Chatgpt，Poe AI和PI。参与了韩国的96位职前教师，研究了他们对通过这些平台建立的有关人类友善，教学实用性以及特定优势和劣势的聊天机器人的看法。参与者被要求使用这些平台创建面向任务的聊天机器人，并与之交谈。这些发现揭示了聊天机器人中对人类风格的各种看法，PI评价最高。关于L2学习的有用性，通过所有三个平台构建的聊天机器人都被认为是有益的，尤其是用于参与现实的场景并提供真实的，适合上下文的表达式。每个平台都表现出独特的优势，但也显示出一些局限性，我们提供了教学含义。总体而言，本研究为聊天机器人辅助语言学习的不断发展的领域做出了贡献，展示了基于LLM的平台在创建自定义L2 Learning Chatbots方面的实用性。
注入AI的聊天机器人以提供客户支持：越野...
3 Barclays Bank, UK 4 Tranter IT Infrastructure Services Limited, Nigeria ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Cynthia Chizoba Ekechi Corresponding Author Email: ekechi.cynthiac@gmail.com Article Received: 15-01-24 Accepted : 30-03-24 Published: 25-04-24 Licensing Details : Author retains the本文的权利。该文章是根据创意共享属性的条款分发的，NON商业4.0许可证（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），该公司允许非商业用途，复制和分布工作，而无需进一步的工作归因于原始工作，以归因于原始作品，以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
在低芥酸菜和玉米中对具有失败的SNP调用的定量性状进行准确预测
医学人工智能（AI）服务，包括健康聊天机器人，预计对于促进医疗保健的质量，解决医疗保健资源的不平等分配，降低医疗保健成本以及提高诊断水平和效率至关重要（Guo and Li，2018; Lake et et al。，2019; Schwalbe and Wahl，2020; Lake and Li。但是，越来越多的参与者更喜欢与医生进行咨询，而不是健康聊天机器人进行医学咨询（Branley-Bell等，2023），即使他们的专业知识水平与人类医生相同的专业知识（Yokoi等，2021）；在与健康聊天机器人（Fan等，2021年）进行磋商期间，有大量用户退出，其中近40％的人甚至不愿与他们互动（PWC，2017年）。值得注意的是，许多专家担心与医学AI的潜在歧视性偏见，解释性和安全危害有关的固有局限性（Amann等，2020）。例如，一项调查发现，超过80％的专业医生认为健康聊天机器人无法理解人类的情绪，并通过为患者提供不准确的诊断建议来代表误导治疗的危险（Palanica等，2019）。此外，人们认为健康聊天机器人是不真实的（Ly等，2017），不准确（Fan等，2021），可能是高度不确定和不安全的（Nadarzynski等人，2023年），导致他们在需要医疗救助的情况下使他们的脱口机或犹豫。因此，这项研究的第一个研究问题是探索哪些因素影响人们抵抗健康聊天机器人。尽管克服对AI医疗保健技术的公众抵抗对于促进其未来在医疗领域的社会接受至关重要（Gaczek等，2023），但很少有研究研究如何形成对AI医疗保健技术（例如健康聊天机器人）的抵抗行为。
人工智能聊天机器人在科学研究中的出现
最近，一场技术革命正在全球科学界引起轰动，那就是人工智能聊天机器人的出现，例如谷歌的聊天生成预训练转换器 (ChatGPT) 或 Socratic。OpenAI 的 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日首次向公众推出，它将人工智能 (AI) 嵌入式系统提升到了一个全新的水平。虽然近年来人工智能通常被用作物联网 (IoT) 设备，但这些人工智能聊天机器人通过自学能力成倍地提高了模仿人类智能行为的能力。它们可以利用类似于人脑的数据处理系统来理解和与自然人类语言文本交互，从而使它们能够识别模式并根据文本输入做出预测。
利用人工智能聊天机器人增强客户服务
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能聊天机器人在提高客户服务效率方面的应用，并探讨了自动化支持的未来机遇。主要目标是综合现有关于聊天机器人在客户服务中的实施、优势和挑战的研究。该评论从方法论上分析了学术文章、行业报告和案例研究，以全面了解该领域的现状和潜在进步。文献中的关键发现表明，人工智能聊天机器人有效地减少了响应时间和运营成本，同时提高了客户满意度。研究表明，聊天机器人可以处理多达 70% 的常规客户查询，使人工代理能够专注于更复杂的问题，从而提高整体效率。此外，自然语言处理 (NLP) 和机器学习的进步显著提高了聊天机器人理解和准确响应客户查询的能力。尽管这些
远程医疗中人工智能 (AI) 聊天机器人的准确性
部分由于疫情的影响，远程医疗中的人工智能 (AI) 聊天机器人是医疗领域的最新进展，并正在推动医疗界向自动化医疗迈进。这项研究的目的是发现人工智能聊天机器人是否能够有效地让患者在咨询医疗专业人员之前了解自己可能患有的疾病。假设在所使用的四个人工智能聊天机器人（Symptomate、Ada、Isabel 症状检查器和 K Health）中，K Health 是最准确的。这一预测是基于用户界面和应用程序的可访问性做出的。聊天机器人的测试方法是，在咨询医疗专业人员后，首先开发一组医疗症状。预先确定的医疗症状被输入到人工智能聊天机器人中，然后由聊天机器人进行诊断。在三十次试验中，聊天机器人的准确率如下。Symptomate 平均诊断正确率为 66%，Isabel 症状检查器平均诊断正确率为 86%，K health 和 ADA 的平均准确率为 80%。由于 F u 小于 F，因此无法拒绝零假设。简介
聊天机器人及其使用人工智能的技术：综述
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。