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World File Search System人机对话
人工智能时代的儿科
随着人工智能 (AI) 的引入，科学和技术取得了重大进步，机器学习 (ML) 改变了游戏规则。ML 通过将计算机科学与统计学相结合，使计算机无需明确编程即可学习 [1]。得益于 ChatGPT、Bard 和 Glass AI 2.0 等新兴工具，ML 在包括医疗保健在内的许多领域都获得了发展势头。这些工具通过实现人机对话来改变行业。ChatGPT 是一种大型语言模型 (LLM)，在医疗保健方面具有巨大潜力，包括帮助有心理健康问题的患者和协助医疗保健提供者进行决策 [2,3]。最近，Glass Health 推出了 Glass AI 2.0，这是一款类似于 ChatGPT 的 LLM，但拥有由临床医生创建和维护的临床知识数据库，以生成鉴别诊断和临床计划输出 [4]。
人工智能（AI）在不同领域的应用...
人工智能被称为机器智能，它是机器的智能过程。它是一组可以独立工作也可以相互协作的技术，以扩展机器模仿人类功能的能力。AI 可以被描述为机器像人类一样做出智能决策的能力，即找出要做的事情 - 通常是在完成特定任务的背景下。AI 是机器与人类智能的相似之处，机器被编程为像人类一样思考并复制他们的步骤。也可以这样理解，即创建了这样一个专家系统，通过该系统不仅可以建立人机对话；相反，人类命令委托给他的所有活动都可以由机器以极大的警觉性和学识完成。人工智能 (AI) 用于模拟人类智能来解决问题或做出决策。它是计算机科学的一个分支，主要研究计算机如何像人类一样行事。
创意笔友：虚拟对话式人工智能代理，可提高人机共同创意设计构思中的用户参与度和协作体验
摘要 近年来，研究人员设计了许多具有强大人工智能的共同创造系统，这些系统前景光明，但由于协作和交互质量不佳，有些系统未能吸引用户。大多数现有的共同创造系统采用指导性交互，用户仅通过提供贡献说明与人工智能进行交流。在本文中，我们展示了一个用于设计构思的共同创造系统的原型，即 Creative PenPal，它采用的交互模型包括使用文本的人机对话交互和人工智能角色的虚拟体现。我们假设这种交互模型将提高用户参与度、用户对人工智能的感知以及协作体验。我们描述了研究设计，以调查这种特定的交互模型对用户参与度和整体协作体验的影响。到研讨会时，我们将获得研究数据和见解。
具有领域知识的可解释人工智能对话系统方法
可解释人工智能 (XAI) 是一个快速发展的领域，旨在创建能够为其决策过程提供人类可理解的解释的 AI 系统。然而，这些解释仅依赖于模型和数据特定的信息。为了支持更好的人类决策，将领域知识集成到 AI 系统中有望增强理解和透明度。在本文中，我们提出了一种在对话系统中将 XAI 解释与领域知识相结合的方法。我们专注于源自计算论证领域的技术，将领域知识和相应的解释融入人机对话中。我们在原型系统中实现该方法以进行初步用户评估，其中用户与对话系统交互以从底层 AI 模型接收预测。参与者能够探索不同类型的解释和领域知识。我们的结果表明，当集成领域知识时，用户倾向于更有效地评估模型性能。另一方面，我们发现用户在对话交互过程中并不经常请求领域知识。
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。
对话式人工智能——基于检索的聊天机器人
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
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。