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Marchal，P.，Kupmps，A.，Floquet，C.，Deruwé，O。＆DeLièvre，B。（2024）。聊天机器人作为教育科学课程的导师的看法和用途
本文研究了比利时高等教育中第一年学生对聊天机器人的使用和感知。随着教育的批量化，现代大学的教育适应变得必要。聊天机器人作为数字工具，为多样化的教育内容提供了一个机会，面临向所有人提供优质教育的挑战。该研究解决了两个研究问题：学生对使用聊天机器人作为课程导师的看法（n = 89）是什么？;根据Bernatchez（2003）的类型，其作用是什么？与其他研究一致的结果表明，在效率，可用性，可接受性和用户经验方面进行了积极的评估，尽管在动机和行为中观察到得分较低。该分析表明，聊天机器人而不是技术性的教学机器人对学生的偏爱。这些结果符合其他研究，强调了聊天机器人在教育中的有效使用，几乎没有不确定的互动。总而言之，该研究强调了聊天机器人作为导师的效率和可接受性，并为其作为个性化学习路径的融合提供了前景。
学生找到聊天机器人的新用途
当Chatgpt于2022年11月首次出现时，许多教育工作者和学术机构都以毯子禁令做出了反应，不确定这些工具是否更有可能引发创新或作弊。陪审团仍在解决这个问题上，但是管理人员已经开始放松一些政策，并在可以使用时为教师提供更大的直接自由。但是，如何使用这些工具通常是由学生驱动的。“我对他们的一些创造用途感到惊喜，”加利福尼亚州斯坦福大学学习者的研究人员Victor Lee说，他专注于AI与教育之间的交集。像Ivich一样，许多学生似乎都吸引了展示诸如Chatgpt和NotebookLM之类的“人类”方面的应用程序，这是加利福尼亚州Mountain View的Google的AI驱动界面，用于解释文档。尽管这些工具的早期迭代需要用户键入查询，但较新的版本允许人们讲麦克风，从而实现更自然的有机对话。萨米·梅尔希姆（Sami Melhem）正在大学站的德克萨斯A＆M大学学习计算机科学，他创建了自己的聊天机器人，班级入门，以辅导他。在Chatgpt-4上构建的程序开始，首先要询问有关课程的详细信息，包括课程描述，学习 - 来了，需要教科书和教学大纲。然后，它将课程分解为“启动会议”，分布在学期中。Melhem现在花了他的周日下午，熟悉了几个星期的材料，然后在课堂上引入了这些概念。“您可能想快速确定哪个书或哲学家支持您的观点，因此机器人让Melhem以不同的方式与他的演讲互动，例如通过创建嬉戏的类比或链接概念的视觉地图并显示它们在学期中的联系。作为视觉学习者，梅尔希姆（Melhem）说，这些图特别“帮助整体构成主题”。其他学生，例如在加利福尼亚州旧金山密涅瓦大学学习经济学的Jan Bartkowiak，他们制作了聊天机器人，这些聊天机器人模仿了著名的历史人物来询问他们的思想。2024年，巴特·科维亚克（Bart-Kowiak）撰写了一篇关于越南战争的文章，并利用这项练习来探究历史或当代政治人物，例如亨利·基辛格（Henry Kissinger）在冲突中担任美国国家安全顾问和国务卿的亨利·基辛格（Henry Kissinger）可能会构成某些事件。
机器人，聊天机器人，自动驾驶汽车：人工智能的思想和道德的感知
AI系统已经快速高级，多元化和扩散，但是我们对人们对他们的思想和道德的看法的了解仍然有限，尽管它对人们是否信任AIS以及他们如何分配AI引起的危害的责任。在一项预先进行的在线研究中，有975名参与者对26个AI和非AI实体进行了评价。总的来说，AI被认为具有低到中度的代理（例如，计划，行动），无生命的物体和蚂蚁之间以及低经验（例如，感应，感觉）。例如，Chatgpt的评分只能像岩石一样能够感到愉悦和痛苦。类似的道德能源，道德机构（做对与错）和道德专案（正确或错误地对待）较高，更多样化，尤其是道德机构：最高评级的AI，Tesla Full自动驾驶的汽车，被认为是道德上的危害，以危害作为黑猩猩。我们讨论了设计选择如何帮助管理感知，尤其是在高度的道德背景下。
让我们询问AI Gen AI聊天机器人：机器与银行调查结果2025年2月
由OpenAI开发，GPT-4 1具有高级推理能力，复杂的代码生成以及在多个学科的熟练程度。它可以处理文本和图像，展示接近人类能力的技能。值得注意的是，GPT-4已经解决了幻觉和提高的事实准确性等问题。与其前身可自由访问的GPT-3.5相比，GPT-4在各个类别的事实评估中得分近80％。该模型已在超过万亿个参数上训练，并支持最大上下文长度为32,768个令牌。最近，据透露，GPT-4是一个包括八个不同模型的混合模型，每个模型都有2200亿个参数。虽然GPT-4的响应速度较慢，并且推理时间较高，但它仍然是2024年严重应用的最佳选择。
使用自然语言的聊天机器人助理系统...
摘要：在数字时代，聊天机器人已成为自动化通信和改善各个部门用户体验的重要工具。本文提出了由自然语言处理（NLP）提供动力的聊天机器人助手系统，以对用户查询提供智能，上下文感知和实时响应。该系统结合了NLP技术，例如文本预处理，意图识别和实体提取，以促进有效的相互作用。我们探索系统的体系结构，工作原理和应用，以及其在不同域中的性能评估。关键字：聊天机器人，自然语言处理，NLP，意图识别，实体提取，对话系统，对话AI，文本预处理，机器学习。I.引言聊天机器人随着能够理解和回应人类语言的自动助手而广泛普及。它们用于各种应用程序，包括客户支持，虚拟助手，医疗保健等。这些系统背后的核心技术是自然语言处理（NLP），它使机器能够以有意义的方式解释，处理和生成人类语言。本文讨论了一个利用NLP技术与用户交互的聊天机器人助手系统。我们专注于关键的NLP任务，例如令牌化，意图识别和实体提取，这些任务构成了有效的对话性AI系统的骨干。II。 这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。 2。 3。 4。 5。II。这些组件如下所示：系统的主要组成部分是：1。2。3。4。5。系统体系结构NLP提供动力的聊天机器人助理系统的体系结构涉及几个关键组件，它们可以和谐地处理用户查询并生成适当的响应。用户界面：用户与聊天机器人进行交互的平台或接口（例如，网站，移动应用程序，消息平台）。文本预处理：此步骤清洁并准备用户输入以进行进一步分析。它涉及令牌化，删除停止词和茎/诱饵。意图识别：系统从输入文本中确定用户的意图。这是使用机器学习或深度学习算法（例如支持向量机（SVM），随机森林或神经网络）完成的。实体提取：识别关键实体（例如日期，名称，位置等）在用户输入中。对话管理：系统决定如何根据公认的意图和提取的实体做出响应。可以使用基于规则或生成的方法来制定响应。6。响应生成：此组件根据对话上下文和用户查询生成响应。7。输出：生成的响应将发送回用户界面以进行演示。iii。方法论3.1文本预处理文本预处理是NLP任务的关键步骤，因为它将原始输入转换为结构化格式以进行分析。主要的预处理技术是：•令牌化：将输入文本分解为较小的单元（令牌），例如单词或短语。
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。
ai模仿和人类尊严：聊天机器人用作违反自尊的
本文调查了人类与AI驱动的聊天机器人的互动如何冒犯人的尊严。当前的聊天机器人，由大语言模型（LLM）驱动，模仿人类语言行为，但缺乏真正的人际际尊重所必需的道德和理性能力。人类倾向于拟人化聊天机器人 - 的确，聊天机器人似乎是故意设计的，以引起这种反应。结果，人类对聊天机器人的行为类似于道德药物之间互动的典型行为。借鉴了尊严的二人关系说明，我们认为以这种方式与聊天机器人进行交互与用户的挖掘不兼容。我们表明，由于第二个人的尊重是基于对二个人道德权威的相互认可，因此鉴于缺乏互惠性，以传达第二个人的尊重的方式行事以道德上有问题。因此，这种聊天机器人的互动等于微妙但有明显的侵犯自尊的行为 - 我们有责任表现出自己的尊严。我们通过讨论四个实际的聊天机器人用例（信息检索，客户服务，咨询和陪伴）来说明这一点，并提出，与聊天机器人进行这种互动的社会压力越来越多，迄今对人类尊严的威胁不足。
革新电子医疗：人工智能混合聊天机器人在医疗保健解决方案中的变革作用
引言：人工智能 (AI) 与医疗保健的融合，尤其是通过混合聊天机器人，正在重塑行业，提升服务交付、患者参与度和临床疗效。这些聊天机器人将人工智能与人工输入相结合，在诊断、慢性病管理和心理健康支持等领域提供智能、个性化的互动。然而，在信任、数据安全、系统集成和用户体验方面仍然存在差距，阻碍了其广泛应用。关键挑战包括患者出于对数据隐私和医疗建议准确性的担忧而不愿信任人工智能，以及将聊天机器人融入现有医疗保健基础设施的困难。本综述旨在评估混合人工智能聊天机器人在改善医疗保健疗效、降低成本和增强患者参与度方面的有效性，同时识别其应用障碍，例如文化适应性和信任问题。本综述的创新之处在于它全面探讨了技术进步以及影响聊天机器人接受度的社会情感因素。
聊天机器人技术与客户体验及满意度关系研究
本文深入探讨了聊天机器人作为提升客户体验的关键推动者所发挥的关键作用。聊天机器人被视为快速便捷的协助提供者，被认为是客户互动转型的主要贡献者。它们的影响体现在实时信息传递、交易操作的执行以及常见问题的有效解决上。本文讨论的核心问题是：“客户服务聊天机器人如何影响用户体验和满意度？”主要目标是通过对现有文献进行深入评估并仔细研究影响聊天机器人采用和使用的各种因素，为理解这一新兴现象做出重大贡献。所采用的研究方法依赖于全面的文献综述，包括对 21 篇专门挑选的文章进行批判性分析，以确定它们与研究领域的相关性。这种方法可以涵盖各种观点，并提供当前趋势的全景视图。本文提出的一致结果强调，聊天机器人对客户体验产生了重大的积极影响。强调了它们提供快速和个性化帮助的能力，以及它们对减少人为错误的重大贡献。因此，聊天机器人被认为是优化客户旅程和提高整体满意度的宝贵工具。总之，本文提倡在旅游行业精心设计聊天机器人。这种设计应该以深入了解特定客户需求以及聊天机器人如何有效地补充人机交互为中心。通过明智地实施聊天机器人，企业可以致力于在旅游业提供全面、一致和有益的客户体验。关键词：人工智能、聊天机器人技术、客户体验、客户满意度、客户服务。分类 JEL：M 31 论文类型：理论研究
在线基于聊天机器人的票务系统
摘要。基于在线聊天机器人的票务系统旨在增强用户体验，并简化为各种活动，服务和旅行预订门票的过程。传统的票务系统通常涉及冗长的过程，从而导致用户挫败感和效率低下。此系统利用高级聊天机器人技术提供对话界面，使用户可以与票务平台无缝交互。系统的核心功能包括实时票务预订，活动查询，付款处理以及通过自然语言接口对用户查询的支持。通过利用机器学习算法和自然语言处理，聊天机器人有能力了解用户意图并提供个性化响应，从而促进用户友好的互动。本文讨论了系统的设计和实现，突出显示了其架构，用户界面以及与付款网关和数据库的后端集成。进行了一系列可用性测试和案例研究，以评估该系统在现实情况下的有效性，与传统方法相比，衡量用户满意度和效率提高。调查结果表明，基于在线聊天机器人的票务系统大大减少了购买票购买所需的时间，同时增强了用户的参与度和满意度。这项研究为票务行业的AI驱动解决方案的不断发展而做出了贡献，展示了自动化的潜力，以提高运营效率和客户体验