两个AI互相对话，聊天机器人和对话式AI是否能了解人类的自然语言？
15年，谷歌两个程序员发表了一篇《A Neural Conversational Model》可谓是开启了聊天机器人系统的新纪元，这种基于Generative modle的对话系统相比于传统的Retrieval model能自己生成回答一些原来规则里没有包含的问题。目前，聊天机器人也是各大互联网公司重金投入研发一项技术，是人工智能一个非常火的方向，市场上也陆续推出了相关产品，比如苹果Siri、微软Cortana与小冰、百度的“度秘”、亚马逊的蓝牙音箱Amazon Echo内置的语音助手Alexa等等。
但是体验过这些产品的朋友可能感觉到，它们虽然能完成简单的对话和一些特定的功能，但是整体智能效果还是有待提高，原因也是在于目前开发智能聊天机器人要面对以下几个挑战：
1）语境分析
语境分析包含两个方面：一是语言本身的语境分析，就是要搞清楚语言到底在说什么，即语言的内容。二是语言的物理语境分析，对话往往关系到语境的物理因素，比如对话的时间、地点、人物。对这些因素都要进行很好的处理。
2）无法统一的语言个性
一个好的ChatBot，既要有一定的泛化能力，能完成日常的对话需求。也要有一定专业能力，能回答指定问题，完成任务。其中泛化能力就要求提供大量的语料库进行训练，而大量的语料库可能对一个简单的问题，包含不同的回答，比如一个简单问句 “你来自哪里？”
为了很好地解决这种问题，其实就需要大量的人工干预，比如制定一些规则去评判文本的个性指标，或者人工提供高质量的语料库。
3）模型的评判指标或验证方法
传统的基于规则或检索的问答系统，相对来说比较容易判断对话的结果正确与否，比如：“小狗是一种动物么？”“是”。但是对于目前比较流行的生成系统，判别一直是一个难题，比如，一些写诗的语言生成模型，写出来的效果无法用一个比较合理的量化指标去衡量写出来的诗的质量好坏，大多还是靠人的打分去判断。或者提问“今天天气热么”，回答“不怎么热”。回答的对不对，怎么去衡量等类似的问题，不同的人有不同的解读。这就使得模型的评判或验证比较困难。
4）回答的多样性
回答的多样性对话系统普遍面对的一个通病，比如说下面这个对话，模型会发现很多问题，我只回答“嗯”就可以得到很高的准确率，但是这样的回答并不是我们想要的效果，我们应该尽量回答一些之前没有回答过的对话，增加对话的多样性。
人类的自然语言之所以没有想图像那样在深度学习领域取得好的效果，也是因为其本身就是一种高度抽象化处理的信息，不像图像信息那么适合深度学习去处理。从现在的技术来看，开发出具备像人一样能够自然交流的聊天机器人目前还面临着以上各种各样的技术难题，让聊天机器人火对话式AI真正去理解人类的自然语言还是有很长的路需要走。
机器人能与人对话运用了什么技术？
机器人能与人对话主要是运用了人工智能中的自然语言理解。
简单地说，自然语言理解（或者更一般地称为自然语言处理）是研究使机器能理解人类语言（像中文、英文等人类语言称为自然语言）的技术。这种技术有非常广泛的应用。例如，如果有一台机器既能理解中文又能理解英文，那么，这台机器就可以为人类充当翻译；如果电视能理解中文，那么，用户就可以不用按钮，而是通过说话来遥控电视。
自然语言理解是一门新兴的边缘学科，内容涉及语言学、心理学、逻辑学、声学、数学和计算机科学，而以语言学为基础。自然语言理解的研究，综合应用了现代语音学、音系学语法学、语义学、语用学的知识，同时也向现代语言学提出了一系列的问题和要求。本学科需要解决的中心问题是：语言究竟是怎样组织起来传输信息的？人又是怎样从一连串的语言符号中获取信息的？
这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，包括中文、英文、俄文、日文、德文、法文等等，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分
微软能在这款人工智能上赚到钱吗？
ChatGPT最近太火了，要知道TikTok从推出到用户量达到1亿用了大约9个月的时间，而ChatGPT仅用了2个月。ChatGPT的火爆向世人昭告：人工智能AI开启了涡轮增压模式。
百度宣布推出类似ChatGPT服务“文心一言”，随即股票应声大涨。微软官宣新版bing集成GPT后不仅Edge浏览器下载量激增，股票也随之大涨。仔细观察就会发现，近期凡是和AI相关的大多数企业股票都在涨。
ChatGPT火爆的原因在ChatGPT出现之前，所谓的人工智能就像一本答案之书，所有答案和命令的输出都是人为在服务器预设好的。比如我们问智能音箱“XX同学”，它会回答“在呢”，再高级一点就是问“XX同学”，它会随即回答“主人，在呢”、“嗯，我在”，多问几次就会发现它仅仅只是在几个答案之间循环。
其实就是服务器中设置锚定问题的关键词，然后给到答案，答案可以是一个，可以是随机多个中选择一个做出回答。懂得现如今AI人工智能的原理，再多问几次，感觉在问“人工智障”。
但就算是这样如此初级的人工智能就已经给我们的生活带来了翻天覆地的变化了。比如远程通过手机通知家里的灯、窗帘、空调等等电器，现在大多数的服务电话都是AI分流，最后搞不定才会人工接听。谁会想到会出现一个懂得许多知识领域，并且能迅速给出详细的回答的ChatGPT，这种对话形式很像很一个真人在交谈。除此之外ChatGPT还可以写小作文、作诗、写论文、写小说、写代码、批阅代码等等，想要它继续说下去，只需要一个“more”或者“继续”，普通人大概无法说那么久，哪怕是生搬硬掰。ChatGPT确实是太能聊了。
Bing搜索集成GPT将微软推上热搜尽管Bing搜索集成的GPT和ChatGPT一样是邀请制，但着实让微软、Edge浏览器、Bing再爆火一把。新版Edge浏览网页的同时可以在右侧栏调出AI编辑器，还有AI聊天机器人，活脱脱的一个洋气随身小秘书。
早在2019年微软就向OpenAI投资了10亿美元,于是微软成为了OpenAI紧密的合作伙伴。于是2021年开始微软云服务用户就可以使用各种OpenAI工具，微软还在盘算将OpenAI技术纳入Word、PowerPoint、Excel，以及其他微软应用程序中。这个又有小道消息说微软又要追加投资100亿美元给OpenAI。
互联网大厂都在提前布局AI，炒作AI的概念。这意味着什么？意味着他们已经提前看到了AI的巨大潜力，AI终究有一天会从幕后走向台前，真的到了那一天很多东西都会被颠覆，包括现在的搜索引擎，互联网。如今的ChatGPT已显现未来的“钞能力”，巨头们知道AI需要投入大量资金、人力和数据积累，但他们同样知道失去技术先机意味着未来很快会退出赛道，所以ChatGPT出现产生巨大反响之后，大厂就开始了新一轮的炒作。
ChatGPT的盈利模式还在探索中，但“二道贩子”们却将ChatGPT搞钱这件事发挥得淋漓尽致。所以我们并不需要担心ChatGPT需要如何变现，韭菜最终还是会被大厂们通过各种手段割一茬又一茬。
ChatGPT不应该成为我们的焦虑点ChatGPT之后营销号们说未来它会取代这个、取代那个，甚至有一天会取代我们的工作，取代人本身。仔细的去了解它的工作原理就会发现人工智能仅仅是将现有的知识进行训练整合、输出，它并不具备类似人的思维方式，它缺少作为人的灵魂。
人工智能在很多领域虽然比人的速度快，但不会产生颠覆性的发明和变革。它存在的意义在于将人从简单、基础的工作中解脱出来，通过人类自身的智慧产生更多的创造力和创新能力。说直白一点它就是一种新型的生产工具，所以它不应该成为我们的焦虑点。我们应该焦虑的是我们是否一直在进步，而不是躺平。
地表最强聊天机器人怎么用？
1. 打开地表最强聊天机器人，输入需要的对话内容；2. 机器人会根据输入的内容进行自动回复，如果需要更换话题，可以直接在对话框中输入新的话题；3. 如果需要查看历史记录，可以在对话框下方的历史记录按钮中查看之前的对话记录；4. 如果遇到问题或需要进行更复杂的对话，可以通过机器人提供的链接进入相关网站或论坛进行搜索或提问；5. 当您需要退出对话时，可以输入“退出”或点击右上角的关闭按钮，停止与机器人的对话。
怎样自己做一个AI聊天机器人？
最主要还是数据，有数据就好办了，开源的深度学习框架比如caffe TensorFlow 都有类似的开源项目，可以自己尝试跑通，剩下的就是准备自己的数据了。。。
