2019-01-03 08:06:00
人類目前的人工智慧還是遠遠處於初級階段，什麼才能標誌人工智慧的時代的真正的到來呢？就是機器擁有事務處理的自覺邏輯。僅目前的人工智慧的兩大領域，就是視覺識別和語音處理這兩塊，這兩塊的運用範圍也是十分廣泛的，普遍用於事物識別，人類識別，動作識別，翻譯等領域；
人工智慧很明顯的一點就是通過大量資料反覆訓練，提取特徵值，優化產出結果；對於一些有些集的資料，更是容易訓練，例如人臉的識別，語音的翻譯，它的特徵值有限課提取的；但是，如果你提取乙個人的思維，它是難以轉為一系列特徵值訪問起來的，就像自然語言，雖然常用就3000多個字，可是它們組合千變萬化。乙個想表達的意思，可以很多不同句子來表示。不同場景下，對同一件事的應激也是不一樣的。那你怎樣讓乙個機械人能像常人似的跟你聊天。現在，包括微軟小微在內的很多聊天機械人，在對話十句之後，總覺得答非所問，模糊應答。所以，現在很多智慧型客服機械人，都的都是訊息模板匹配的方式去做智慧型客服，畢竟在乙個場景下，客戶問題的關注點是很集中，例如**客服，莫非就是問**，問功能，效能，要優惠之類的問題。
當然人工智慧的崛起，有賴生物學，物理學，數學理論等學科理論的進一步發展。人工智慧之所以叫人工智慧，有人說是有深度學習演算法，能夠通過訓練學習自動優化輸出結果，其然其不然，訓練過度，也會造成輸出結果有所偏差，**上叫做過度擬合。我個人認為正常的人工智慧時代的到來，應該是機械人具有自覺的事務的處理邏輯，至於思考能力，則是人工智慧的高階階段，可能有有賴於生物學的進一步研究來啟發。智慧型-神經網路演算法就是參考人的神經網路的運作設計的。
自然語言處理nlp，是我覺得更接近人工智慧思維發展的乙個東西。有個性，有感情，會簡單思考的機械人估計30年內都不會出現，因為這東西太複雜了。但是在智慧型客服，智慧型搜尋，教育方面會逐漸成熟，並大發光彩，也因為在此領域可大有作為。（索菲亞機械人壓根就是乙個**，一家破公司能有多厲害。）
如果你潛心想學nlp，可以跟我一起學；去年研究神經網路，也了解lstm，可是一忙，中間就斷了幾個月沒怎麼接觸，我也開始拾起nlp這一塊，想寫乙個訊息模板引擎，會重點研究一下知識圖譜，智慧型查詢方面的應用。
github 會作為首要研究學習的地方。
1）lstm-rnn演算法的學習，並實踐應用
2）訊息模板的深度應用
3）知識圖譜的深度應用
提供一些學習資料：
智慧型聊天：
語料庫：
劉煥勇 語言學碩士 筆記：
NLP 對話聊天機械人
課程是2017年出來的，現在看除了一些基本的nlp理論知識，對機械人的理解和工業開發上已經有了很大的改變。如果對nlp和聊天機械人感興趣的同學可以可以看看本篇筆記，我會在後面加上一些現在比較前言的知識和實戰。github 文字處理流程 歸一化 停止詞 nlp經典三個案例 文字相似度 文字分類 gen...
聊天機械人
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