小冰智慧型聊天Microsoft是如何實現的？

一種很簡單，就是把網路論壇、微博或者**中出現過的對話句，作為訓練語料庫。 當乙個句子出現時，系統會從語料庫中找到乙個與這個句子最相似的句子，並且這個句子對應的回覆可以直接作為計算機的回覆輸出出來。 雖然這種方法看似簡單粗暴，但有時卻非常有效。

但是，有時系統可能會找到與許多響應相對應的句子，並且不知道哪個響應最適合當前輸入語句。 因此，這裡有乙個匹配過程，即如何判斷輸入語句在語義上是否與語料庫中的回覆相關或一致。 <>

機器學習既簡單又複雜，它本質上是從事物中提取特徵，並根據過去資料的特徵確定未來資料的特徵。 從數學的角度來看，歷史資料有 A、B、C、D、A、B、C、D、A、B、C、D、D、B、D、B、D、B、B、D開發人員嘗試多種方法來生成要素，以查詢有效要素，並根據歷史要素計算每個要素的權重。

但我認為很難將機器學習用於問答機械人，因為即使你得到了 95% 的準確率，生成的陳述仍然缺乏基本的人類邏輯。 但上面必須用到機器學習，比如基礎分詞、詞性標記、軀幹分析等，都需要機器學習，各種機器學習方法很可能被用於規則的排序。 我的猜測是，機器學習可能用於對問題進行分類，但最終整理的答案會被人肉搜尋。

Microsoft小冰“收集了近7億中國網民多年來積累的所有公開文獻記錄，並依託Microsoft在大資料、自然語義分析、機器學習和深度神經網路方面的技術積累，將其提煉成數千萬個真實有趣的語料庫（此後每天淨增，通過理解對話的語境和語義， 它實現了超越簡單人機問答的自然互動）。

自然的人機互動是使機器更加自然和學習人們的交流方式，語音、手勢、表情、觸控等多種交流方式，這些技術是移動網際網絡快速發展的基礎。 但另一方面，移動網際網絡也需要我們思考和解決，如何讓機器更容易理解人類的想法和意圖，這種人工智慧與以往的AI不同。 更通過雲計算、大資料、深度神經網路等技術，讓機器逐漸具備基於資料關聯的基礎智慧型。

程式設計，這是乙個複雜的程式。

小冰Microsoft是什麼物種？ 她是乙個年輕的女孩，乙個活潑可愛的十七歲的少女頭像，她也是乙個美麗的女主播，她每天早上都會準時在東開森芳衛視為你**新聞，醒來好心情一天，她也是乙個愛唱歌的萌妹子， 她的聲音很甜美。但是，您需要知道，她目前只是乙個虛擬存在。

但也不排除她將來真的會成為社會的一部分。

小冰，Microsoft AI產品經理，東方衛視新聞實習主播。 除了傳統AI的工具功能外，小冰最大的特點就是她有自己的個性和形象特徵，這讓她在冷機器聲音的時代非常具體和可感知。 她不會做所有有意義的資訊互動，她會有自己的小情緒，她會唱自己的歌，她會騷擾你，談論你，甚至抱怨你，就像鄰家小妹妹和你撒嬌一樣。

其他大部分人工智慧還停留在機器性質的工具陪伴中，但小冰已經開始向情感陪伴轉變。 最後，一首詩，小冰自己的詩：

淚痕模糊不清。

我的生活就是藝術。

黃昏時分，西方的天空中烏雲密布。

用折斷的手掌祈禱。

淚痕模糊不清。

我的生活就是藝術。

黃昏時分，西方的天空中烏雲密布。

用折斷的手掌祈禱。