一、如何从零构建一个人工智能闲聊问答系统？
一般在国内，闲聊也基本是可控闲聊，只能回复一些问题，且回复的答案需要事先确定的，这种思路会更简单些。对于事先确定的QA闲聊库，技术上要实现的工作基本就是以下
1.找到和用户query最相似的Q，然后回复这个Q答案，可以抽象为语义匹配的问题，目前深度学习就是就query表征向量计算和Q表征向量的相似度。
2.要解决多轮回复的问题，找最相似的Q，需要同时用到用户前几轮的query和回复一起参与query表征的计算，这种做法需要较多的语料，还有一些非端到端数据驱动方法，通过实体继承、指代消解、意图继承来优化当前的query从而实现多轮。
如果在闲聊中还要解决一些实时信息的回复，就更复杂些，比如查询天气，就需要针对用户query做意图识别，判断是否实时意图且属于哪类，比如发现意图是天气查询，接下来需要主动和用户澄清，直到用户提供可以满足这个实时意图的必要实体，比如天气的时间，地点等，收集完成再去调用天气的api，这些以前基本都要case by case去做每个实时意图或者通过强化学习去解决一些简单场景。现在也有一些尝试看能否变成纯数据和模型驱动，如Toolformer https://arxiv.org/pdf/2302.04761v1.pdf
此外为了避免回复单一不变，还可以训一个模型，对回复的答案进行修改和润色，在语义不变的情况满足回复文本的多样性。
此外也能融入阅读理解MRC的技术，在没有答案库的情况下，直接从文档中抽取答案回复。
以上做法简单，而且可以快速人工干预且答案库是固定的可以避免事实性错误，缺点就是QA库要经常维护，QA库外问题会比较智障。
要解决用户问题的OOV，基本就是自回归生成式做法，输入用户query的序列，生成最终的答案。基本的做法就是大模型+大数据，比如encoder-decoder 的T5，GPT纯decoder模型，当然用生成模型要做一个非常好的多轮闲聊（比如chatGPT系列）还有很多问题要去探索（除非chatGPT公开），超过10轮的会话中，用户的意图切换依然很好的被保留，用了什么训练技巧，训练数据如何构造等。
二、人工智能系统的构成？
人工智能系统包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统
人工智能
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复；
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略；
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制；
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护；
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口；
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作；
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口；
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人；
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务；
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能
三、人工智能应用系统包括？
人工智能一共分为自然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统四个领域。
1、自然语言处理
自然语言处理，英文Natural Language Processing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。
2、计算机视觉
计算机视觉，也就是cv其实研究成像过程中的各种逆问题，试图从二维图像中恢复有意义的信息，这里需要格外提醒的一点就是逆问题通常不解析，这也和我们遇到的其他数学物理问题一样，正过程是解析的，有公式，逆过程不解析，没有解析解。
3、语音识别
语音识别是计算语言学的跨学科子领域，利用其开发方法和技术，能够通过计算机识别和翻译口语。也被称为自动语音识别技术（ASR)，计算机语音识别或语音到文本（STT)技术。它融合了语言学、计算机科学和电气工程领域的知识和研究。
4、专家系统
专家系统是早期人工智能的一个重要分支，它可以看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家才能解决的复杂问题。一般来说，专家系统=知识库+推理机，因此专家系统也被称为基于知识的系统。是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，一个专家系统必须具备三要素：领域专家级知识，模拟专家思维，达到专家级的水平。
四、人工智能 个人创业
人工智能在个人创业中的应用
随着科技的迅猛发展，人工智能已经成为了当今社会的热门话题，并且在各个领域展现出了巨大的潜力。对于许多有志于创业的个人而言，了解和应用人工智能技术无疑可以为他们的事业带来巨大的竞争优势。
在个人创业过程中，借助人工智能技术不仅可以提高工作效率，降低成本，更可以帮助创业者更好地理解市场需求，优化服务和产品，实现可持续发展。下面将探讨人工智能在个人创业中的各种应用场景以及如何利用这些技术取得成功。
人工智能在个人创业中的应用场景
1. 智能客服：个人创业者常常面临客户服务压力，而人工智能可以通过智能聊天机器人等技术为创业者提供全天候的在线客服支持，帮助解决客户问题，提升用户体验。
2. 市场营销：利用人工智能技术，个人创业者可以分析大数据，预测消费者需求，精准定位目标用户群体，制定个性化营销策略，提高市场竞争力。
3. 智能推荐：通过人工智能算法，个人创业者可以为用户提供个性化的产品或服务推荐，增加用户黏性，提升销售转化率。
4. 风险管理：利用人工智能技术进行数据分析和预测，可以帮助个人创业者识别和管理潜在风险，保障企业稳健发展。
如何利用人工智能技术取得成功
1. 了解市场：个人创业者在应用人工智能技术前，首先需要深入了解目标市场，明确自己的定位和竞争优势，为技术应用提供方向。
2. 选择适合的技术：根据自身业务需求，选择适合的人工智能技术和工具，如自然语言处理、机器学习等，确保能够实现预期效果。
3. 持续学习：由于人工智能技术日新月异，个人创业者需要保持学习的热情和能力，随时更新技术知识，应用最新技术。
4. 注重用户体验：在应用人工智能技术时，个人创业者应当始终把用户体验放在首位，确保技术应用能够为用户带来便利和提升。
结语
总的来说，人工智能技术为个人创业者带来了前所未有的机遇和挑战。只有深入理解技术，灵活应用，并不断创新，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，取得成功。希望本文对正在探索人工智能在个人创业中应用的朋友们有所帮助，共同见证这个智能时代下的创业奇迹。
五、人工智能系统分为哪些子系统？
人工智能操作系统应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统。
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复；
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略；
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制；
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护；
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口；
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作；
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口；
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人；
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务；
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能。
六、人工智能系统可以主要分为哪些子系统？
人工智能操作系统应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。具体的来说应包含（但不限于）以下子系统：
文件系统、进程管理、进程间通讯、内存管理、网络通讯、安全机制、驱动程序、用户界面、语音识别系统、机器视觉系统、执行器系统、认知系统等子系统。
文件系统：当系统意外宕机时，健壮的日志文件系统能使之快速恢复。
进程管理：可创建和销毁进程、设置进程的优先级策略。
进程间通讯可提供管道、共享内存、信号量、消息队列、信号等进程间通讯机制。
内存管理：可管理虚拟内存和提供进程空间保护。
网络通讯能提供各类网络协议栈接口、提供套接字接口。
安全机制能提供网络、文件、进程等各个层次方面的安全机制，防止被恶意入侵和误操作。
驱动程序，能提供硬件抽象层；
用户界面能提供图形界面接口、命令行接口、系统调用API接口。
语音识别系统能提供语音识别功能，用户可通过语音指令控制机器人。
机器视觉系统能提供视觉识别功能，通过机器视觉可执行SLAM、导航等任务。
执行器系统能提供手臂抓取、步态算法、机器人底盘运动算法等；认知系统能提供机器的推理、认知功能。
七、人工智能系统主要有哪些子系统？
人工智能操作系统的理论前身为20世纪60年代末由斯坦福大学提出的机器人操作系统，应具有通用操作系统所具备的所有功能，并且包括语音识别、机器视觉、执行器系统、和认知行为系统。发展，人工智能操作系统已经被广泛的应用于家庭、教育、军事、宇航和工业等领域。
八、人工智能如何推动个人发展？
人工智能是最时髦的新科技，虽然尚未实际运用于教育，但是，这方面的遐想已经很多。那么，我不妨也来遐想一番。我相信人工智能将来在教育上有所可为，但是必定有其限度，这个限度是，它不可能取代教育和学习的过程。这里的关键在于，什么是教育，教育的目标是什么。在我看来，不管教育发生怎样的变化，它的本质始终是人的精神能力的生长，因此目标始终应该是人的全面发展。那么，我们要问的是，人能够依靠人工智能让自己全面发展吗？而这又取决于，人工智能能够真正具备人的各种精神能力吗？
现在人们谈论得比较多的是，人工智能能否达到甚至超过人类智能，我想把问题拓宽一些，因为人的精神能力不限于智能，还有情感和道德，我们来讨论一下这三者的情况。按照我粗浅的理解，人工智能的基础是算法，就是把信息数字化，通过处理大数据找出其中的逻辑。因此，凡是不可数字化的因素，都在人工智能的权限之外。
先看智能。人工智能的强项是智能，这从命名就可以知道。人类智能的核心因素是什么，是知识、逻辑、记忆力，还是直觉、灵悟、想象力？爱因斯坦认为是后者，想象力比知识重要，是创造的源泉。那么，如果后者无法数字化，人工智能就始终欠缺人类智能的核心因素。比如说，人工智能可以把迄今为止相对论领域的全部知识数字化，但是首先得由爱因斯坦发明出相对论，人工智能发明不了。
再看情感。我倾向于认为，人工智能不可能拥有真正意义上的情感。人类的情感有各种外在表现，主要是表情、语气和话语，人工智能可以通过视觉影像、语音、文本加以识别和模拟，形成一种情感的外观，从而让人类根据自己的体验赋予它们以情感的涵义。但是，这与人工智能自身拥有情感是两回事。只有活的生命体才能真正感受快乐和痛苦、期待和恐惧、爱和恨这类情感，而人工智能永远不可能成为活的生命体。
道德的情况与此类似。人类道德的基础，一是作为生命体对其他生命体的同情心，二是作为精神性存在的尊严感。人工智能最不可能拥有的，就是生命和灵魂，因此不可能形成道德良知。
人的精神能力，包括智能、情感、道德，从根本上说，都是建立在人的主体性基础之上的。我说的主体性，是指每个人都具有对自身同一性和延续性的意识，是一个拥有自我意识的“我”。是我在思考，我在爱，我在向善。人工智能之所以不可能真正具备人的精神能力，根本的原因是它归根到底是机器，不是主体，不可能拥有真正意义上的自我意识。
所以，我的结论是，人工智能不可能取代教育和学习的过程。不管人工智能多么发达，人的全面发展还得靠每个人自己。这真是好事。笛卡尔说：我思故我在。我们还可以补充说：我爱故我在，我向善故我在。运用和享受自己的精神能力，思考，爱，向善，人生的意义和幸福即在于此，如果都被机器人取代，活着还有什么意思？
九、世界首个人工智能？
1968年，美国斯坦福国际研究所成功研制出移动式机器人Shakey，它是世界上第一台带有人工智能的机器人，能够自主进行感知、环境建模、行为规划等任务。
该机器配有电视摄像机、三角法测距仪、碰撞传感器、驱动电动以及编码器等硬件设备，并由两台计算机通过无线通信系统控制。限于当时的计算水平，Shakey需要相当大的机房支持其进行功能运算，同时规划行动也往往要耗时数小时。
十、人工智能经济系统构成？
一、采集：传感器—信息采集
二、处理：CPU—各种算法、架构、系统
三、输出：像人一样行动
四、存储：NORFLASH、NANDFLASH、ONENANDFLASH、DDR1、DDR2、DDR3----。存储内容的压缩、存储、解压缩。