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思普智云的管理團(tuán)隊(duì)都對(duì)云有深刻的理解，從搭建到運(yùn)營(yíng)和咨詢，團(tuán)隊(duì)成員分工明確，始終致力于為客戶提供專業(yè)的技術(shù)支持和服務(wù)。
使用 Microsoft AI 打造你的首款智能機(jī)器人（入門只需要1小時(shí)）
發(fā)布時(shí)間：2019-04-16 04:13:15
當(dāng)高科技爛大街成為常態(tài)，還有啥理由不努力學(xué)習(xí)AI科學(xué)呢。
最近在學(xué)習(xí)AI，一位朋友正好送了我一本AI技術(shù)的書(shū)籍，如獲至寶，寫(xiě)點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)。
書(shū)的主題：使用 Microsoft AI 打造你的首款智能機(jī)器人
尼泊爾農(nóng)村出來(lái)的一個(gè)大學(xué)生M女士，和大學(xué)同學(xué)一起，構(gòu)建了一個(gè)畜牧業(yè)、獸醫(yī)實(shí)監(jiān)控設(shè)備原型，用于跟蹤農(nóng)場(chǎng)動(dòng)物的體溫、睡眠模式、壓力水平、動(dòng)作和活動(dòng)。這個(gè)AI 系統(tǒng)根據(jù)這些觀察結(jié)果中的細(xì)微變化，預(yù)測(cè)每只動(dòng)物可能的健康狀況。
農(nóng)民能夠跟蹤他們的牲畜的狀況，接收警報(bào)和可行的建議。這個(gè)方向真是不錯(cuò)。我們那里的農(nóng)村，最近幾年比較流行，縣城上游企業(yè)和村里合作，城里提供豬苗原料等資源，村里村民提供一定的資金蓋豬圈，養(yǎng)好之后再賣給上游企業(yè)。上游賺大錢，下游穩(wěn)定賺小錢。一批豬大概幾百只，也不少了。如果真正實(shí)現(xiàn)了傳感器量體溫等智能化手段，可以養(yǎng)殖更多，不會(huì)擔(dān)心各種疾病。要不然，出現(xiàn)一次疾病，損失慘重。
這個(gè)題材是AI技術(shù)落地最好的一個(gè)應(yīng)用。微軟小冰很火 https://www.msxiaobing.com/ 有興趣的可以去官網(wǎng)了解一下。之前一直想搭建一個(gè)自己的AI機(jī)器人，然后結(jié)合自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如說(shuō)今后自己搞了一個(gè)技術(shù)外包公司，提供了多種技術(shù)解決方案，電商、金融、小程序等等。這個(gè)時(shí)候，客戶通過(guò)網(wǎng)上的文章找到了我，看了之后，可能會(huì)有一些疑問(wèn)，這個(gè)時(shí)候，給他一個(gè)智能化的AI機(jī)器人或者智能客服之類的工具，陪他聊天，解決它的問(wèn)題，客戶轉(zhuǎn)化率會(huì)高很多。這是咱技術(shù)人員的優(yōu)勢(shì)，多學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是能夠落地的AI科技，發(fā)揮咱的才能。
AI技術(shù)：使計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)感知、學(xué)習(xí)和推理，以類似于人類的方式為人類提供協(xié)助和解決問(wèn)題。
感知 ：輸入
人：人有眼睛看到圖像、耳朵聽(tīng)到聲音、鼻子聞到氣味、皮膚感知溫度等等。
AI機(jī)器技術(shù)點(diǎn)：各種傳感器，攝像頭、耳麥、智能溫度計(jì)等，計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成。
學(xué)習(xí)： 得到有用的信息
人：讀書(shū)，學(xué)習(xí)到新的知識(shí)。
AI機(jī)器技術(shù)點(diǎn)：自然語(yǔ)言理解，或者對(duì)話AI是其中一種。紅綠燈等規(guī)則屬于那種簡(jiǎn)單規(guī)則化的一種知識(shí)，這種機(jī)器很好學(xué)習(xí)。
推理： 根據(jù)現(xiàn)有信息，得到更多信息
人：最近波音飛機(jī)出了事故，正好都是類似型號(hào)的。人們很快就能想到，可能是這個(gè)機(jī)型的技術(shù)問(wèn)題。民航局等很快下達(dá)指令，暫停飛行。
機(jī)器： 這種表示和理解人、事、地點(diǎn)和事件之間的關(guān)系，才是高級(jí)一點(diǎn)的AI。
最近幾年AI越來(lái)越火，主要是因?yàn)锳I技術(shù)越來(lái)越成熟，成熟的基礎(chǔ)是現(xiàn)在云計(jì)算平臺(tái)越來(lái)越多，價(jià)格還很便宜，比如國(guó)外微軟的Azure，國(guó)內(nèi)的阿里云。
數(shù)據(jù)方面，搜索、電商、社交、金融等各方面的數(shù)據(jù)，都積累了二十多年了。
所以，AI搞的比較好，國(guó)外主要是微軟AI、Google AI，百度 AI。通過(guò)初步的了解，搜索公司的AI能力看起來(lái)更牛逼一些。
Microsoft AI 平臺(tái)旨在將 AI 帶給每個(gè)開(kāi)發(fā)人員，并通過(guò)提供各種服務(wù)、基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，使開(kāi)發(fā)人員能夠進(jìn)行創(chuàng)新和加速開(kāi)發(fā)過(guò)程。
從預(yù)構(gòu)建的 AI（幾乎不需要訓(xùn)練）到自定義 AI，開(kāi)放的 Microsoft AI 平臺(tái)使開(kāi)發(fā)人員能夠使用各種深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架和工具。
自定義 AI
Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)使你能夠開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，在云中進(jìn)行訓(xùn)練并實(shí)施。
預(yù)構(gòu)建 AI
只需幾行代碼，你就可以使用高級(jí)的“已完成”服務(wù)，來(lái)加速智能應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)。Microsoft AI 平臺(tái)還集成了各種機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架，包括 TensorFlow、Caffe2、Microsoft 認(rèn)知工具包 (CNTK)、Scikit-learn、MXNet、Keras 和 Chainer。越寫(xiě)越高端，知道個(gè)別的比如TensorFlow，后面的完全可以慢慢了解。
先了解大致怎么回事，調(diào)用云平臺(tái)的API工具，先解決一個(gè)實(shí)際問(wèn)題，玩玩再說(shuō)，然后再深入學(xué)習(xí)，出師，投入到實(shí)際項(xiàng)目中。
更多技術(shù)可以去微軟AI中國(guó)(世紀(jì)互聯(lián)運(yùn)營(yíng)的那個(gè))官網(wǎng)了解：https://www.azure.cn/zh-cn/也可以下載電子書(shū)，完整了解下。
聊天機(jī)器人與你輕松交談，回答你的問(wèn)題，或執(zhí)行諸如保留你的預(yù)訂、訂購(gòu)食物或購(gòu)買物品等
任務(wù)。如果設(shè)計(jì)得當(dāng)，它們甚至可以“以假亂真”，讓你以為自己在和人類說(shuō)話。
除了微軟小冰，京東亞馬遜有側(cè)重購(gòu)物的智能音響，百度的側(cè)重找答案，保險(xiǎn)公司已經(jīng)開(kāi)始使用AI版電話智能“騷擾”，應(yīng)用場(chǎng)景還是比較多的。
牛逼哄哄的Microsoft，打算超越這些聊天機(jī)器人，創(chuàng)造了“對(duì)話 AI 即平臺(tái)”的概念，將自然語(yǔ)言置于計(jì)算的核心。這些系統(tǒng)將被注入由 AI 驅(qū)動(dòng)的感官，以在人與機(jī)器之間建立無(wú)縫的關(guān)系。
喜歡研究的技術(shù)人員，去造這樣的輪子。
喜歡業(yè)務(wù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的，可以去使用這些輪子，解決實(shí)際問(wèn)題，價(jià)值也是不菲的。
NLP 本質(zhì)上是能夠獲取人類產(chǎn)生的文本，并將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器可讀語(yǔ)言的能力。NLP 從文本中分析和提取關(guān)鍵元數(shù)據(jù)，包括以下內(nèi)容：
實(shí)體：名詞，包括人物、地點(diǎn)和事物。
關(guān)系：實(shí)體之間的關(guān)系。
概念：從文本主體中提取未明確表示的一般概念。例如，“Excel”一詞可能會(huì)返回“生產(chǎn)力工具”和“數(shù)字”等概念，即使這些詞語(yǔ)并沒(méi)有出現(xiàn)在文本中。這是一個(gè)強(qiáng)大的工具，能夠在看似沒(méi)有明顯關(guān)系的事物之間建立聯(lián)系。（這個(gè)略顯高端）
情緒：衡量文本所傳遞的積極性或消極性的水平，比如說(shuō)，在檢測(cè)到消極情緒時(shí)，將聊天轉(zhuǎn)交給人工客服。
情感：更細(xì)粒度的情緒分析。它不僅區(qū)分“積極”和“消極”，還包括“憤怒”、“悲傷”和“快樂(lè)”。本文中的“牛逼哄哄”、“高端”、“騷擾”所暗含的情緒，應(yīng)該也是能夠識(shí)別的。
關(guān)鍵字：提取關(guān)鍵字和詞語(yǔ)，以用作索引、搜索、排序等的基礎(chǔ)。
類別：這為文本的內(nèi)容建立了一個(gè)分層分類法，并將其置于高級(jí)別類別（文本分類）中。對(duì)于推薦相關(guān)內(nèi)容、生成廣告、組織電子郵件等應(yīng)用程序，這非常有用。
微軟提供了 語(yǔ)言識(shí)別服務(wù)：
https://www.luis.ai/homeLUIS 這樣的系統(tǒng)旨在提取以下關(guān)鍵輸出：識(shí)別意圖的能力用戶的目的是什么？意圖是用戶在輸入中表達(dá)的目的或目標(biāo)，例如預(yù)訂航班、支付賬單或查找新聞報(bào)道。識(shí)別話語(yǔ)（對(duì)話）的能力話語(yǔ)或?qū)υ捠莵?lái)自用戶的文本輸入，是應(yīng)用需要理解的內(nèi)容。它可能是一句話，例如“預(yù)訂到巴黎的機(jī)票”，或是句子的一部分，例如“預(yù)訂”或“巴黎機(jī)票”。話語(yǔ)和對(duì)話并不總是很工整，并且一個(gè)意圖可以有多種的對(duì)話變體。
識(shí)別實(shí)體的能力
實(shí)體表示對(duì)話中有意義的詳細(xì)信息。例如，在對(duì)話“預(yù)訂到巴黎的機(jī)票”中，“巴黎”是一個(gè)位置實(shí)體。通過(guò)識(shí)別和標(biāo)記用戶對(duì)話中提及的實(shí)體，LUIS 可幫助你選擇要采取的特定操作，以回應(yīng)用戶的請(qǐng)求。
現(xiàn)在各種大會(huì)，比如CSDN經(jīng)常主辦協(xié)辦一些大數(shù)據(jù)和云計(jì)算大會(huì)。
比如，你正在一個(gè)微軟AI技術(shù)大會(huì)，參會(huì)者有幾百人，大家都興致勃勃。在演講者演講的過(guò)程中，你想到了一系列問(wèn)題。你想提問(wèn)，但：
? 這不是問(wèn)答時(shí)間。
? 你不喜歡在公共場(chǎng)合說(shuō)話。
? 在問(wèn)答時(shí)間，你可能手舉得不夠高或沒(méi)被挑中。
? 你有語(yǔ)言障礙，不能用演講者的母語(yǔ)與其流利地交流。
由于后勤或其他障礙，大多數(shù)人沒(méi)有機(jī)會(huì)在大會(huì)期間充分與演講者進(jìn)行互動(dòng)，探討其中的內(nèi)容。
要是你有一個(gè)叫做“Conference Buddy”的聊天機(jī)器人，在想到問(wèn)題的第一時(shí)間提出問(wèn)題，問(wèn)題就會(huì)得到解答呢？
并且，這些問(wèn)題也會(huì)被傳送到儀表板上，演講者可以參與并實(shí)時(shí)回答觀眾提出的問(wèn)題。
是不是很爽，參會(huì)體驗(yàn)大幅度飆升。
我們要構(gòu)建的 Conference Buddy 聊天客戶端將具有三個(gè)功能：
3.3.1 回應(yīng)你的問(wèn)候并自我介紹
3.3.2. 如有可能，智能且自動(dòng)地回答你的一些問(wèn)題
3.3.3 將你向演講者提出的問(wèn)題傳送到儀表板，以便演講者可以看到觀眾提出的所有問(wèn)題，然后演講者可以選擇要回答的問(wèn)題
限于篇幅，就不Copy人家代碼了。
有興趣的朋友，可以下載電子書(shū)瞧瞧，也可以直接去GitHub下載源代碼。https://github.com/Azure/ConferenceBuddy
這里貼一個(gè)架構(gòu)圖：
Conference Buddy 機(jī)器人有兩個(gè)主要組成部分：
該組件智能地處理所有與消息相關(guān)的事件。
適用于多個(gè)渠道，這意味著用戶可以通過(guò)電子郵件、Skype 或使用自定義消息服務(wù)（通過(guò)機(jī)器人連接器連接到會(huì)議機(jī)器人）。
它負(fù)責(zé)將機(jī)器人的業(yè)務(wù)邏輯抽象化,機(jī)器人大腦中存在個(gè)別機(jī)器人任務(wù),問(wèn)題和結(jié)果顯示在 Conference Buddy 儀表板上。
機(jī)器人大腦是智能機(jī)器人任務(wù)的集合，其中每個(gè)機(jī)器人任務(wù)是用于完成單個(gè)任務(wù)的函數(shù)，并且獨(dú)立于其他機(jī)器人任務(wù)。
機(jī)器人任務(wù)是業(yè)務(wù)邏輯的函數(shù)，可以利用多個(gè)認(rèn)知服務(wù) API 來(lái)處理用戶的消息。機(jī)器人任務(wù)是機(jī)器人大腦集合中的函數(shù)。每個(gè)機(jī)器人任務(wù)可以部署
到同一個(gè) Web 服務(wù)或單獨(dú)的 Web 服務(wù)，并可相互獨(dú)立地進(jìn)行擴(kuò)展。
例如，“詢問(wèn) xxx 是誰(shuí)”任務(wù)使用兩個(gè)認(rèn)知服務(wù) API - 必應(yīng)網(wǎng)站搜索和必應(yīng)圖像搜索，將結(jié)果合并在響應(yīng)對(duì)象中，并將其發(fā)送回給會(huì)議機(jī)器人。然
后會(huì)議機(jī)器人會(huì)創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)容豐富的圖形卡片，以將收集到的信息返回給用戶。
對(duì)話流：Conference Buddy 機(jī)器人在工作中的一個(gè)例子
為了了解 Conference Buddy 機(jī)器人如何運(yùn)作，我們來(lái)研究一個(gè)典型的對(duì)話流：
1. 用戶通過(guò)發(fā)出第一條消息來(lái)調(diào)用會(huì)議機(jī)器人。
2. 會(huì)議機(jī)器人作出回應(yīng)，首先向用戶打招呼，然后介紹自己能做些什么。
3. 然后用戶提出問(wèn)題，例如，“演講人lili是誰(shuí)？”
4. 會(huì)議機(jī)器人將消息傳送給 LUIS 以確定消息的意圖：LUIS 解析消息，
在我們的示例中，會(huì)返回“這是一個(gè)詢問(wèn) xxx 是誰(shuí)的任務(wù)”。
5. 然后，會(huì)議機(jī)器人在機(jī)器人大腦中，選擇要通過(guò) HTTP Post 調(diào)用的相應(yīng)的機(jī)器人任務(wù)。
在我們的示例中，“詢問(wèn) xxx 是誰(shuí)”的任務(wù)將執(zhí)行以下動(dòng)作：
a. 將字符串發(fā)送到必應(yīng)網(wǎng)站搜索并獲取結(jié)果。
b. 將字符串并行發(fā)送到必應(yīng)圖像搜索。
c. 將圖像和文本合并到會(huì)議機(jī)器人能夠理解的響應(yīng)對(duì)象/數(shù)據(jù)協(xié)定中。
6. 會(huì)議機(jī)器人將圖形卡片作為結(jié)果發(fā)送給用戶。
7. 會(huì)議機(jī)器人將結(jié)果發(fā)送到 Azure 搜索以進(jìn)行存檔，以便儀表板可以使用它。
8. 用戶可以單擊卡片上的鏈接，以從文章來(lái)源獲取更多信息。
通過(guò)以上對(duì)話流，我們大致就知道咱們首款智能機(jī)器人的工作流程，剩下的就是掌握其中的每一個(gè)環(huán)節(jié)，優(yōu)化它，使它工作的更好。
充當(dāng)會(huì)議與會(huì)者和演講者探討的問(wèn)答庫(kù)。Conference Buddy 儀表板有以下功能：
? 顯示所有聽(tīng)眾實(shí)時(shí)提出的問(wèn)題
? 允許演講者按照會(huì)話、機(jī)器人技能或主題快速搜索、排序或過(guò)濾結(jié)
果，以查看提交的相關(guān)問(wèn)題。
這個(gè)就簡(jiǎn)單多了，Java、PHP等各種Web語(yǔ)言都能很快實(shí)現(xiàn)。
回頭看，智能對(duì)話機(jī)器人并沒(méi)有那么難，閱讀本文至少能看懂個(gè)大概。
或者說(shuō)，智能對(duì)話確實(shí)非常接地氣，咱們生活中的場(chǎng)景比較多。
京東等購(gòu)物平臺(tái)的智能客服已經(jīng)可以解決一些標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題了。
推銷公司有時(shí)候，會(huì)有AI版的電話自動(dòng)打過(guò)來(lái)，問(wèn)你要不要這個(gè)，要不要那個(gè)。
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