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當高科技爛大街成為常態，還有啥理由不努力學習AI科學呢。

最近在學習AI，一位朋友正好送了我一本AI技術的書籍，如獲至寶，寫點經驗。

書的主題：使用 Microsoft AI 打造你的首款智能機器人

一、AI養豬

尼泊爾農村出來的一個大學生M女士，和大學同學一起，構建了一個畜牧業、獸醫實監控設備原型，用于跟蹤農場動物的體溫、睡眠模式、壓力水平、動作和活動。這個AI 系統根據這些觀察結果中的細微變化，預測每只動物可能的健康狀況。

農民能夠跟蹤他們的牲畜的狀況，接收警報和可行的建議。這個方向真是不錯。我們那里的農村，最近幾年比較流行，縣城上游企業和村里合作，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，養好之后再賣給上游企業。上游賺大錢，下游穩定賺小錢。一批豬大概幾百只，也不少了。如果真正實現了傳感器量體溫等智能化手段，可以養殖更多，不會擔心各種疾病。要不然，出現一次疾病，損失慘重。

二、聊天機器人

這個題材是AI技術落地最好的一個應用。微軟小冰很火 https://www.msxiaobing.com/ 有興趣的可以去官網了解一下。之前一直想搭建一個自己的AI機器人，然后結合自己的業務場景，比如說今后自己搞了一個技術外包公司，提供了多種技術解決方案，電商、金融、小程序等等。這個時候，客戶通過網上的文章找到了我，看了之后，可能會有一些疑問，這個時候，給他一個智能化的AI機器人或者智能客服之類的工具，陪他聊天，解決它的問題，客戶轉化率會高很多。這是咱技術人員的優勢，多學習技術，尤其是能夠落地的AI科技，發揮咱的才能。

三、全書主要內容和大體思路

這 本書短小精悍，寫作思 路很清晰，層層遞進，直接參照了人家的路線圖。

1. 云、數據和 AI 之間的交集

AI技術：使計算機能夠通過感知、學習和推理，以類似于人類的方式為人類提供協助和解決問題。

感知 ：輸入

人：人有眼睛看到圖像、耳朵聽到聲音、鼻子聞到氣味、皮膚感知溫度等等。

AI機器技術點：各種傳感器，攝像頭、耳麥、智能溫度計等，計算機視覺、語音識別、語音合成。

學習： 得到有用的信息

人：讀書，學習到新的知識。

AI機器技術點：自然語言理解，或者對話AI是其中一種。紅綠燈等規則屬于那種簡單規則化的一種知識，這種機器很好學習。

推理： 根據現有信息，得到更多信息

人：最近波音飛機出了事故，正好都是類似型號的。人們很快就能想到，可能是這個機型的技術問題。民航局等很快下達指令，暫停飛行。

機器： 這種表示和理解人、事、地點和事件之間的關系，才是高級一點的AI。

最近幾年AI越來越火，主要是因為AI技術越來越成熟，成熟的基礎是現在云計算平臺越來越多，價格還很便宜，比如國外微軟的Azure，國內的阿里云。

數據方面，搜索、電商、社交、金融等各方面的數據，都積累了二十多年了。

所以，AI搞的比較好，國外主要是微軟AI、Google AI，百度 AI。通過初步的了解，搜索公司的AI能力看起來更牛逼一些。

2. Microsoft AI 平臺

Microsoft AI 平臺旨在將 AI 帶給每個開發人員，并通過提供各種服務、基礎架構和工具，使開發人員能夠進行創新和加速開發過程。

從預構建的 AI（幾乎不需要訓練）到自定義 AI，開放的 Microsoft AI 平臺使開發人員能夠使用各種深度學習和機器學習框架和工具。

自定義 AI

Azure 機器學習使你能夠開發機器學習和深度學習模型，在云中進行訓練并實施。

預構建 AI

只需幾行代碼，你就可以使用高級的“已完成”服務，來加速智能應用程序的開發。Microsoft AI 平臺還集成了各種機器學習和深度學習框架，包括 TensorFlow、Caffe2、Microsoft 認知工具包 (CNTK)、Scikit-learn、MXNet、Keras 和 Chainer。越寫越高端，知道個別的比如TensorFlow，后面的完全可以慢慢了解。

先了解大致怎么回事，調用云平臺的API工具，先解決一個實際問題，玩玩再說，然后再深入學習，出師，投入到實際項目中。

更多技術可以去微軟AI中國(世紀互聯運營的那個)官網了解：https://www.azure.cn/zh-cn/也可以下載電子書，完整了解下。

3. 開發智能聊天機器人

聊天機器人與你輕松交談，回答你的問題，或執行諸如保留你的預訂、訂購食物或購買物品等

任務。如果設計得當，它們甚至可以“以假亂真”，讓你以為自己在和人類說話。

除了微軟小冰，京東亞馬遜有側重購物的智能音響，百度的側重找答案，保險公司已經開始使用AI版電話智能“騷擾”，應用場景還是比較多的。

牛逼哄哄的Microsoft，打算超越這些聊天機器人，創造了“對話 AI 即平臺”的概念，將自然語言置于計算的核心。這些系統將被注入由 AI 驅動的感官，以在人與機器之間建立無縫的關系。

喜歡研究的技術人員，去造這樣的輪子。

喜歡業務應用開發的，可以去使用這些輪子，解決實際問題，價值也是不菲的。

3.1 自然語言處理

NLP 本質上是能夠獲取人類產生的文本，并將其轉變為機器可讀語言的能力。NLP 從文本中分析和提取關鍵元數據，包括以下內容：

實體：名詞，包括人物、地點和事物。

關系：實體之間的關系。

概念：從文本主體中提取未明確表示的一般概念。例如，“Excel”一詞可能會返回“生產力工具”和“數字”等概念，即使這些詞語并沒有出現在文本中。這是一個強大的工具，能夠在看似沒有明顯關系的事物之間建立聯系。（這個略顯高端）

情緒：衡量文本所傳遞的積極性或消極性的水平，比如說，在檢測到消極情緒時，將聊天轉交給人工客服。

情感：更細粒度的情緒分析。它不僅區分“積極”和“消極”，還包括“憤怒”、“悲傷”和“快樂”。本文中的“牛逼哄哄”、“高端”、“騷擾”所暗含的情緒，應該也是能夠識別的。

關鍵字：提取關鍵字和詞語，以用作索引、搜索、排序等的基礎。

類別：這為文本的內容建立了一個分層分類法，并將其置于高級別類別（文本分類）中。對于推薦相關內容、生成廣告、組織電子郵件等應用程序，這非常有用。

3.2 LUIS語言識別服務

微軟提供了 語言識別服務：

https://www.luis.ai/homeLUIS 這樣的系統旨在提取以下關鍵輸出：識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的目的或目標，例如預訂航班、支付賬單或查找新聞報道。識別話語（對話）的能力話語或對話是來自用戶的文本輸入，是應用需要理解的內容。它可能是一句話，例如“預訂到巴黎的機票”，或是句子的一部分，例如“預訂”或“巴黎機票”。話語和對話并不總是很工整，并且一個意圖可以有多種的對話變體。

識別實體的能力

實體表示對話中有意義的詳細信息。例如，在對話“預訂到巴黎的機票”中，“巴黎”是一個位置實體。通過識別和標記用戶對話中提及的實體，LUIS 可幫助你選擇要采取的特定操作，以回應用戶的請求。

3.3 定義咱們的對話機器人：場景

現在各種大會，比如CSDN經常主辦協辦一些大數據和云計算大會。

比如，你正在一個微軟AI技術大會，參會者有幾百人，大家都興致勃勃。在演講者演講的過程中，你想到了一系列問題。你想提問，但：

? 這不是問答時間。

? 你不喜歡在公共場合說話。

? 在問答時間，你可能手舉得不夠高或沒被挑中。

? 你有語言障礙，不能用演講者的母語與其流利地交流。

由于后勤或其他障礙，大多數人沒有機會在大會期間充分與演講者進行互動，探討其中的內容。

要是你有一個叫做“Conference Buddy”的聊天機器人，在想到問題的第一時間提出問題，問題就會得到解答呢？

并且，這些問題也會被傳送到儀表板上，演講者可以參與并實時回答觀眾提出的問題。

是不是很爽，參會體驗大幅度飆升。

我們要構建的 Conference Buddy 聊天客戶端將具有三個功能：

3.3.1 回應你的問候并自我介紹

3.3.2. 如有可能，智能且自動地回答你的一些問題

3.3.3 將你向演講者提出的問題傳送到儀表板，以便演講者可以看到觀眾提出的所有問題，然后演講者可以選擇要回答的問題

限于篇幅，就不Copy人家代碼了。

有興趣的朋友，可以下載電子書瞧瞧，也可以直接去GitHub下載源代碼。https://github.com/Azure/ConferenceBuddy

這里貼一個架構圖：

Conference Buddy 機器人有兩個主要組成部分：

會議機器人

該組件智能地處理所有與消息相關的事件。

適用于多個渠道，這意味著用戶可以通過電子郵件、Skype 或使用自定義消息服務（通過機器人連接器連接到會議機器人）。

機器人大腦

它負責將機器人的業務邏輯抽象化,機器人大腦中存在個別機器人任務,問題和結果顯示在 Conference Buddy 儀表板上。

機器人大腦是智能機器人任務的集合，其中每個機器人任務是用于完成單個任務的函數，并且獨立于其他機器人任務。

機器人任務

機器人任務是業務邏輯的函數，可以利用多個認知服務 API 來處理用戶的消息。機器人任務是機器人大腦集合中的函數。每個機器人任務可以部署

到同一個 Web 服務或單獨的 Web 服務，并可相互獨立地進行擴展。

例如，“詢問 xxx 是誰”任務使用兩個認知服務 API - 必應網站搜索和必應圖像搜索，將結果合并在響應對象中，并將其發送回給會議機器人。然

后會議機器人會創建一個內容豐富的圖形卡片，以將收集到的信息返回給用戶。

對話流：Conference Buddy 機器人在工作中的一個例子

為了了解 Conference Buddy 機器人如何運作，我們來研究一個典型的對話流：

1. 用戶通過發出第一條消息來調用會議機器人。

2. 會議機器人作出回應，首先向用戶打招呼，然后介紹自己能做些什么。

3. 然后用戶提出問題，例如，“演講人lili是誰？”

4. 會議機器人將消息傳送給 LUIS 以確定消息的意圖：LUIS 解析消息，

在我們的示例中，會返回“這是一個詢問 xxx 是誰的任務”。

5. 然后，會議機器人在機器人大腦中，選擇要通過 HTTP Post 調用的相應的機器人任務。

在我們的示例中，“詢問 xxx 是誰”的任務將執行以下動作：

a. 將字符串發送到必應網站搜索并獲取結果。

b. 將字符串并行發送到必應圖像搜索。

c. 將圖像和文本合并到會議機器人能夠理解的響應對象/數據協定中。

6. 會議機器人將圖形卡片作為結果發送給用戶。

7. 會議機器人將結果發送到 Azure 搜索以進行存檔，以便儀表板可以使用它。

8. 用戶可以單擊卡片上的鏈接，以從文章來源獲取更多信息。

通過以上對話流，我們大致就知道咱們首款智能機器人的工作流程，剩下的就是掌握其中的每一個環節，優化它，使它工作的更好。

儀表板

充當會議與會者和演講者探討的問答庫。Conference Buddy 儀表板有以下功能：

? 顯示所有聽眾實時提出的問題

? 允許演講者按照會話、機器人技能或主題快速搜索、排序或過濾結

果，以查看提交的相關問題。

這個就簡單多了，Java、PHP等各種Web語言都能很快實現。

四、結合電子書，實踐一下

回頭看，智能對話機器人并沒有那么難，閱讀本文至少能看懂個大概。

或者說，智能對話確實非常接地氣，咱們生活中的場景比較多。

京東等購物平臺的智能客服已經可以解決一些標準化問題了。

推銷公司有時候，會有AI版的電話自動打過來，問你要不要這個，要不要那個。

有關本文“智能機器人”實現的更多內容，大家可以下載電子書。這本電子書的2個作者，都是業界大牛。

Anand Raman 是 Microsoft AI 平臺的辦公室主任，也是 AI 生態系統的負責人。

Wee Hyong Tok 是 Microsoft AI 平臺團隊的首席數據科學經理。他領導工程和數據科學團隊負責“AI for Earth”計劃。

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