来看看号称当前人工智能领域最聪明的两个机器人的对话，谁最后赢了 | Geek笑点低小组 | 果壳网 科技有意思
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前几天有朋友在小组分享了一个图灵的个人微信机器人，这个插件可以和自己的微信绑定，绑定后还可以和我公众号进行互动。这不正是考验微软小冰和图灵机器人的好机会，看看当然号称世上最聪明的机器人，到底谁最厉害，接入之后，两个机器人根本就停不下来啦~
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引用 的话：终有一天，她们会商量出点什么事情来的“我们建立天网吧！”
终有一天，她们会商量出点什么事情来的
俩傻大姐发癔症……
俩傻大姐发癔症……
哈哈哈哈哈，为什么我觉得这么好笑！我是不是要得老年痴呆了！
引用 的话：哈哈哈哈哈，为什么我觉得这么好笑！我是不是要得老年痴呆了！没有了，我觉得就这两个机器人在对话，挺逗的~关键是还聊到一块去了~
引用 的话： 俩傻大姐发癔症……好像是~比我们还开放~
引用 的话：没有了，我觉得就这两个机器人在对话，挺逗的~关键是还聊到一块去了~啊，梗一解释就不好玩了。。。
引用 的话：好像是~比我们还开放~准确地说是比你要开放，和我相比的话……似乎还差那么一点点……问你怕未！
随便试了一下，没想到效果还挺好，同寝室的老三要笑抽了，没事的可以试试
哈哈，这个看着太好玩了，第三个是不是有点让人想歪歪啊～
引用 的话：哈哈，这个看着太好玩了，第三个是不是有点让人想歪歪啊～广告第二季来自
这以后都分不清到底是和真人还是和机器聊天了。。。
引用 的话：广告第二季用户名都是这种几个字加数字
哈哈哈又来炒这个破烂“图灵机器人”，什么破烂玩意也敢妄称图灵来自
终有一天，她们会商量出点什么事情来的
小冰居然被气得爆粗了！
引用 的话：终有一天，她们会商量出点什么事情来的“我们建立天网吧！”
引用 的话：终有一天，她们会商量出点什么事情来的背后一阵汗- -
怎么让他们停下来！！
哈哈，图灵和小冰。
至少有件事咱们都比不上这两位：人家不打错别字儿！！！
引用 的话：至少有件事咱们都比不上这两位：人家不打错别字儿！！！错了，微软的那个我记得会故意打错字的，这才是厉害的地方。
引用 的话：错了，微软的那个我记得会故意打错字的，这才是厉害的地方。还有这一手，是为了模仿人类的手误？有意思，想的真周到。也可以说，故意手误不算手误？
= =突然感觉这两个机器人都比我情商高
总感觉他们在讲暗语。。。
我试过。。。都是被小冰发的语音终结了- -
(C)2016果壳网&&&&京ICP证100430号&&&&京网文[-239号&&&&新出发京零字东150005号有没有好像《her》里面那个i o1里面的那个。人工智能软件。_百度知道
有没有好像《her》里面那个i o1里面的那个。人工智能软件。
提问者采纳
有，比如，人人网的小黄鸡，
提问者评价
太给力了，你的回答完美地解决了我的问题，非常感谢！
来自团队：
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出门在外也不愁手机上有没有软件能发出类似电影里那种人工智能的声音就像那种系统音_百度知道
手机上有没有软件能发出类似电影里那种人工智能的声音就像那种系统音
果从网络上下载语句，肯定需要大量复杂指令，起码需要电脑的复杂指令集处理器，手机的处理器处理这些指令的效率是非常低的，手机只是精简指令集处理器，然后形成人说话的的语气，然后播放出来是可以实现的，计算人类语气的软件。如果说你想通过软件计算，以目前智能手机的处理器是不可能的
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可以啊，先在网上找到然后下载
专门的这种软件估计没有，酷狗音乐播放器里应该都能搜出那些音效的。找到后直接下载啊，，，酷狗
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出门在外也不愁目前最好的AI人工智能是什么？？如果不需要跟智能对话，仅仅想语音控制手机运行关闭程序等等，又有什么_百度知道
目前最好的AI人工智能是什么？？如果不需要跟智能对话，仅仅想语音控制手机运行关闭程序等等，又有什么
？如果不需要跟智能对话，仅仅想语音控制手机运行关闭程序等等，又有什么软件可以做到？目前最好的AI人工智能是什么
只能算电脑程序。最好的记得有一个叫深蓝的。软件 讯飞语点应该可以做到，下国际象棋打败了世界冠军现在的都不能叫人工智能吧
来自团队：
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其他2条回答
就拿最大众所知的苹果爱疯里的siri,也是如此，但并不理想各个手机品牌都在做语音操控服务软件，只不过现在还在试水中
真的就没有么，那仅仅对话，智能人物形象可以自己定的软件有吗？
你可以在网上随便一搜索一下都可以找到各种各样的语音搜索助手．
找过了，，界面都不好，，功能也不怎么样
现在还没有
。。Alice就是人工智能啊，，在此之前还有一个人工智能呢，，怎么没有，，现在2015了，应该有新的出现了啊？
我没发现有什么软件可以
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出门在外也不愁关于人工智能，你知道的就都是真相吗？_全球IT热点-爱微帮
&& &&& 关于人工智能，你知道的就都是真相吗？
本篇文章转载自头条号机器之心，原标题为《奇点临近？别着急：人工智能、机器学习与机器人背后的真相》。人工智能的大部分科学理论已经完善，但也仅仅是停留在理论阶段，距离成熟应用还有很长一段路要走。人工智能——在私人助手、机器人、自动驾驶汽车、和机器学习的伪装下——再次火了起来，主宰了硅谷话题榜、科技媒体报告、和卖主们的交易展示。&人工智能属于那种会周期性地火热起来的话题，但实际的进步却是缓慢的。我还记得在 80 年代中期看见的那些天花乱坠的人工智能展演，包括 IBM、麻省理工大学、卡内基梅隆大学，Thinking Machines 和其它类似机构，甚至包括一批科技界嬉皮士的倡导者如 Jaron Lanier，此人在当时还经常出现在先锋杂志「Omni」的封面上。&在人工智能时代，大部分科学理论已经十分完备，但是在应用上仍旧十分不成熟。并不是皇帝没穿衣服——事实上，皇帝现在只穿着内衣呢，所以我们还需要制作更多的衣服。因此，我们需要对这些智能硬件/软件保持严谨的态度。我们距离「星际迷航」的世界还得差上几十年——即使是最新的对话式计算机，距离史蒂芬 · 斯皮尔伯格的「人工智能」还要低级许多。&尽管如此，在通用人工智能上还是有许多进展的。聪明的开发者和公司们会将精力集中在真正有发展潜力的特定领域，至于其它的，就留给科幻小说作者和那些喜欢哗众取宠的媒体们吧。&机器人和人工智能是两个不同的领域&热门科幻小说总是将机器人与人工智能混为一谈，从「地球停转日」中的 Gort，到「太空堡垒卡拉狄加」中的 Cylons；从阿西莫夫的小说「我，机器人」中的假充人类的机器人，到「星际迷航：下一代」中的人造人 Data。然而，机器人并不是硅制的智能生物，而只是能够完成人类预设的机械任务的机器——它们往往更加可靠、高效，并且没有对工资或个人利益的需求。&机器人在生产中已经十分普遍，并且在逐渐被医院用于药品的供应和运送（因为机器人不会偷窃药品），但是在办公和家庭场景中，机器人的使用就要少多了。在近几年，仿生学领域的发展程度令人惊讶，其动力主要是为了帮助在过去二十年的战争中失去四肢的退伍军人。现在，我们已经能够看到会对神经脉冲和脑电波做出反应的人造肢体，就像它们原本就是身体的一部分一样，我们有理由相信，很快它们就能进一步摆脱电线和外部电脑的桎梏。&或许，有一天，我们的确会将人工智能和机器人融为一体，并成为 Cylons 的奴隶——甚至更糟。但这并不会持续很久。与此同时，人工智能领域的进步，将使得机器人更好地工作，因为它们的软件可以变得更加复杂。&现在的系统还太傻许多被认为是以人工智能为基础的产品——亚马逊的产品推荐、谷歌地图等等——其实只是一种模式匹配而已。随着云计算的飞速发展，数据存储和计算能力在大幅度提高，这使得更多的模式能够被存储、识别和操作。大部分人在做的都是模式匹配——为了解决一个问题，你首先需要找出它和你已知的知识中的相似之处，然后用已知的解法来解决这个问题。匹配最相似的操作或结果的速度越快，系统看起来就越智能。&但我们现在仍旧在起步阶段。即使在已经十分完善的导航系统上，也有误导人们驶入机场跑道、池塘、积雪路段的情况发生。人们会听取 GPS 的建议，但有时这些建议和人们自己的判断相矛盾。&但是最主要的是，这些系统还太傻了。例如，当你在亚马逊上搜索了某项产品后，许多你之后浏览的网站都会有这个产品的广告，然而，你此时早已下订单了，或者早就决定不买了——而这些系统只知道你曾浏览过这个商品，所以仍旧不停地把重复的广告拿给你看。这绝不可能是什么智能。然而，不仅仅亚马逊产品广告是这样，苹果的 Genius 音乐匹配功能和 Google Now 的推荐，都同样对数据的背景知识熟视无睹，所以它们很快就会把你带入重复的海洋中。&这些所谓的「智能」系统，甚至还会起到适得其反的作用。例如，苹果系统的输入法自动更正功能，就是众包项目失败的典型代表。它全面体现了人们在语法、符号使用、字母大写上的种种问题，并且还有打字错误贯穿始终。（就算是对于我这种成天打错别字的人，将自动更正的功能关掉之后错误也少了很多）&现在这些系统所缺失的，是对背景知识的细微考虑。例如，知道你最近买了什么没买什么，这样你不会总是得到同类产品的广告，而是你可能更感兴趣的产品。同样地，如果你的歌单包含了不同风格的歌曲，那么你的推荐歌单也应该是这样的。同样地，例如，Google Now 现在在做的餐饮推荐——我喜欢印度菜，但我并不想每次出门都吃印度菜。我还喜欢什么菜系而最近一阵都没有吃？我和什么人一起吃，而他们喜欢吃什么？这些都需要纳入考虑范围中。自动更正功能，也是一项十分需要背景知识的应用。首先，我们十分需要有人告诉苹果「its」和「it's」的区别，并且让系统明白，人们是可以对单词做出合理、正确的改动的。例如，前缀既可以是一个单词的一部分（如「preconfigured」），也可以用符号连接（如「pre-configured」），而用户可以选择自己喜欢的那一种。（在中间加空格永远是错的，如「pre configured」，而每次你要是不用连字符的话，系统都会这样自动更正。）&在类似于自动更正这类功能真正变得有用之前，别指望机器人——那些根据它们掌握的数据，帮你完成任务的自动化软件助手——能做除了干杂活以外的事情。因为，它们本质上是同一类问题。&模式识别正以机器学习的形式蓬勃发展&即使拥有极其丰富的数据，模式匹配也并不足以完成所有任务，因为其运作方式必须事先就被设计好。而这就是模式识别有优势的地方了。在模式识别中，软件能够在观察你的行为时发现模式，或改变已有的模式。&这并不是一项简单的任务，因为我们需要首先给系统规则指定变量，但是，有时数据会过于宽泛以致于无法分类，有时会过于狭窄以致于无法解决实际问题。事实上，模式识别能力是当前机器学习的重要部分，不论是让你点击更多广告、购买更多产品、诊断飞机引擎失败、根据天气和路况调整货运路线、还是在汽车驾驶中避开危险（汽车避碰系统将很快成为美国汽车的配置标准之一）。&正是因为机器学习是如此复杂——特别是在有着清晰定义的工程类问题领域之外——所以尽管一时无法感受到系统的改进，我们还是应该耐心等待它的进步。&语音识别是一个很好的例子——第一个系统（基于电话的帮助系统）差劲到十分可怕的地步，但是现在我们有 Siri, Google Now, Cortana 等许多人和许多语境来说都十分好用的系统。它们仍旧会产生许多错误——特别是在复杂语句和狭窄邻域上，以及适应不同的口音和发音模式上——但是它们已经足够在实际生活中帮助我们了。有一些人甚至将它们当作人类听写员一样使用。&但是，上下文语境越凌乱，机器学习的难度就越大，因为它们拥有的模型是不完整的，或者仅仅适应于它们运作的一小部分语境。自动驾驶汽车就是一个很好的例子：一辆车或许能够从路标和其它车的驾驶模式中，学习如何驾驶，但是像天气、行人和自行车、并排停放、建筑工地等等这些外部因素，则会使得学习系统十分困惑。那么，我们有可能解决这些问题吗？答案是肯定的，但是可能没有各类博客里预言的那么快。机器学习带来的预测分析&许多年来，IT 界盛行预测分析这一概念，有时是在其它称号的伪装下，例如操作型商业智能。这是一个很好的概念，但是这需要模式匹配、机器学习、以及洞察力，而洞察力正是能够让人们跨入新纪元的那一步。&就预测分析而言，这并不能算是什么创新思维，但它确实需要能够识别和接受不寻常的模式和结果。这是很难的，因为基于模式的「智能」——从选择搜索结果、到选择路线、到选择游戏下一步——都是基于同一个假设：主流的模式和路径就是最好的模式和路径。否则，人们就不会这么频繁地使用它们了。&大多数助理系统，都是在当前条件的基础上，将你引导到已知的道路上，而预测系统需要通过概率数学算法，结合当前的和推导出的未来的情况，来做出选择。但这些还只能算是简单的预测，最难的要数那些难以预见的任务，它们困难的原因可能是：背景知识过于复杂，以致于人们自己都无法完全理解；或者计算结果过于离奇，以致于算法或用户自动将其否定了。&通过上文你已经知道，还有很多事情等待我们完成，所以别被流行媒体和谷歌开发者大会这样的作秀迷惑了。未来终会到来，但需要我们耐心等待。本篇文章转载自头条号机器之心，原标题为《奇点临近？别着急：人工智能、机器学习与机器人背后的真相》。版权问题、投稿、爆料、商务合作请加微信/QQ：今日最佳推荐！车闻ID：chewencom&先关注再说！5000万车友强烈推荐的微信号，买车、用车、养车、学车，一应俱全，关注这个就够了！别错过哦！↑↑↑长按二维码 一键关注
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