从零开始做聊天机器人(三) ---- 整句搜索型机器人(一)

提到对话机器人,很自然的就想到了人工智能。那么什么是人工智能？我对它的定义就是高度复杂的预定义脚本。如果这个人工智能能够自我改写这个预定义脚本了，那么它就演化成了智能了。

所以，对话机器人就是，在条件Q1下回答A1，在条件Q2下回答A2......

当我们把一整句话作为条件Qn时，最简单的机器人就出现了。如图二所示。

图二

这里，如果机器人的知识库里只有两组对话，一句的条件是是"你好！"，另一句的条件是"你今天工作多久了？"，那么当且仅当人输入这两句话的时候，机器人可以做出回答。

如果仅仅这样，整句搜索型机器人的局限性太大，除了这仅有的一种情况外，其它情况一概不知道。这种时候我们称为知识不足。

紧接着，我们看一下稍微复杂一点儿的情况，条件Q1是个集合，由元素E1,E2,......,En组成，在满足E1到En任何一个情况时，回答A1。

当我们把一整句话作为条件元素En时，稍微复杂一点儿的机器人就出现了。如图三所示。

图三

我们把E1,E2,......,En称为一组同义文。当人输入E1到En任何一句话的时候，机器人都会回答相应的A。使得机器人能处理的范围大了一些。