有什么好玩的人工智能可以陪聊天的软件
最简单的就是，手机上智能功能，小度或者siri，可以陪聊或者让它帮你打开音乐或者搜索。还有就是，智能扫地机啊，智能机器人，都可以哦~
华为荣耀有没有智能聊天助手
有，可以用语音“嗨，yoyo，”用语音唤醒，也可以长按右侧关机键唤醒语音助手，它可以操控手机软件也能陪你聊天解闷呢。
ai人工智能聊天软件各自的特点
ai自动聊天的意义
人工智能聊天系统，也就是稍微的聊天机器人，打开AI助聊，可以对你打出来的字进行实时纠错，让你发出来的文字保持正确性。
微软小冰的智能聊天是如何实现的
刚好做过一个类似的产品，虽然没有那么高大上，但一些核心技术原理应该也参考意义，说一下做的思路。类似小冰这样的产品说简单也简单，说复杂也复杂。单纯从外面看你会觉得小冰与去年人人网上流行的小黄鸡类似，但在技术实现上有本质的差异。 此类应用的大致流程都是：用户输入一段话（不一定只是单词）->后端语义引擎对用户输入的语句进行语析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。1、最初级的实现方法：关键词匹配 建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。 此种入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。 但此种存在诸多问题，例如： a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重（与知识库的关键词对比）等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了 b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的来规避掉。 c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。 d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做（例如Double-array trie tree），也很难满足大规模场景需求。2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术来实现 相对于1的关键词匹配，此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为：根据一段短文本（例如用户问的一句话）的语义，推测出用户最可能的意图，然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。 具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路（不严谨，只是为了说明思路）。 假如用户问：北京后天的温度是多少度？ 如果采用纯搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同，但可参考此思路），此时实际流程上分成几步处理： 1、对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库，“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库 2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配，得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则：城市库+日期库+气象库，从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。 3、对语义做具体解析，知道城市是北京，日期是后天，要获取的知识是天气预报 4、调用第三方的天气接口，例如天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据 5、将结果返回给用户以上例子其实很粗糙，实际上还有诸多问题没提到：语义上下文、语义规则的优先级等等。 例如用户上一句问：北京后天的温度是多少度？下一句问：后天的空气质量呢？这里实际上还涉及语义上下文、用户历史喜好数据等等诸多问题。此种处理方法存在的最大问题：规则库还主要依赖于人工的建立，虽然有一定的学习能力，但自我学习能力还是较弱。可以借助一些训练算法来完善规则，但效果并不是很好。而这也是目前流行的深度挖掘技术所擅长的。3、当下时髦且高级的玩法：基于深度挖掘、大数据技术来实现 这是cornata、google now等后端的支撑技术，至于小冰，感觉应该是以2为主+部分领域知识的深度挖掘。下图是自己做的产品的架构图，供参考：