大家好，今天小编来为大家解答facebook人工智能自主对话这个问题，2017facebook人工智能对话很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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导航对话怎么设置
要设置导航对话，首先需要确定对话的目的和主题。然后，确定对话的参与者和他们的角色。
接下来，创建一个明确的议程，包括对话的主要话题和时间安排。确保为每个参与者提供平等的发言机会，并鼓励他们分享观点和意见。使用适当的沟通技巧，如倾听、提问和总结，以促进对话的流畅进行。
最后，确保记录对话的要点和决策，并跟进执行计划。
Facebook的AI竟意外发明了自己的语言，AI还做过哪些让人细思极恐的事？
美国问答网站Quora上也有这个问题：到目前为止，AI做过最可怕的事情是什么？翻译一些有意思答案如下：
虚拟食人族
十几年前，我为DARPA做一些AI方面的研究。当时我们在探索如何让智能体（Agent）学会社交互动。在其中一个模拟中，我们创建了两个智能体，很自然的命名为：亚当和夏娃。它们知道怎么进食，但不知道该吃什么。
我们给了一颗苹果树，它们发现吃苹果很开心。它们还尝试过吃树、吃房子等等，不过吃这些都没用。
其实这个系统里还有一个智能体，名叫斯坦，它不是很擅长社交，所以经常独处。
有一次，亚当和夏娃正在吃苹果，但一个bug出现了：它俩没吃饱，但是苹果没了。这时斯坦正在附近闲逛，所以亚当和夏娃就把饥饿感与斯坦联系在一起。不久之后，当苹果再次吃完的时候，斯坦被当成了食物。
亚当和夏娃都要咬了斯坦一口。
默认情况下，每个智能体的质量是1.0，每咬一口就减少0.5，所以两口下去，斯坦就变成了0.0。斯坦消失了。可能它是虚拟同类相残的第一个受害者。
AI玩俄罗斯方块的时候……
CMU博士TomMurphy创造了一个AI，能通过观察得分来学会玩NES（其实就是任天堂红白机）游戏。原理很简单，做得对就得分，然后不断尝试。这个AI学会了很多打游戏的技巧和策略，甚至一些人类都不知道的bug。
这个AI叫做“NES游戏自动化技术”，几乎可以搞定所有的游戏。
Tom让这个程序玩俄罗斯方块。这个游戏不用多介绍了，简单却又很有挑战。方块的出现是随机的，所以AI也无法很好的进行长远规划。
在一次玩俄罗斯方块时，眼看游戏就要结束，AI做了一个令人毛骨悚然的举动：它没有坐等gameover，而是按下了暂停按钮。一直暂停不动了。
按照Tom的解释，AI认为当时的情况下，唯一的应对举措就是不玩了。没错，按下暂停键不再继续，那局永远也不会输。
推测怀孕指数？
Target超市比父母更早发现了一名怀孕少女。
一位愤怒的父亲走进Target超市要见经理。“你们怎么给我女儿寄这个！”他吼道“她还是高中生，你们寄送婴儿用品的优惠券？鼓励她怀孕？”
几天之后。“我跟女儿谈了”，这位父亲说“家里有些情况我自己都没注意到。他的预产期在八月份。我欠你们一个道歉”。
事情是这样的。Target超市有一个系统，能根据每位顾客的购物清单，推测他们的“怀孕指数”。这个系统可以比较精准的估算预产期，以便Target寄送特定阶段的优惠券。
这件事发生在2012年，现在也谈不上什么最先进的AI。但它仍是一个令人感到可怕的机器学习模型。
杀死竞争对手
这是我听来的故事，但我发誓是真事。美国的大学（应该是MIT）举办了一场机器人大赛。参赛团队需要设计一个机器人，任务是把羊（也是机器的）抓到自己的羊圈里。机器人需要自主思考并执行策略，抓羊最多的才能赢得比赛。
比赛开始，机器人开始疯狂的捉羊。但是，有个机器人只捉了一只羊，就关上了羊圈的门。随后，可怕的事情发生了。这个机器人开始摧毁其他的参赛对手。它的策略是，根本不用捉羊，把对手消灭掉就赢了。
细思极恐……
Facebook的AI Habitat和Replica项目，到底是干什么的？
尽管人们对于人工智能的未来有着很高的期待，但现实是虚拟助理们还不能很好地分辨用户客厅与厨房之间的区别、帮你找到丢掉的一本书或一串钥匙。
有鉴于此，Facebook推出了一个开源的模拟数据集，希望帮助研究人员创建更加真实的AR和VR体验，最终帮助AI了解物理世界的环境。
据悉，FacebookAI与FacebookReality实验室推出了Replica和AIHabitat的最新版本。研究人员们参考了来自于物理环境的数据，为AI构建了一个虚拟空间。
首先，AIHabitat是Facebook为人工智能研究打造的一个全新开放平台。
其次，FacebookReality实验室（原名为Oculus研究院）发布了一个名叫Replica的真实空间样本数据集。
Habitat和Replica现均可通过Github下载，借助这些工具，研究人员们可以训练AI机器人的协作、查看、对话、推理、以及规划能力。
数据集中包括了18个不同的空间模板，包括起居室、会议室、以及两层楼的房屋。
Facebook希望通过训练AI机器人来响应3D模拟客厅中的‘帮我拿一下钥匙’等命令，将这一设想最终变为现实。
仿真客厅中的复制品，旨在重现真实客厅中可能发现的所有微妙的细节，从沙发上的丝绒、到墙壁上反光的装饰镜。
3D模拟图像的效果很是逼真，甚至连表面材质和纹理都相当清晰。Facebook认为，想要在虚拟空间中训练机器人，这一点是尤为重要的。
最后，一些研究人员已经将Replica和AIHabitat应用于驾驶领域。
早些时候，FacebookAI在该平台上发起了自主导航挑战，获胜队伍将在今年的计算机视觉和模式识别会议（CVPR）上公布。
智能聊天机器人有多智能？
我先说几个具有代表性的智能聊天机器人。
微软开发的：小冰。
百度开发的：度秘。
可能很多人都会觉得智能聊天机器人就是用来聊天的，陪人类进行沟通，完成客服工作，或者放在家里缓解苦闷。
智能聊天机器人一直在解决的问题是：实现人类语言与机器的正确沟通信息交换。
当下使用智能聊天机器人的地方都是：客服类型的工作。这就是目前技术升级的局限性。
智能聊天机器人，在物联网的传统硬件，包括汽车，家电，公共场所的设备中可以直接嵌入，能够通过语言快速的实现人类与机器的信息传输。
相比于图像传播，语言的传播可以减少光线，距离带来的不确定性。
智能聊天机器人能做到哪一步？
当下的智能聊天机器人，已经发展到我们的线上互动将不再发生在网站上或着是应用软件中，而是发生在一个真切的对话情景中。为了帮助这一承诺变成现实，新一代的聊天机器人将更好的用户界面、无处不在的智能手机和最新的机器学习技术结合起来了。
这个新颖的人工智能应用程序背后的主要驱动力之一是深度学习，它属于机器学习领域，尽管深度学习已经存在了大约50年，但最近在该领域，在计算机视觉和自然语言处理（NLP）方面才有了革命性的发展。尽管机器学习领域已经有了令人难以置信的表现，但只有深度学习才能解决智能聊天机器人现在所面临的挑战。他们将会通过了解情境，采用逻辑推理，辨识出语言之间的微妙差异，然后消除可能导致的截然不同的含义，最重要的是他们可以理解消费者的偏好和意图，同时这只是该系统能够执行的许多具有挑战性的任务中的一小部分，其最终目的是为了维持与人类之间的交流。
聊天机器人不仅仅拥有根据上下文来回答复杂问题的能力，而且它们还能够获取一些对话框以外的信息，这对于构建真正强大的聊天机器人是必不可少的。聊天机器人需要根据先前对话中所分享的信息，或者是机器人和消费者在其他对话中的一些内容，它们才能够有效的回答问题。此外，销售目标和消费趋向会影响到机器人的反应与判断。
如果一个现代的对话引擎希望他们自己不仅仅能回答简单的一级问题，那么它将必须结合深度学习领域最突出的新兴技术，包括统计学、语言学、其他机器学习技术和更结构化的经典技术（如语义解析和程序归纳）。
总结一下：当下提出的最多的机器人概念在于人机互动。人机互动的前提是机器人可以通过多种渠道获得人类的数据，包括视觉，力觉，声音。能够实现这几个信息传输，机器人工人的协作性将大大增强，也更加安全，效率更高。
关于facebook人工智能自主对话，2017facebook人工智能对话的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。
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