本帖最后由 贰逼 于 2017-2-13 21:45 编辑
国外原帖：http://www.planetminecraft.com/project/albert-ai---a-self-learning-chatbot/
视频搬运：
https://www.bilibili.com/html/player.html?aid=8572631&wmode=transparent&as_wide=1&page=1
http://www.bilibili.com/video/av8572631
存档下载：
https://pan.baidu.com/s/1i5C38xB
实际运行图片：
这款AI能实现对话、自我学习的功能。
其中有关键盘操作、聊天框显示、文本储存、最佳匹配、自我学习算法原理都在视频中。
原理：
大部分原理的概况作者已经在视频中阐明了，具体算法看视频
下面是具体模块介绍（内容不说了，都是按照算法编写的指令，而且有很多枚举相当长，大家知道怎么运行的就行了）
视频中唯一没有涉及到的是模型动画。
其实模型动画就是修改了钻石锄头不同损害值时的模型，再加上高频修改AS头戴的钻石锄头的损害值让模型仿佛能动起来。
自我学习算法详解：
接着玩家输入一个消息：
①在AI记录中查找"hello",在玩家记录中查找对应的"hi"，若两者只要有一个没有完全匹配的结果则在AI记录中新增"hello"，对应匹配玩家记录新增"hi"
②使用检索算法（视频中交代了一种粗略的算法），在AI记录中查找"hi"。比如找到了完全匹配的结果"hi"，再看对应的玩家记录，如果有多个玩家记录："how are you?" "how's it going?" "how are you doing?"，随机选取一个
玩家再输入一个消息
①在AI记录中查找"how are you?",在玩家记录中查找对应的"I'm fine"，若两者只要有一个没有完全匹配的结果则在AI记录中新增"how are you?"，对应匹配玩家记录新增"I'm fine"
②使用检索算法，在AI记录中查找"I'm fine"。比如找到了最优的结果"I'm OK"，再看对应的玩家记录，如果只有一个："glad to hear that"，则直接输出
┋
重复上面的过程，你会发现这种自我学习其实就是以玩家的回复套玩家的回复，充实完善自己的数据库。
我们可以把它看作一个触发式复读机。
其实像现在市面上的各种聊天AI，都是这种自我学习算法。其性能高地只不过在于云数据库大小（决定储存多少组对话），还有检索算法的时间复杂度以及最优性（决定处理效率，以及对话搜索结果是否准确）。
因此这就是为什么你怼不过小冰，因为它从某些喷子那里获得了与你的话相匹配的结果，因此和你对怼的实际上是那些喷子。来自群组: Command Block Logic
视频搬运：
https://www.bilibili.com/html/player.html?aid=8572631&wmode=transparent&as_wide=1&page=1
http://www.bilibili.com/video/av8572631
存档下载：
https://pan.baidu.com/s/1i5C38xB
实际运行图片：
这款AI能实现对话、自我学习的功能。
其中有关键盘操作、聊天框显示、文本储存、最佳匹配、自我学习算法原理都在视频中。
原理：
大部分原理的概况作者已经在视频中阐明了，具体算法看视频
下面是具体模块介绍（内容不说了，都是按照算法编写的指令，而且有很多枚举相当长，大家知道怎么运行的就行了）
视频中唯一没有涉及到的是模型动画。
其实模型动画就是修改了钻石锄头不同损害值时的模型，再加上高频修改AS头戴的钻石锄头的损害值让模型仿佛能动起来。
自我学习算法详解：
②使用检索算法（视频中交代了一种粗略的算法），在AI记录中查找"hi"。比如找到了完全匹配的结果"hi"，再看对应的玩家记录，如果有多个玩家记录："how are you?" "how's it going?" "how are you doing?"，随机选取一个
②使用检索算法，在AI记录中查找"I'm fine"。比如找到了最优的结果"I'm OK"，再看对应的玩家记录，如果只有一个："glad to hear that"，则直接输出
┋
重复上面的过程，你会发现这种自我学习其实就是以玩家的回复套玩家的回复，充实完善自己的数据库。
我们可以把它看作一个触发式复读机。
其实像现在市面上的各种聊天AI，都是这种自我学习算法。其性能高地只不过在于云数据库大小（决定储存多少组对话），还有检索算法的时间复杂度以及最优性（决定处理效率，以及对话搜索结果是否准确）。
因此这就是为什么你怼不过小冰，因为它从某些喷子那里获得了与你的话相匹配的结果，因此和你对怼的实际上是那些喷子。
国外原帖：http://www.planetminecraft.com/project/albert-ai---a-self-learning-chatbot/
视频搬运：
https://www.bilibili.com/html/player.html?aid=8572631&wmode=transparent&as_wide=1&page=1
http://www.bilibili.com/video/av8572631
存档下载：
https://pan.baidu.com/s/1i5C38xB
实际运行图片：
这款AI能实现对话、自我学习的功能。
其中有关键盘操作、聊天框显示、文本储存、最佳匹配、自我学习算法原理都在视频中。
原理：
大部分原理的概况作者已经在视频中阐明了，具体算法看视频
下面是具体模块介绍（内容不说了，都是按照算法编写的指令，而且有很多枚举相当长，大家知道怎么运行的就行了）
视频中唯一没有涉及到的是模型动画。
其实模型动画就是修改了钻石锄头不同损害值时的模型，再加上高频修改AS头戴的钻石锄头的损害值让模型仿佛能动起来。
自我学习算法详解：
AI:hello!
AI:hello!
P:hi!
②使用检索算法（视频中交代了一种粗略的算法），在AI记录中查找"hi"。比如找到了完全匹配的结果"hi"，再看对应的玩家记录，如果有多个玩家记录："how are you?" "how's it going?" "how are you doing?"，随机选取一个
AI:hello!
P:hi!
AI:how are you?
AI:hello!
P:hi!
AI:how are you?
P:I'm fine
②使用检索算法，在AI记录中查找"I'm fine"。比如找到了最优的结果"I'm OK"，再看对应的玩家记录，如果只有一个："glad to hear that"，则直接输出
┋
重复上面的过程，你会发现这种自我学习其实就是以玩家的回复套玩家的回复，充实完善自己的数据库。
我们可以把它看作一个触发式复读机。
其实像现在市面上的各种聊天AI，都是这种自我学习算法。其性能高地只不过在于云数据库大小（决定储存多少组对话），还有检索算法的时间复杂度以及最优性（决定处理效率，以及对话搜索结果是否准确）。
因此这就是为什么你怼不过小冰，因为它从某些喷子那里获得了与你的话相匹配的结果，因此和你对怼的实际上是那些喷子。来自群组: Command Block Logic
2021.12 数据，可能有更多内容
国外原帖：http://www.planetminecraft.com/project/albert-ai---a-self-learning-chatbot/视频搬运：
https://www.bilibili.com/html/player.html?aid=8572631&wmode=transparent&as_wide=1&page=1
http://www.bilibili.com/video/av8572631
存档下载：
https://pan.baidu.com/s/1i5C38xB
实际运行图片：
这款AI能实现对话、自我学习的功能。
其中有关键盘操作、聊天框显示、文本储存、最佳匹配、自我学习算法原理都在视频中。
原理：
大部分原理的概况作者已经在视频中阐明了，具体算法看视频
下面是具体模块介绍（内容不说了，都是按照算法编写的指令，而且有很多枚举相当长，大家知道怎么运行的就行了）
视频中唯一没有涉及到的是模型动画。
其实模型动画就是修改了钻石锄头不同损害值时的模型，再加上高频修改AS头戴的钻石锄头的损害值让模型仿佛能动起来。
自我学习算法详解：
AI:hello!
接着玩家输入一个消息：AI:hello!
P:hi!
①在AI记录中查找"hello",在玩家记录中查找对应的"hi"，若两者只要有一个没有完全匹配的结果则在AI记录中新增"hello"，对应匹配玩家记录新增"hi"P:hi!
②使用检索算法（视频中交代了一种粗略的算法），在AI记录中查找"hi"。比如找到了完全匹配的结果"hi"，再看对应的玩家记录，如果有多个玩家记录："how are you?" "how's it going?" "how are you doing?"，随机选取一个
AI:hello!
P:hi!
AI:how are you?
玩家再输入一个消息P:hi!
AI:how are you?
AI:hello!
P:hi!
AI:how are you?
P:I'm fine
①在AI记录中查找"how are you?",在玩家记录中查找对应的"I'm fine"，若两者只要有一个没有完全匹配的结果则在AI记录中新增"how are you?"，对应匹配玩家记录新增"I'm fine"P:hi!
AI:how are you?
P:I'm fine
②使用检索算法，在AI记录中查找"I'm fine"。比如找到了最优的结果"I'm OK"，再看对应的玩家记录，如果只有一个："glad to hear that"，则直接输出
┋
重复上面的过程，你会发现这种自我学习其实就是以玩家的回复套玩家的回复，充实完善自己的数据库。
我们可以把它看作一个触发式复读机。
其实像现在市面上的各种聊天AI，都是这种自我学习算法。其性能高地只不过在于云数据库大小（决定储存多少组对话），还有检索算法的时间复杂度以及最优性（决定处理效率，以及对话搜索结果是否准确）。
因此这就是为什么你怼不过小冰，因为它从某些喷子那里获得了与你的话相匹配的结果，因此和你对怼的实际上是那些喷子。
=-=又一个NB的原理，看命令方块看的晕=-=
组长吼~话说这就是原版中的聊天机器人吗！还有自我学习？是指还能教她东西完成更多功能吗？！
卧槽可以调戏AI吗？就像艾希一样【兴奋】
本帖最后由 FHC红石 于 2017-2-12 21:25 编辑
不行了太可怕了，居然把盔甲架的名字作为tellraw输出，太机智了
真的自我学习功能，还支持导入导出
能搞出中文就好了
还有更可怕的算法，感觉看不懂= =
不行了太可怕了，居然把盔甲架的名字作为tellraw输出，太机智了
真的自我学习功能，还支持导入导出
能搞出中文就好了
还有更可怕的算法，感觉看不懂= =
= =666这个自我学习的脑洞可啪
晕
自我学习……
我TM还能说啥……
我TM还能说啥……
自我学习...在mc里实现了这东西，太可怕了
好尴尬...评分的时候打错字了
好尴尬...评分的时候打错字了
Minecraft可以自己思考了，word的天！翻译要改成他的世界了！！！
讲真我每次有点思路就发作品了
弱人工智能………可以
目前就正在尝试钻AI的空,自己的笔记本已经写了很多东西,不过由于没高数的支持,所以基本都是一堆大概框架。
人工智能真要玩起来,梯度下降、损失率什么的在MC里实现运行效率会坑人的低,但这样子的话机器人会更聪明,至少不会回你那么多无意义的内容。
所以,@FHC红石 ,问个有趣的小问题,你愿意与一个快速的笨蛋在一起呢,还是与一个慢死人的天才在一起呢?(与此类似的问题我在两年前也发了一个XD)
目前就正在尝试钻AI的空,自己的笔记本已经写了很多东西,不过由于没高数的支持,所以基本都是一堆大概框架。
人工智能真要玩起来,梯度下降、损失率什么的在MC里实现运行效率会坑人的低,但这样子的话机器人会更聪明,至少不会回你那么多无意义的内容。
所以,@FHC红石 ,问个有趣的小问题,你愿意与一个快速的笨蛋在一起呢,还是与一个慢死人的天才在一起呢?(与此类似的问题我在两年前也发了一个XD)
倒是想知道他是整个句子查找的还是会断字的，毕竟也可以相差很远。
还有会不会加权随机，看出现次数什么的
还有会不会加权随机，看出现次数什么的
可以很强势
英文硬伤，就不能汉化一下。。。。
可以可以，，，e文捉急，求野生字幕君
我想问一下视频的背景音乐是什么
很好听
很好听
很帅很使用 加油啊楼主
便是看着都头晕，更别说去做了= =
饿6666666666
这个就有点厉害了...
原来是这样
萌新震惊
自我学习。。。。。。恐怖如斯！