現如今人工智慧、個人助理以及聊天機器人不斷崛起，越來越多的諸如“Siri”、“Alexa”、“Cortana” 和 “Ok Google” 的智慧裝置將我們與網際網路以及日益增加的物聯網（IoT）連線起來，我們可以跟它們語音打招呼，擁有這樣的個人助理是人人都夢寐以求的事情。在 2017，幾乎所有的資訊程式和智慧手機系統都有聊天機器人或語言助理功能！儘管人工智慧的真正水平還是飽受爭議的，但我們正親眼目睹人工智慧世界的興起——人人都擁有為其所支配的虛擬助理！

幸運地是，對於想要參與人工智慧開發的開發者來說，有大量的服務及框架來簡化開發流程。方便連線智慧家居、控制自制媒體中心、通過個人AI助理傳送各種資訊……這都歸功於 API 和服務，讓我們有了這麼多建立人工智慧的方法。經過 2015 和 2016 整整兩年的發展，2017 年開發者擁有比以往任何時候都多的構建方法。

本文中我們將分享一些較為實用的服務，旨在讓開發者能夠將自己的 App 和 IoT 裝置連線到語音識別、聊天機器人和人工智慧之上。

Wit.ai

Wit.ai是一種為開發人員提供結合了語音識別和機器學習的服務。它能將口頭命令轉換為文字，並且還可以對如何理解這些命令進行訓練。它還有一種機器學習的形式，您可以在其中訓練它理解以前不理解的命令，然而這並不是一個自動的過程（這還不是一個完全智慧的生物！）。在 2015 年初，他們加入了 Facebook 並開放了整個平臺，免費給公共和私有例項使用。自那以來，雖然它的發展趨勢一直跌宕起伏，但該團隊為 2017 年準備了大計劃。

Wit.ai有兩個主要元素需要在你的 App 中設定——目的（intent）和實體（entity）。意圖（intent）是特定指令應該採取什麼特定行動（例如，開啟燈光）。實體（entity）是我們的AI需要知道的一個特定的物件或片段資訊來實現意圖，例如哪種光？是不是智慧光？它應該知道光可以切換成特定的顏色嗎？這並不需要從頭開始建立意圖，Wit.ai 還提供方式直接獲取開發者社群現有的意圖，這簡直牛得不得了！

Wit.ai 也有“角色”的概念，在那裡它可以學習區分不同語境中的實體（例如，指令的不同數字可以指代不同的東西，如年齡，訂單，計數）。它還有一些它能理解的內建的實體型別，如溫度，連結，電子郵件，持續時間等。

Wit.ai 的一個新功能是“故事”功能，它允許你以新的方式定義典型的對話。您可以設定初始問題，如“悉尼的天氣如何？”，然後定義系統應該執行的步驟和提出後續問題。它具有“分支”的概念，如果系統在前面未能獲得全部所需的資訊（例如，如果使用者說“天氣怎麼樣”），則以不同的方式調整會話。

Wit.ai 為iOS，Android，Node.js，Raspberry Pi，Ruby，Python，C，Rust 和 Windows Phone 的開發人員提供一個 Wit.ai API。它甚至為前端開發人員提供一個JavaScript外掛。

Api.ai

Api.ai 是一個聊天機器人 API，它跟 Wit.ai 類似，有目的和實體。它提供機器學習功能，如果有人使用跟個人助理的硬體編碼稍微不同的短語，這時它便可以做出猜測。他們於 2016 年 9 月被 Google 收購。它現在是為Google的Home平臺構建會話介面的主要方式之一。

Api.ai 與 Wit.ai 不同的一個關鍵點是“域”。域是 Api.ai 各種知識和資料結構的集合，它可以在每個 Api.ai 代理中使用（ app 在 Api.ai 中稱為“代理”）。域可以包括常見動詞和內容型別兩者的知識。例如，與 “Book hotel” 相比，它能理解 “Book restaurant” 是不同型別的資料。它有各種關於歷史，詞義，偉人（例如名人，作家，人物），電影，股票價格等百科全書式主題的真實資訊。

Api.ai可以免費使用，但目前在他們的網站上卻有點誤導性——截至2016年，它並不完全免費。大部分 “域” 現在要求你升級賬號，但價格不詳（開發人員需要聯絡Api.ai的銷售團隊）。 Api.ai 還有一個付費的企業選項，允許整個服務在內部的私有的雲上​​執行，瞭解更多詳情請聯絡他們的服務團隊。如果你使用完全私有的，這是非常值得的。

Api.ai 具有 Android、iOS、Apple Watch、Node.js、Cordova、Unity、C ++、Xamarin、Python和JavaScript等的 SDK。特別是Unity整合，可能會開放給除去以上列出的其他平臺！它也可以與亞馬遜的 Echo，Skype，Slack，Facebook Messenger，微軟的 Cortana 等進行整合。

如果你想用 Api.ai 構建人工智慧，可參考我在 SitePoint 上關於Api.ai入門的系列文章。

Melissa

如果自己想要進行更多 AI 方面的程式設計，並且你是 Raspberry Pi 愛好者，那麼可以參考 Melissa。 Melissa 是一款用 Python 編寫的開源個人助理，它能運行於 Raspberry Pi、Windows、OS X 和 Linux 系統。它的更新頻率很高，相當多人大讚於此。

Melissa 始終保持語音控制，並提供各式各樣的開箱即用對話方塊，包括做筆記、談星座、獲取維基百科的定義、播放音樂等等。 對於想要完全控制的 Python 開發人員而言，Melissa 可能就是為你量身定做！要了解更多資訊並獲取有關如何構建的詳細資訊，主開發人員 Tanay Pant 有一本更加詳細介紹 Melissa 的完整書籍，它已經被當作 Melissa 的詳細文件。

Clarifai

從一個完全不同的角度來看，Clarifai 是一種可以識別影象和視訊內容的人工智慧服務。 它有自己的深入學習引擎，經過每次使用都會不斷改進。如果你熱衷於將 AI 原型提升到一個全新的水平，為什麼不給予它檢視和識別物件的能力？ 它可以從標記影象，搜尋視覺上相似的其他影象和標記不適當的影象來做各種各樣的事情。如果你想把它提升到一個新的水平，你甚至可以用自己的例子來訓練平臺引進全新的概念。

為了將其整合到你自己的應用程式中，Clarifai 同時擁有用你的首選語言以及Python、Java 整合的 REST API 和 Node.js API。 他們的服務每個月最多能免費使用 5000 次使用。 我在 SitePoint 上有一個關於使用 Clarifai 的指南，想立刻構建人工智慧的夥伴們趕緊收藏 —— 如何基於影象識別技術讓 Web App 更加智慧

TensorFlow

如果你想要克服這些帶來大量繁重工作的服務，並且希望構建真正的人工智慧系統， Google TensorFlow 可能是就是你的不二選擇！ 雖然這將花費你更多時間來構建人工智慧，但與此同時你將學到更多關於深度學習和人工智慧的知識。TensorFlow 是“一個使用資料流圖進行數值計算的開源軟體庫”。這對於訓練影象識別系統或學習做語言處理這些事將是有益的。同時你也可以用 TensorFlow 構建會話式 AI，TensorFlow 是經過特定資料訓練的，如 SpeakEasy AI，這是一個基於在 Reddit 上數百萬條評論訓練的神經模型聊天機器人。

總結

這一系列服務和API可以幫助構建人工智慧、個人助理、聊天機器人等。無須成為電腦科學專家你也可實現 App 中的一些核心基礎框架！嘗試使用以上的服務，看看你可以建立什麼樣的人工智慧。 如果你對自己自信滿滿，建議你直接用 TensorFlow 去構建令人腦洞大開的人工智慧。

由中國人工智慧學會、阿里巴巴集團 & 螞蟻金服主辦，CSDN、中國科學院自動化研究所承辦的第三屆中國人工智慧大會（CCAI 2017）將於 7 月 22-23 日在杭州召開。作為中國國內高規格、規模空前的人工智慧大會，本次大會由中國科學院院士、中國人工智慧學會副理事長譚鐵牛，阿里巴巴技術委員會主席王堅，香港科技大學計算機系主任、AAAI Fellow 楊強，螞蟻金服副總裁、首席資料科學家漆遠，南京大學教授、AAAI Fellow 周志華共同甄選出在人工智慧領域本年度海內外最值得關注的學術與研發進展，匯聚了超過 40 位頂級人工智慧專家，帶來 9 場權威主題報告，以及“語言智慧與應用論壇”、“智慧金融論壇”、“人工智慧科學與藝術論壇”、“人工智慧青年論壇”4 大專題論壇，屆時將有超過 2000 位人工智慧專業人士參與。

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