客户对您的产品和服务有疑问，他们会在 Instagram、Facebook Messenger、WhatsApp 和所有其他社交媒体网站上发布这些问题。 他们打电话时你在哪里？ 大多数公司可能很难全天候关注社交媒体活动。 为此，对话式 AI 很有用。 对话式人工智能聊天机器人或 虚拟助理 当问题太多而没有足够的人来回答时，它会很有帮助。 此外，对话式 AI 有可能显着提升您的在线形象。 它可以提高您团队的工作效率，让您在更短的时间内为更多的消费者提供服务。 继续阅读，您将了解更多有关对话式 AI 课程、公司和示例的信息。
什么是对话式人工智能？
对话式 AI 是 AI 的一个子集，它允许用户与他们的设备进行自然对话，就像他们与真人交谈一样。
此外，高级聊天机器人或 AI 聊天机器人是对话式 AI 最常见的表现形式。 该技术还可用于改进现有的语音助手和数字中介。 尽管仍处于起步阶段，对话式 AI 技术正在迅速发展并得到广泛应用。
与传统聊天机器人在回答问题、解决问题和闲聊方面的能力有限不同，对话式 AI 聊天机器人可以做所有这些事情，甚至更多。 对话式 AI 交互由一些顶级公司设计，可以通过不同的媒体访问和完成，包括音频、视频和文本，而静态聊天机器人通常托管在公司网站上，仅限于文本对话。
对话式人工智能如何工作？
对话式人工智能有两种主要机制在起作用。 其中第一个是人工学习。 简单来说，机器学习是指能够“学习”并通过频繁使用变得更好的软件。 它从自己的交互中学习并存储它收集的数据。 此外，它存储这些数据并逐渐应用它以随着时间的推移变得更好。
最终结果是一个随着时间的推移而改进的系统，在您的网站上实施一年后变得更加有用。
另一个被称为 NLP 或自然语言处理。 这就是人工智能掌握英语的机制。 一旦经过训练可以识别单词和句子，自然语言生成就是下一步。 它以这种方式与您的客户沟通。
但是，如果消费者在社交媒体上直接向您发送消息，询问他们什么时候可以收到订单，对话式 AI 聊天机器人就会知道该说些什么作为回应。 它之所以这样做，是因为它从之前与用户的互动中了解到，在回答与运输相关的问题时，哪些短语最有效。
这个概念听起来可能很费力，但对话式人工智能聊天机器人实际上为客户提供了一种相对轻松的服务。
对话式人工智能的组成部分
对话式人工智能有四个基本组成部分。 以下是您需要了解的有关它们的信息。
#1。 自动语音识别 (Asr)
自动语音识别是人工智能在语音通信中的应用之一。 由于 ASR 的应用，该系统能够识别人类语音输入，这还允许它过滤掉背景噪音，应用语音到文本来推断查询，并模拟类似人类的响应。 引导对话和自然语言对话是自动语音识别软件 (ASR) 可以采用的两种形式。
然而，定向对话是一种更简单的自动语音识别 (ASR) 形式，可以回答是/否问题。 自然语言对话是更复杂和广泛的自动语音识别 (ASR) 形式，它复制了人类之间的实际讨论。
#2。 自然语言处理 (NLP)
使用 NLP，可以将原始信息转换为机器可读的格式，然后进行处理以生成所需的结果。 这些自然语言处理技术有助于机器学习以改进对话式 AI 算法。
此外，自然语言处理对于对话式 AI 至关重要，因为它使系统能够理解人类输入并生成相关响应。 理解可听语言涉及四个主要步骤：
- 强化学习：通过给系统正面或负面的强化，它可以学会自己做出决定。 该程序有一个目标，它使用多种技术来实现该目标。 此外，每个选择对目标实现的影响都会获得积分。 在自然语言处理中，它被用来使系统可以接受批评并从与他人的互动中成长。
- 输入分析：意图分析的目标是了解用户输入数据背后的动机。 如果输入是文本，对话式 AI 将使用 NLU 来理解单词并确定它们的含义。 自动语音识别 (ASR) 和自然语言理解 (NLU) 将协同工作来破译语音输入。
- 输入生成：对话式 AI 依赖于源源不断的新数据流，这些数据是通过“输入生成”过程生成的。 用户在网站或应用程序上的输入可以是键入的，也可以是大声说出来的。
- 对话管理：对话的节奏，以及何时停下来进行澄清等决定，都是通过对话来管理的。 Natural Language Generation 构建了这个特征（NLG）。 然而，一些顶级公司使用对话式 AI 的对话管理来密切关注对话并弄清楚已收到哪些数据以及仍需要哪些数据。 因此，系统可以通过提出后续问题或提供更多信息来进行讨论。
#3。 机器学习（机器学习）
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子领域，它使用各种统计模型和算法从数据中学习并预测未来结果。 在机器学习的帮助下，与计算机对话成为可能。 它允许系统根据其随时间收集的数据来提高对人类语言和响应的理解。 许多不同种类的机器学习 (ML) 用于对话式 AI，包括监督学习、无监督学习、深度学习和神经网络。
#4。 数据挖掘
数据挖掘是在大型数据集中寻找有意义模式的过程。 开发人员和公司可以通过使用数据挖掘来发现对话数据中的有用模式和见解，从而提高对话式 AI 的性能。 数据挖掘和机器学习有很多相似之处，但数据挖掘用于发现以前未发现的特征，而机器学习更关注根据历史信息进行预测。
公司可能采用哪些类型的对话式人工智能？
以下是公司可以用来完成简单任务的一些对话 AI 类型。
＃1。 聊天机器人
最初，聊天机器人被认为很受欢迎，因为它们具有自动化客户服务的潜力。 尽管如此，聊天机器人的当前趋势发生了完全出乎意料且令人愉快的转变。 除非您的公司是世界上最大的公司之一，否则您可能无法通过自动化联络中心的客户服务功能来获得值得的 AI 投资回报。
未来将有各种各样的场所可以找到聊天机器人，包括网站、Facebook Messenger、iMessage、展示广告等。 它不仅支持他们在这些情况下进行的查询； 他们还帮助客户将他们想要购买的东西归零。
然而，这并不是解决当今客户可用的大量选项的唯一解决方案，但它是一个很有前途的解决方案，因为它鼓励消费者与知识渊博的指南进行深入讨论。 该领域的专业人士已经开始将这个新的子集称为“会话营销”或“会话商务”（取决于上下文），尽管这只是因为会话人工智能的最新进展才有可能。
#2。 交互式语音识别系统
作为对话式 AI 的杰作，这些是公司用于自动化客户服务流程和削减联络中心成本的首批系统。 尽管在 1990 年代语音识别技术开始出现在市场上后，许多人不喜欢使用这样的系统，但由于省下的钱，企业也无力使用它们。
它们现在正与客户服务中的其他形式的自动化结合使用，无论是单独使用还是组合使用。 例如，T-Mobile 最近宣布他们将取消这些系统，转而采用更人性化的客户服务方式； 然而，他们还计划最终实施新的对话式 AI 聊天机器人，并显然在他们的客户服务产品和整体客户体验中找到其他效率。
#3。 语音助手
尽管语音助手类似于聊天机器人，但它们的不同之处在于用户必须大声说话才能交换信息。 因此，该行业已经转向适应更广泛的用途，而不仅仅是简单的交易。 用户引用的一些流行用法示例包括拨打电话、播放音乐、设置闹钟或提醒、获取有关当天天气的信息或控制智能家居设备。 为品牌和其他组织工作的开发人员创造的技能使客户能够提出有关品牌的查询，参与品牌入职体验，并获得补充品牌指导、推荐等。
然而，重要的是要记住，虽然部署语音助手可能对品牌有利，但单独这样做不会产生全漏斗参与度。 很少有公司利用对话式 AI 优于语音的优势，但它为消费者提供了一个令人信服的切入点，让他们可以开始产品搜索、提出考虑问题，并在脑海中列出他们正在考虑的特定产品的要素。 出于这些原因以及更多原因，对话式 AI 品牌战略应将语音作为关键组成部分。
#4。 手机助手
就像 Amazon Alexa、Google Home 和 Apple HomePod 等家庭语音助手可以对公司有所帮助一样，Siri、Google Now 等移动助手也可以，尽管在大多数情况下，消费者使用移动助手来执行操作他们需要快速完成的功能，但是当他们手忙脚乱时。 这相当于在驾驶、发送短信、查看天气或获取搜索引擎结果时使用文本到语音的功能。
此外，品牌可能会将此作为另一个切入点，因此，一些品牌已经在尝试移动语音订购等方法。 然而，在大多数情况下，纯语音对话式 AI 方法再次对客户与公司互动和返回公司的程度施加了不必要的限制。 如果客户被要求在公共场合或在他们的交流中需要隐私，他们就不太可能与品牌互动。
聊天机器人和对话式 AI 有什么区别？
会话式 AI 系统由于其培训级别的灵活性而具有广泛的潜在应用，从个人助理到客户服务再到内部业务流程自动化。
您可能已经熟悉最简单的对话式 AI 形式：常见问题 (FAQ) 机器人。 这些简单的计算机被称为聊天机器人，需要您输入特定术语才能收到满意的回复。 这些聊天机器人非常简单，它们可能不符合对话式 AI 的条件，因为它们不使用自然语言处理、对话管理或机器学习来随着时间的推移进行改进。
在对话式 AI 应用程序方面，虚拟个人助理是成熟度的下一个合乎逻辑的步骤。 Google Home、Apple 的 Siri 和亚马逊的 Alexa 只是对话式 AI 的几个例子。 它们是线性的，不会将信息从一个对话转移到另一个对话，并且适用于一般用途。 这些助手利用 ASR 和 NLP，但只提供基本的对话控制。
下一步是虚拟“客户”助理，这是一个特定于任务的对话式人工智能系统。 您可能已经与虚拟客户助理进行过交互，它作为一种可扩展的客户服务方法正变得越来越流行。 用户体验得到改善，因为这些程序会记住它们的设置并在后续交互中使用它们。
此外，虚拟员工助理与面向客户的同事一样聪明。 这些程序被称为机器人过程自动化，因为它们能够自动执行特定任务。 它们的实施是为了促进业务流程。 最前沿的对话式 AI 技术通常用于虚拟客户助理和虚拟员工助理，它们通常与公司的后台系统紧密集成，为客户和员工提供情境化和个性化的体验。
对话式人工智能公司
与客户建立联系需要高水平的人际互动和热情好客。 几乎没有人宁愿让机器给他们回电话，也不愿让真人给他们回电话。 此外，客户不喜欢长时间等待一个人。 此外，大量来电者会使您的员工不堪重负。
许多企业可以从使用对话式 AI 来改善客户服务中受益，这将减少这个问题并提高生产力。 它使用户能够像与人类一样与聊天机器人进行交互。 人工智能技术可以用近乎人类的方式回答问题。 以下是一些值得关注的顶级和最佳对话式 AI 公司。
#1。 对话流
Dialogflow 是一家网络搜索公司，创建用于与计算机交互的产品。 它将自己宣传为“具有最先进虚拟代理的逼真对话人工智能”，可用于客户支持中的自动语音智能或企业对消费者参与中的聊天机器人。 此用户界面可用于多种环境，例如 IVR 或浏览器应用程序。
此外，Dialogflow 提供的强大的性能仪表板和分析功能使进入全球消费者市场并将界面本地化为 30 多种语言和变体成为可能。 Malaysia Airlines 和 Domino's Pizza 等公司已经通过 Dialogflow 取得了成功，因此很明显这是一个值得关注的界面。
#2。 在Feedo
如果您经营一家拥有大量远程工作者的企业，您可能会对这家新的对话式 AI 初创公司感兴趣。 inFeedo 自称是亚洲领先的员工体验平台，旨在开发对话式 AI 以提高远程工作人员的工作效率并减少“倦怠”。
inFeedo 的聊天机器人 Amber 由该公司的自然语言处理 (NLP) 引擎提供支持，可帮助员工通过共享交互的历史进行联系。 除了提供富有同情心的评论外，该计划还可以通过了解对话的意图来更深入地研究潜在的员工困难。 毫不奇怪，该计划可以帮助 500 多个国家/地区的 60 多名工人，因为它可以理解 100 多种语言。
#3。 亚马逊莱克斯
Amazon Lex 是一项使用人工智能进行自然对话的 AWS 服务。 此外，它还是一个强大的深度学习工具，使开发人员能够访问与无处不在的亚马逊 Alexa 相同的功能。 该解决方案将复杂的自然语言模型整合到各种软件的对话用户界面的开发中。
此外，得益于对目的和上下文的理解，Amazon Lex 不仅可以执行基本的自动活动，还可以连接到其他 AWS 服务以查询数据和跟踪性能。 热衷于测试这个复杂聊天机器人的开发人员可以使用 AWS 的免费套餐 12 个月。
#4。 黄色.ai
Yellow.ai 的使命是开发一个突破性的商务聊天机器人，可以满足全球一千多家公司的需求。 Yellow.ai 的目标不是制造一个“愚蠢的机器人”，而是一个动态的聊天机器人。 该公司的聊天机器人支持 150 多种语言和 70 个不同的国家/地区。
此外，Yellow.ai 的技术是围绕一个专有的 NLP 引擎构建的，该引擎可以解释问题的上下文并“自然地”回应它。 该引擎可以在短短 10 天内将这些多语言语音对话机器人交付给客户和组织，而无需开发人员或数据科学家。 考虑到 Yellow.ai 已经帮助他们的客户创造了超过 100 亿美元的价值，因此 Yellow.ai 入选也就不足为奇了。
#5。 原型
Proto 为新兴地区的政府和企业客户创建聊天机器人，支持 XNUMX 多种资源稀缺的语言，包括他加禄语、基尼亚卢旺达语和 Twi。 Proto 创建的聊天机器人是独一无二的，因为它们能够同时用多种语言交谈，包括像 Taglish 这样的混合语言。
使用 Proto 专有的 NLP 引擎构建的聊天机器人正在广泛部署在政府服务部门，使公众更容易获得以前无法获得的服务，如消费者保护和商业登记。 但是，它还提供私营部门特定的聊天机器人，供电子药店、私人银行、公用事业供应商等使用。
#6。 微软天青
在推进技术方面，微软并不是那种会阻止使用人工智能的公司。 为了促进对话机器人的开发，Microsoft Azure 提供了一项名为 Power Virtual Agents 的服务。 此外，Microsoft Azure 的用户无需知道如何编码即可制作这些 AI 聊天机器人。 Microsoft Azure 还具有以下其他功能：
- 利用各种媒体和渠道
- 集中管理以实现安全扩展
- 具有学习和适应能力的机器人的快速发展
Microsoft Azure 不仅安全，而且还具有大量有用的功能。 据说微软每年在网络安全上的花费超过 1 亿美元，并在该领域雇佣了 3,500 名专家。 希望免费试用该技术一年的客户可以通过兑换 Microsoft 积分来实现。
C对话式 AI 示例
聊天机器人和虚拟助手，如 Alexa、Siri、Google Assistant、Cortana 等，都是对话式 AI 的例子。 这些助手能够解释用户的上下文和语言以提供适当的响应。
会话助手理解自然语言和人类意图，提供定制解决方案来处理棘手的客户问题，这与传统聊天机器人不同，传统聊天机器人只能为以特定方式提出的问题提供预建答案。 以下是对话式 AI 的一些示例：
#1。 设置会议：Smartaction
智能安排约会可帮助公司节省时间和金钱。 结果是缩短了客户的等待时间。 此外，通过提供顺畅、无忧的会面，可以增强积极的客户体验 (CX)。
可以安排约会，可以发送确认电子邮件，并可以给出说明； 一切都在对话式人工智能的帮助下。 他们还不断从与客户的谈话中收集数据，以优化和微调此类会面。
任何认真使用 AI 自动化技术的公司都应该寻找以直观设计和自然对话流而闻名的应用程序。 根据个人日程安排量身定制的约会提醒是减少错过约会的另一个必备工具。
然而，SmartAction 提供了带有对话式 AI 的自动安排，它认识到预约不是简单的交流，而是双方必须在日期和时间上达成妥协的来回讨论。
此外，通过使用重要的工作时间表数据，该公司的对话式 AI 提供了真正自然的语言体验。 SmartAction 提供的虚拟助手非常适合处理您可能想象的任何调度查询或交互。
如今，大多数客户更愿意在线或通过电话安排约会，将聊天机器人或语音 AI 技术整合到公司的电话服务中可以简化此流程并提高客户满意度。 由于对话式 AI 的多功能性，机器人可能会被各种企业的客户使用，包括餐厅、美容院、医疗诊所、汽车维修店等。
#2。 提出产品和服务建议：Automat.ai
企业之间将就客户反馈对塑造这些企业运营方式的重要性达成一致。 如果人工智能可以提供简单、个性化的建议，为什么不将其用于产品和服务推荐呢？
Automat.ai 是能够做到这一点的对话式 AI 的绝佳例子之一。 Automat 是一个人工智能系统，具有出色的聆听能力，可以“理解每个客户”。 它具有内置的产品推荐引擎，可提供定制的建议并让客户在整个购买过程中保持参与。
它被编程为及时提供产品推荐，并详细说明为什么这些产品是用户的理想选择，让客户确信他们的需求得到了满足。 Automat 的电子商务个性化套件可帮助企业提高客户忠诚度、促进销售并激发消费者在线购买的信心。
此外，自动机通过每十分钟检查一次公司的产品目录来做到这一点。 当客户访问在线商店时，该软件会了解客户的来源，并开始根据该信息构建个人资料。
Automat 会在顾客在店内时对其进行访谈。 该技术从客户的反应中了解他们的兴趣和偏好，然后在客户返回网站时根据这些因素提出建议。
#3。 为您的客户寻找解决方案：Cognigy
可以对话的人工智能非常适合用于服务行业。 您的客户会很高兴能够快速、全天候地访问他们问题的答案，这将使您的公司能够全天候提供服务。
对话式 AI 机器人可帮助公司节省客户服务费用，并更好地利用人类员工的时间。 LiveEngage、Bold360、MobileMonkey 和 Cognigy 是最受欢迎的可用程序。
此外，航空业正在取得成功。 在 COVID-19 航空危机期间，汉莎航空聘请了 Cognigy 的对话式 AI 服务，以更好地帮助其客户。
客户可以使用该机器人进行所有操作，从检查航班状态到在错过航班时重新安排航班。 当机器人检测到对话变得过于复杂时，它会将呼叫转交给人工操作员。
#4。 改善与客户的互动：Boost.ai
获得客户的兴趣对每家公司都至关重要。 对话式 AI 聊天机器人允许企业与潜在客户实时互动，并联系有可能转投竞争对手的客户。 公司还可以使用特定的受众和定制的优惠来让客户回头。
聊天机器人的响应速度比人快，而且它们收集和记住信息的能力意味着它们可以更深入地了解客户的需求。 消费者喜欢现场人员立即解决他们的问题或疑虑。
事实上，90% 的客户认为企业在 10 分钟内回复他们的销售或营销查询至关重要。 这些机器人允许客户 24/7 全天候联系企业并快速收到响应或解决方案。
Boost.ai 是一个自动语义理解 (ASU) 平台，使企业能够为其客户量身定制高性能、行业特定的虚拟助手。 此外，它的对话生成器不需要编码，并且可以无限扩展。
对话式人工智能课程
会话应用程序不仅因为我们越来越多的生活转向在线而重生，而且还被认为是数字化转型道路上的垫脚石之一。 因此，如果您一直在考虑进入对话式 AI 领域，那么隔离期可能是您这样做的理想时机。 在我们精选的对话式 AI 课程和教程中，无论您是经验丰富的对话式设计者还是新手，您都应该能够找到适合自己需求的内容。 以下是一些最佳对话式 AI 课程：
#1。 会话设计学院（所有课程访问）
我们的首选是 Conversation Design Institute，它提供各种对话设计课程，帮助您学习如何创建对话自然的聊天机器人和语音助手脚本。 通过全课程访问，您可以无限制地访问所有 CDI 课程内容。
此聊天机器人课程提供了一个工具库，用于构建您自己的聊天机器人或语音助手。 它还可用于创建 AI 伙伴和其他虚拟角色。 另一方面，如果您有兴趣在对话式 AI 领域发展广泛的专业知识，这是一个绝佳的选择。 个人可以使用这些信息来更好地缩小他们在该领域职业道路的选择范围。 另外，阅读 什么是虚拟助理：意思是服务和薪水。
您可以观看 130 多个视频讲座，并通过全课程访问访问所有 CDI 认证课程。 这些研讨会会定期更新全新的内容。 您将可以访问丰富的资源，包括由行业专业人士教授的 CDI 独家直播课程、测验、可下载的模板、有补贴的活动注册、CDI 校友网络等等。
本课程的主要特点包括：
- 提供各种课程
- 完全访问 CDI 的教学资源
- 用于创建对话界面的资源库
- 130 多个视频讲座
- 动手建议
了解聊天机器人编程的最佳方式是通过 Conversation Design Institute 的综合课程访问。
#2。 构建智能机器人 (Microsoft)
通过本课程，您将能够轻松地开始构建复杂的机器人，这些机器人能够接收语音，将其处理成意图，并通过基于文本聊天和支持语音的答案做出回应。
有什么好处：
- 开发基本机器人；
- 使用高级会话功能和语言升级机器人
- 了解服务；
- 结合个性聊天；
- 添加文本到语音和语音到文本；
- 将机器人与在线应用程序集成。
#3。 使用 IBM Watson 构建和部署 AI Messenger
“使用 IBM Watson 构建和部署 AI Messenger”指导项目大约需要一个半小时才能完成，它将帮助您创建一个功能齐全的聊天机器人，可以与客户互动并赢得预订。 对于新手来说，这是另一个不错的选择，因为它不需要任何编码知识即可上手。
一旦聊天机器人完成，就可以使用 Facebook Developers 将其发布到 Messenger。 它能够与客户沟通，回复他们的询问，并进行预订。
一旦参与者创建了 IBM Cloud 帐户，IBM Watson 与 Messenger 的聊天机器人界面就可用了。
该课程的亮点包括：
- 绝对不需要编程技能
- 制作一个功能齐全的聊天机器人。
- 将 Chabot 部署到 Messenger
- IBM 云帐户。
对话式 AI 有什么好处？
以下是对话式 AI 的一些主要优势。
#1。 节省时间
您的每一位客户都会与您的客户支持团队进行完美的互动。 然而，事实是，一些消费者在向您寻求帮助时会遇到比其他人更容易的问题。 使用聊天机器人或虚拟助手可以帮助您满足每个人的需求，而无需过多使用您的资源。
您和您的员工可以专注于更具挑战性的案例，而 AI 聊天机器人则可以处理更简单的案例。 它还缩短了两端的延迟。
此外，与您和您的团队不同，对话式 AI 可以同时处理许多索赔。 由此产生的客户支持系统更加有效。
#2。 降低客户服务成本
可悲的是，许多企业将客户服务视为一项开支。 培训和支付代理人全天候工作以响应看似无穷无尽的工单是昂贵的。 事实上，对话式人工智能可能有助于降低为客户提供支持的成本。 这样做有很多选择。 在人工智能的帮助下，支持组织中最平凡和重复的任务可以自动化。 支持人员可能厌倦了处理要求更改密码或从客户那里购买进度更新的票证。
#3。 非营业时间销售
对话式人工智能的优势之一是它可以帮助客户做出购买决定。 24/7 全天候销售是拥有 Internet 商店的一大优势。 只有有运输、销售或产品查询的消费者，在没有可用代理的情况下，才能阻止这种情况。
聊天机器人或数字助理很容易解决这个问题。 它始终开放，因此它可以帮助任何在结账前等待回答查询的人。 这意味着购买速度更快，客户不太可能对购买失去兴趣。
哪个聊天 AI 最先进？
Netomi 是目前最先进的聊天 AI。 该软件允许企业通过电子邮件、聊天、消息和语音快速轻松地解决客户服务问题。 其强大的自然语言理解 (NLU) 引擎使其在所有客户支持聊天机器人中具有最高的准确性。 具备全方位的AI客服体验，可在无人参与的情况下解决70%以上的客户问题。 Netomi 开箱即用地与业界最好的座席台软件兼容，这使得任何公司都可以毫不费力地实施它。 WestJet、Brex、Zinus、Singtel、Circles Life、WB Games 和 HP 只是该公司与之合作的众多公司中的一部分。
结论
对话式人工智能是公司扩张的重要工具。 由于其高度的适应性，它可以使用的领域可能会继续扩大。 因为它是一种对公司和个人客户都有用的工具，我们应该预计它的使用将在未来几年变得更加广泛。
对话式 AI 常见问题解答
什么是 4 种类型的聊天机器人？
- 机器学习聊天机器人
- 混合模型
- 基于关键字识别的聊天机器人
- 基于菜单/按钮的聊天机器人
Siri 被认为是聊天机器人吗？
人工智能驱动的通信技术，如聊天机器人和虚拟助手，属于“对话式人工智能”的概念。 所以是的，Siri 可以被认为是一个聊天机器人。
哪种语言最适合聊天机器人？
Python。 它广泛用于数据分析、机器学习和对话界面。 它具有简单明了的语法，即使是新手程序员也可以很快掌握。
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参考文献
