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人工智能，个人助理和聊天机器人领域一直在迅速成长。 个人助理例如“Siri”，“Alexa”，“Cortana”或“Ok Google”，可以让我们连接到网络以及日益增长的物联网(IoT)，这种想法变得越来越司空见惯 。 到了2017年，几乎每个即时通讯程序和智能手机操作系统都有聊天机器人或个人助理可用！ 虽然这种“人工智能”的真实水准是有争议的，但我们正在目睹一个人人都有虚拟助手的新世界的开始！

幸运的是，对于想要参与这个行动的开发人员来说，触手可及的一系列服务可以让你轻松地开始构建基本的人工智能，聊天机器人和/或个人助理，以达到你梦想的目的。 连接您的智能家居，控制自制媒体中心，通过个人AI助理提供各种信息...由于有这些API和服务，你拥有了更多选择。 在经历了2015年和2016年的发展，使得2017年开发者比以往任何时候都有更多的选择。 开发人员真的可以开始构建自己的解决方案。

在本概述中，我们将介绍现有的服务，使开发人员能够在2016年开始将自己的应用程序和IoT设备与语音识别，聊天机器人和人工智能连接起来。

Wit.ai

Wit.ai是为开发人员提供语音识别和机器学习的良好组合的服务。 它提供将语言命令转换为文本的服务，并且也可以训练来理解这些命令。 它还有一种机器学习的形式，您可以在其中训练它，以了解以前不明白的命令，但这不是一个自动的过程(这不是一个完全智能的软件！)。 在2015年初，他们加入了Facebook，并开放了整个平台，对所有人免费。 自那时起，它的发展起起落落，但是团队2017年有很大的计划。

Wit.ai有两个主要元素－意图和实体，你可以在应用程序中设置。 意图是指令应该采取什么行动(例如打开灯)。 实体是我们的AI需要知道的特定对象或信息，用于执行意图(例如哪个光是智能灯？应该知道光可以切换到什么特定的颜色吗？) Wit.ai还提供访问开发人员社区的现有意图，而不需要从头开始创建意图，这是非常便捷的！

Wit.ai也有“角色”的概念，在那里它可以学习区分不同上下文中的实体(例如，指令的不同部分的数字可以指不同的对象，如年龄，订单，账户)。 它还有一些内置的可理解的实体类型，如温度，URL，电子邮件，持续时间等。

Wit.ai的一个新功能是“故事”特性，可以让您以新的方式定义典型的对话。 您可以设置初始问题，如“悉尼的天气怎么样？”，然后定义步骤以及系统应该提出的和后续问题。 它具有“分支”的概念，如果系统没有获得所有必需的信息(例如，如果用户反而说“天气怎么样”)，则以不同的方式展开对话。

Wit.ai API提供给开发iOS，Android，Node.js，Raspberry Pi，Ruby，Python，C，Rust和Windows Phone的程序的开发人员。 它甚至有一个供前端开发人员使用的JavaScript插件。

Api.ai

Api.ai是一个聊天机器人API，它也拥有意图和实体，提供与Wit.ai类似的功能。 它提供机器学习功能，如果有人使用的短语稍微不同于硬编码到聊天助手里的短语，它有时可以猜测短语的含义。 他们在2016年9月份被Google收购。它现在是构建Google家庭平台对话界面的主要方式之一。

Api.ai与Wit.ai不同的一个关键点是域“Domains”。 域是来自Api.ai的各种知识和数据结构的集合，可以在每个Api.ai代理(在Api.ai中称为“代理”)中使用。 域可以包括常见动词和内容类型的知识。 举例来说，与“预定宾馆”相比，它了解“预定餐厅”请求是不同类型的数据。 它有一系列真实信息，有关于像百科全书一样的主题，如历史，词义，意义重要的人物(例如名人，作家，人物)，电影，股票价格等等。

Api.ai可以免费使用，但目前在他们的网站上有点误导性 - 截至2016年，它并不完全免费。大多数“域”现在要求您升级账户，但是价格不清楚(开发人员需要联系Api.ai的销售团队)。 Api.ai仍然有一个付费企业选项，允许整个服务在内部的私有云上运行，有关更多信息可以咨询他们的服务团队。 如果你需要完全私有化的用途，这是非常有价值的。

Api.ai具有分别用于Android，iOS，Apple Watch，Node.js，Cordova，Unity，C ++，Xamarin，Python和JavaScript等的SDK。 特别是Unity集成可以允许你集成未列出的一系列其他平台！ 它也可以与亚马逊的Echo，Skype，Slack，Facebook Messenger，Microsoft的Cortana等进行整合。

如果你想尝试Api.ai，我在SitePoint(https://www.sitepoint.com/series/building-an-ai-assistant-with-api-ai/)上有一个关于Api.ai入门的系列文章。 请记住，域名需要一个付费帐户，所以我把例子放在一起，但不再回答每个问题，因为我没有付费帐户。

Melissa

如果你宁愿亲自做更多的AI方面的编程，而且你又是Raspberry Pi的粉丝，你可以使用Melissa。 Melissa是一款以Python编写的开源个人助理，运行于Raspberry Pi，Windows，OS X和Linux。 很多人都称赞，它的更新频率很高。

Melissa始终保持语音控制，并提供各种样品对话框，包括记录笔记，告诉你的星座，维基百科的定义，播放音乐等等。 对于想要完全控制的Python开发人员，Melissa是最好的选择！ 要了解更多信息并获取有关如何组合的详细信息，主要的开发人员Tanay Pant，写了一本书，更详细地介绍了它，这也成为Melissa的详细文档。 我在这年初就和他谈了Melissa。 他为Melissa付出了很多努力！

Clarifai

Clarifai提供了一种从完全不同的角度来看待人工智能的服务，一个可以识别图像和视频内容的人工智能服务。 它有自己的深入学习引擎，在每一次使用中不断改进。 如果您热衷于将AI原型提升到一个全新的水平，那为什么不赋予它观察和识别对象的能力？ 它可以做各种各样的事情，例如标记图像，搜索视觉上相似的其他图像和标记不适当的图像。 如果你想把它提升到一个新的水平，你甚至可以用自己的例子来训练并教给平台全新的概念。

为了将其整合到您自己的应用程序中，Clarifai拥有一个可以与您的首选语言如Python，Java和Node.js API集成的REST API。 他们的服务每个月可免费使用5000次。 对于那些想要尝试Clarifai的开发者，在我的SitePoint(https://www.sitepoint.com/how-to-make-your-web-app-smarter-with-image-recognition/)上有一个关于使用Clarifai的指南 - 如何使您的Web应用程序更智能的图像识别。

TensorFlow

如果您想要超越那些为您提供大量重要功能的服务，并且真正希望从相对基础的层次来制作真正的人工智能系统，Google的TensorFlow可能是您的选择！ 虽然这样做将需要更长时间，但你会学到更多有关深度学习和人工智能的知识。 TensorFlow是“使用数据流图进行数值计算的开源软件库”。 它是训练你自己的图像识别系统或学习做语言处理的最佳选择。 您还可以使用TensorFlow开发经过特定数据训练的会话式AI，例如SpeakEasy AI，它是一个基于在Reddit上数百万条评论训练的神经模型的聊天机器人。

基于TensorFlow编写的程序可以超出你的想象，有位开发人员对其进行训练，以编写风靡已久的90年代电视剧“老友记”的新剧集。

结论

有一系列服务和API可以用了开发人工智能，个人助理，聊天机器人等，甚至更多。 您不需要成为计算机科学专家来实现您自己的应用程序中的一些核心基础知识！ 尝试以上几个，看看你可以创建什么。 如果您觉得超级自信，请直接使用TensorFlow，创造出让人兴奋的应用。

如果您使用上述任何服务开发出您自己的AI原型，或者您已经体验过上述或者没有提及的服务，请在评论中分享，或者在Twitter上与我取得联系(@ thatpatrickguy)。 我愿闻其详！

英文原文：https://www.sitepoint.com/simple-ways-to-build-artificial-intelligence/

译者：ljw