Verwendung von Python für KI

Python ist eine leistungsstarke Sprache, die häufig in verschiedenen Bereichen verwendet wird, einschließlich künstlicher Intelligenz.

Hier ist ein einfaches Beispiel dafür, wie Sie mit Python einen interaktiven Agenten (IA) mithilfe grundlegender textbasierter Interaktion erstellen können. Erstellen wir einen einfachen Chatbot, der auf Benutzereingaben reagiert:

zufällig importieren

# Antworten definieren
Antworten = {
     "hi": ["Hallo!", "Hallo da!", "Hey!"],
     "Wie geht es dir": ["Mir geht es gut, danke!", "Mir geht es gut, danke!", "Mir geht es gut, wie wäre es mit dir?"],
     "bye": ["Goodbye!", "Siehe Du später!", "Bye bye!"],
     "default": ["Ich bin mir nicht sicher, was du meinst...", „Können Sie das bitte klarstellen?“, „Das habe ich nicht verstanden.“]
}

# Definieren Sie die Hauptfunktion zur Verarbeitung von Benutzereingaben und zum Generieren von Antworten
def main():
     print("Willkommen! Geben Sie zum Beenden 'bye' ein.")
     while True:
         user_input = input("You: ").lower() # Benutzereingaben abrufen und in Kleinbuchstaben umwandeln
         if user_input == 'bye':
             print(random.choice(responses['bye']))
             Pause
         Response = Responses.get(user_input, random.choice(responses['default'])) # Antwort basierend auf dem Benutzer abrufen Eingabe
         print("Bot:", Antwort)

# Hauptfunktion ausführen
if __name__ == "__main__":
main()

In diesem Skript definieren wir ein Wörterbuch mit dem Namen „Antworten“, in dem die Schlüssel Benutzereingaben und die Werte Listen möglicher Antworten für jede Eingabe sind.
Die Funktion main() nimmt kontinuierlich Benutzereingaben entgegen, prüft, ob sie mit einem Schlüssel im Antwortwörterbuch übereinstimmen, und gibt dann eine entsprechende Antwort aus. Wenn die Eingabe mit „bye“ übereinstimmt, wird das Programm beendet. Sie können dieses grundlegende Beispiel erweitern, indem Sie ausgefeiltere Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache integrieren oder externe Bibliotheken wie NLTK oder spaCy für erweiterte Verarbeitung und Antworten verwenden. Darüber hinaus können Sie Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch erkunden, um komplexere KI-Systeme zu erstellen.

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