AI人工智能Python实现简单人机对话：你好，人类！

在人工智能进展的如火如荼的今天，我们如果不尝试去接触新鲜事物，马上就要被世界淘汰啦~ 本文拟使用Python开发语言实现类似于WIndows平台的“小娜”，或者是IOS下的“Siri”。最终达到人机对话的效果。

【实现功能】

这篇文章将要介绍的主要内容如下： 　　1、搭建人工智能–人机对话服务端平台 　　2、实现调用服务端平台进行人机对话交互

【实现思路】

AIML 　　AIML由Richard Wallace发明。他设计了一个名为 A.L.I.C.E. （Artificial Linguistics Internet Computer Entity 人工语言网计算机实体） 的机器人，并获得了多项人工智能大奖。有趣的是，图灵测试的其中一项就在寻找这样的人工智能：人与机器人通过文本界面展开数分钟的交流，以此查看机器人是否会被当作人类。

• 本文就使用了Python语言调用AIML库进行智能机器人的开发。
• 本系统的运作方式是使用Python搭建服务端后台接口，供各平台可以直接调用。然后客户端进行对智能对话api接口的调用，服务端分析参数数据，进行语句的分析，最终返回应答结果。
• 当前系统前端使用HTML进行简单地聊天室的设计与编写，使用异步请求的方式渲染数据。

【开发及部署环境】

开发环境：

• Windows 7 ×64 英文版
• JetBrains PyCharm 2017.1.3 x64

测试环境：

• Windows 7 ×64 英文版

【所需技术】

1、Python语言的熟练掌握,Python版本2.7 2、Python服务端开发框架tornado的使用 3、aiml库接口的简单使用 4、HTML+CSS+Javascript(jquery)的熟练使用 5、Ajax技术的掌握

【实现过程】

1、安装Python aiml库

pip install aiml

2、获取alice资源 Python aiml安装完成后在Python安装目录下的 Lib/site-packages/aiml下会有alice子目录，将此目录复制到工作区。 或者在Google code上下载alice brain: aiml-en-us-foundation-alice.v1-9.zip 3、Python下加载alice 取得alice资源之后就可以直接利用Python aiml库加载alice brain了：

import aiml
os.chdir('./src/alice') # 将工作区目录切换到刚才复制的alice文件夹
alice = aiml.Kernel()
alice.learn("startup.xml")
alice.respond('LOAD ALICE')

注意加载时需要切换工作目录到alice(刚才复制的文件夹)下。 4、 与alice聊天 加载之后就可以与alice聊天了，每次只需要调用respond接口：

alice.respond('hello') #这里的hello即为发给机器人的信息　

5. 用Tornado搭建聊天机器人网站

Tornado可以很方便地搭建一个web网站的服务端，并且接口风格是Rest风格，可以很方便搭建一个通用的服务端接口。

这里写两个方法：

• get：渲染界面
• post：获取请求参数，并分析，返回聊天结果
• Class类的代码如下：

class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler):
 def get(self):
 self.render('chat.html')
 
 def post(self):
 try:
  message = self.get_argument('msg', None)
 
  print(str(message))
 
  result = {
  'is_success': True,
  'message': str(alice.respond(message))
  }
 
  print(str(result))
 
  respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
 
  self.write(respon_json)
 
 except Exception, ex:
  repr(ex)
  print(str(ex))
 
  result = {
  'is_success': False,
  'message': ''
  }
 
  self.write(str(result))

6. 简单搭建一个聊天界面

该界面是基于BootStrap的，我们简单搭建这么一个聊天的界面用于展示我们的接口结果。同时进行简单的聊天。 7. 接口调用　　 我们异步请求服务端接口，并将结果渲染到界面

$.ajax({
type: 'post',
 url: AppDomain+'chat',
 async: true,//异步
 dataType: 'json',
 data: (
 {
 "msg":request_txt
 }),
 success: function (data)
 {
  console.log(JSON.stringify(data));
  if (data.is_success == true) {
  setView(resUser,data.message);
 }
 },
 error: function (data)
 {
 console.log(JSON.stringify(data));
}
});//end Ajax

这里我附上系统的完整目录结构以及完整代码-> 8、目录结构 9、Python服务端代码

import os.path
import tornado.auth
import tornado.escape
import tornado.httpserver
import tornado.ioloop
import tornado.options
import tornado.web
from tornado.options import define, options
 
import os
import aiml
'''
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'''
os.chdir('./src/alice')
alice = aiml.Kernel()
alice.learn("startup.xml")
alice.respond('LOAD ALICE')
 
 
define('port', default=3999, help='run on the given port', type=int)
 
 
class Application(tornado.web.Application):
 def __init__(self):
 handlers = [
  (r'/', MainHandler),
  (r'/chat', ChatHandler),
 ]
 
 settings = dict(
  template_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'templates'),
  static_path=os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'static'),
  debug=True,
 )
 
 # conn = pymongo.Connection('localhost', 12345)
 # self.db = conn['demo']
 tornado.web.Application.__init__(self, handlers, **settings)
 
 
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
 def get(self):
 self.render('index.html')
 
 def post(self):
 
 result = {
  'is_success': True,
  'message': '123'
 }
 
 respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
 self.write(str(respon_json))
 
 def put(self):
 respon_json = tornado.escape.json_encode("{'name':'qixiao','age':123}")
 self.write(respon_json)
 
 
class ChatHandler(tornado.web.RequestHandler):
 def get(self):
 self.render('chat.html')
 
 def post(self):
 try:
  message = self.get_argument('msg', None)
 
  print(str(message))
 
  result = {
  'is_success': True,
  'message': str(alice.respond(message))
  }
 
  print(str(result))
 
  respon_json = tornado.escape.json_encode(result)
 
  self.write(respon_json)
 
 except Exception, ex:
  repr(ex)
  print(str(ex))
 
  result = {
  'is_success': False,
  'message': ''
  }
 
  self.write(str(result))
 
 
def main():
 tornado.options.parse_command_line()
 http_server = tornado.httpserver.HTTPServer(Application())
 http_server.listen(options.port)
 tornado.ioloop.IOLoop.instance().start()
 
 
if __name__ == '__main__':
 print('HTTP server starting ...')
 main()

9、Html前端代码

  
 qixiao tools
 
 
 
 
 
 
 .top-margin-20{
  margin-top: 20px;
 }
 #result_table,#result_table thead th{
  text-align: center;
 }
 #result_table .td-width-40{
  width: 40%;
 }
 
 
 
 
 
 
 
 var AppDomain = 'http://localhost:3999/'
 $(document).ready(function(){
  $("#btn_sub").click(function(){
  var user = 'qixiao(10011)';
  var resUser = 'alice (3333)';
 
  var request_txt = $("#txt_sub").val();
 
  setView(user,request_txt);
 
  $.ajax({
   type: 'post',
   url: AppDomain+'chat',
   async: true,//异步
   dataType: 'json',
   data: (
   {
   "msg":request_txt
   }),
   success: function (data)
   {
   console.log(JSON.stringify(data));
   if (data.is_success == true) {
    setView(resUser,data.message);
   }
   },
   error: function (data)
   {
   console.log(JSON.stringify(data));
   }
  });//end Ajax
 
   
  });
 
 });
 function setView(user,text)
 {
  var subTxt = user + " "+new Date().toLocaleTimeString() +'\n·'+ text;
  $("#txt_view").val($("#txt_view").val()+'\n\n'+subTxt);
 
  var scrollTop = $("#txt_view")[0].scrollHeight; 
  $("#txt_view").scrollTop(scrollTop); 
 }
 


 
 
  
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【系统测试】

1、首先我们将我们的服务运行起来 2、调用测试 然后我们进行前台界面的调用 这里我们可以看到，我们的项目完美运行，并且达到预期效果。