> 💡 提示:你可以在 VS Code 环境中直接运行 Python。 点击[docs](https://code.visualstudio.com/docs/languages/python?WT.mc_id=academic-15963-cxa)查看更多信息。
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## 与机器对话
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### Eliza 的研发
在 1960 年代的麻省理工学院,一位名叫 *Joseph Weizenbaum* 的科学家开发了[*Eliza*](https:/wikipedia.org/wiki/ELIZA)。Eliza 是一位计算机“治疗师”,它可以向人类提出问题并让人类觉得它能理解人类的回答。然而,虽然 Eliza 可以解析句子并识别某些语法结构和关键字以给出合理的答案,但不能说它*理解*了句子。如果 Eliza 看到的句子格式为“**I am** <u>sad</u>”(**我很** <u>难过</u>),它可能会重新排列并替换句子中的单词,回答 “How long have **you been**<u>sad</u>"(**你已经** <u>难过</u> 多久了)。
在 1960 年代的麻省理工学院,一位名叫 *Joseph Weizenbaum* 的科学家开发了[*Eliza*](https:/wikipedia.org/wiki/ELIZA)。Eliza 是一位计算机“治疗师”,它可以向人类提出问题并让人类觉得它能理解人类的回答。然而,虽然 Eliza 可以解析句子并识别某些语法结构和关键字以给出合理的答案,但不能说它*理解*了句子。如果 Eliza 看到的句子格式为“**I am** <u>sad</u>”(**我很** <u>难过</u>),它可能会重新排列并替换句子中的单词,回答 “How long have **you been**<u>sad</u>"(**你已经** <u>难过</u> 多久了)。
看起来像是 Eliza 理解了这句话,还在询问关于这句话的问题,而实际上,它只是在改变时态和添加词语。如果 Eliza 没有在回答中发现它知道如何响应的词汇,它会给出一个随机响应,该响应可以适用于许多不同的语句。 Eliza 很容易被欺骗,例如,如果用户写了 "**You are** a <u>bicycle</u>"(**你是** 个 <u>自行车</u>),它可能会回复 "How long have **I been** a <u>bicycle</u>?"(**我已经是** 一个 <u>自行车</u> 多久了?),而不是更合理的回答。
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> 🎥 点击上方的图片查看关于 Eliza 原型的视频
> 旁注:如果你拥有 ACM 账户,你可以阅读 1996 年发表的 [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract)的原始介绍。或者,在[维基百科](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA)上阅读有关 Eliza 的信息。
> 旁注:如果你拥有 ACM 账户,你可以阅读 1996 年发表的 [Eliza](https://cacm.acm.org/magazines/1966/1/13317-elizaa-computer-program-for-the-study-of-natural-language-communication-between-man-and-machine/abstract)的原始介绍。或者,在[维基百科](https://wikipedia.org/wiki/ELIZA)上阅读有关 Eliza 的信息。
[彼得与狼](https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_and_the_Wolf) 是俄罗斯作曲家[谢尔盖·普罗科菲耶夫](https://en.wikipedia.org/wiki/Sergei_Prokofiev)创作的音乐童话。它讲述了彼得勇敢地走出家门,到森林中央追逐狼的故事。在本节中,我们将训练帮助 Peter 追狼的机器学习算法: