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導語：看過電影《超能陸戰隊（Big Hero 6）》的朋友，想必對那個健康助手機器人——大白（Baymax）印象深刻吧？這里，也有一款很酷的智能助手——艾娃（AWA），其全名為「跨領域虛擬助理」（Agnostic Virtual Assistant，AWA）。如果說大白還是一個虛幻的角色，那麼「艾娃」則是一個真實的、在研的、你我都能參與的開源項目。如果你也想開發一個類似於大白的智能助手，那麼「艾娃」這個項目，就是一個絕佳的練手機會（至少讓你知道「豬」是怎麼跑的）。
以下為「艾娃」項目說明文檔部分編譯內容，讀者朋友可點擊「閱讀原文」查看原文。
「艾娃」項目的主要目的在於，為任意領域輔助創建一個聰慧的、快速反映的虛擬助手。這是一個基於NodeJS的開源項目，任何對此項目感興趣的人，都可以出點力、發點熱，讓「艾娃」愈發聰明、貼心。
如今，已有很多智能助手，滲透於我們的工作和生活之中。在未來幾年，這樣的趨勢，將會愈發明顯。我們知道，在本質上，這些助手，都是一些應用程序，依靠人工智能引擎，協助人類便捷地完成某類工作。
很顯然，在未來，人們會越來越少利用點擊/動作（click/action），來操控這類智能程序，而更多的是，利用對話式（conversational）的交互，來表明自己的目的。出於這個原因，「艾娃」項目就是為了創建一個跨領域的和可重用的系統，以幫助開發者創建任意領域的虛擬助理。
關於語言處理的小故事…以及「艾娃」是如何工作的？
如果你還從沒跟虛擬助理/機器人打過交道，那麼你需要了解一點這類智能程序的基本運行模式，通常來說，它需要分析一個給定的輸入（通常是一句話），然後給出一個語義值（即它的理解和反應）。
要做到這一點，不可避免地，我們要用到自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）技術，「艾娃」利用NLP技術，結合上下文場景，做出必要反應。例如，你給「艾娃」下一個指令：
“I need an appointment with the dentist tomorrow at 2pm in London”（明天下午在倫敦我需要預約一個牙醫）
為了理解這句話的內涵，「艾娃」就需要為這句話創建一個分析場景，例如：
•主語：我（I）
•行為：需要（need）
•值：1
•賓語：預約（appointment）
•項目：牙醫（the dentist）
•何時：周五2016年6月11日14:00:00
•位置：倫敦（London）
「艾娃」據此給出一個上下文信息：
•語言=英語（EN）
•類型=陳述句
•情緒=0（中性）
•分類器=/旅遊/過境
•特徵文件：如果當前用戶以前與「艾娃」聊過，則返回聊天記錄
「艾娃」的行為取向，自然取決於「構造者」的設置。接下來的一步是，處理「構造者」設置的所有意圖。所謂意圖呢，無非就是在理解場景（句子要素之間的關係）和上下文信息基礎上，給出一系列的規則。例如：
•有位置信息嗎？是的，倫敦
•是負面情緒嗎？不，是中性的
•知道在什麼時候嗎？是的，明天下午2點以後
如果上下文理解是成功的，那麼意圖就顯而易見了。它會落實為一個或多個行為，這些行為，將以應答的模式，反饋給用戶。例如說，「艾娃」會自動做到：
•在$ { LOCATION}$ {DATE}和${ITEM}為要素，自動在用戶的手機日曆中設置預約。
以$開頭並以花括號括起來的是變量，在這里，它們分別是倫敦、2016年6月11日14:00:00、牙醫。
請注意，在手機日曆中設置預約，是「艾娃」在正確理解語意的基礎上的自主行為，否則「智能」何以體現？
有點心動吧？心動不如行動，接下來，我們要做到的就是——
安裝「艾娃」
「艾娃」（AVA）是可以用npm來安裝（註：NPM全稱為node package manager，是隨同NodeJS一起安裝的包管理工具）：
$ npm install –save ava-ia
「艾娃」的基本用法，讀者可以參閱該項目文檔說明，下面我們簡要介紹有關「艾娃」的2個重要的實例方法。
「艾娃」中的實例方法
intent()
在「艾娃」中，第一個重要的方法就是intent()，intent意為「意圖」，顧名思義，這種方法的目的，就是教懂「艾娃」，以用什麼樣的形式來答復你。如前文介紹，「艾娃」的核心部分，就是由若干「意圖」（intents）和「行為」（Actions）構成的。在做到上，這些「意圖」和「行為」，實質上，都是一些是簡單的函數，它們接收狀態參數，通過「運算」，然後據此給出一個內部反應。
intent方法是可鏈接的（chainable），這意味著，你可以將所有你要表達的意圖，層層附加起來。意圖越多，遇事時，「艾娃」就會有為多元的表現，看起來就會更聰明。intent方法通常需要兩個參數：
intent: 想要鏈接的函數
actions: 行為函數（或者行為函數數組），當「意圖」被充分理解後，這些函數就會被調用。
現在舉例如下：
import { weather } from `ava-ia/lib/intents`;
import { forecastYahoo } from `ava-ia/lib/actions`;
ava.intent(weather, forecastYahoo);
上面代碼前兩行的功能是，分別從「意圖庫」導入「天氣」，從「行為庫」導入「雅虎天氣預報」然後第三行代碼是用「(天氣，雅虎天氣預報)」作為參數對，形成intent方法：ava.intent(weather, forecastYahoo)。
如果我們想把同一個intent方法，附加兩個行為（action），也非常簡單，僅僅需要導入新的行為庫，然後在行為參數里用方括號[]將多個「行為」，以逗號「,」隔開，形成一個「行為」數組即可，如下所示：
import { forecastYahoo, forecastMSN } from `ava-ia/lib/actions`;
ava.intent(weather, [forecastYahoo, forecastMSN]);
單一方案，不存在抉擇。那麼倘若有多個行為方案呢，又該如何抉擇呢，就要看哪個行為反應快了。比如說，上面的代碼中，在了解天氣「意圖」中，有兩個行為方案：來自雅虎的天氣預報和有來自MSN的天氣預報，採取何種行為，這就要看雅虎和MSN哪個網站響應的快了！
如果你想創建一系列的「意圖（intent）」方法，這也非常方便，你需要做的就是導入更多的「意圖」庫和「行為」庫，然後通過「.」操作，追加更多(意圖，行為)對，如下所示：
import { weather, movie } from `ava-ia/lib/intents`;
import { forecastYahoo, movieDB } from `ava-ia/lib/actions`;
ava
.intent(weather, forecastYahoo)
.intent(movie, movieDB);
listen()
第二個比較重要的方法就是listen()了。這個方法的目的就是，想辦法和「艾娃」交談，讓它能聽懂我們的話。
listen()方法接收的是一個字符串（string）參數，輸出的就是一個「意願」（Promise），如下所示：
ava.listen(‘Do you know if tomorrow will rain in Bangkok?’)
.then(state => console.log(state))
.catch(error => console.log(state))
如果「意願」得以成功描述，那麼將返回一個包括若干狀態（state）的對象，這些狀態包含了意圖的結果。這些狀態屬性包括：
-
rawSentence（原句）:原始句子的字符串。
-
language（語言）:原始句子的符合ISO（CCA2）語言規範的字符編碼。
-
sentence（句子）:原始句子字符串的英文翻譯版
-
taxonomy（分類）:如果配置文件config.json 包含了AlchemyAPI 編碼，則有此項。這套編碼包括了一個有關分類的數組
-
classifier（分類器）：包含一個單詞數組，以確定句子的意義。
-
type（類型）:句子有三種類型：陳述句、疑問句或感嘆句。
-
Topics（主題）：一個數組，包含判斷句子主旨的最重要的單詞。
-
Tokens（令牌）：包含一個根詞的數組。
-
關係（relations）：描述一個句子中各個對象之間的關係：
-
主語
-
副詞
-
行為
-
賓語
-
何時
-
位置
-
值
-
sentiment（情緒）:一個描述情緒的數值（-5為最消極，0表示中性，+5為最積極）。
一個對象的最重要狀態，莫過於它的「行為（action）」，這個「行為」對象包括如下屬性：
-
engine（引擎）: 一個字符串，表明「行為」的名稱。
-
ms（毫秒）: 一個數字，描述獲取一個可用行為的毫秒數。
-
entity（實體）: 一個字符串，用以描述行為的內容
-
title（標題）: 一個字符串
-
text（文本）一個字符串（可選）
-
value（值）: 一個對象，用以描述有關內容的顯式信息（可選）。
-
image（鏡像）: 一個字符串超級連接（可選）
-
url（超級連接）: 一個包括更多信息的超級鏈接（可選）。
-
related（相關信息）: 一個帶有額外信息的對象 （可選）。
-
date（日期）: 一個日期（可選）
為了防止「艾娃」找不到某個語句適用的「行為」，listen()方法允許返回一個錯誤信息，然後用catch方法來「捕獲」這個錯誤信息，以備調試或後期優化。
進一步了解「艾娃」
如果內置的「艾娃」方法，其功能不能滿足你的需求，你還可以擴展「艾娃」的功能。「艾娃」的功能擴展，也是非常容易的。我們知道，所有預定義的「意圖」和「行動」，其實都是一些具有固定特徵的函數。所以，只要你遵循的函數的輸入接口標準，就可以輕鬆地創建屬於自己的「艾娃」，詳見文檔說明。如果你想了解更多有關「艾娃」信息，請看看相關的維基信息。
千里之行，始於足下。「大白」也不是一日構建起來的。現在的「艾娃」可能看起來還比較幼稚，但正是因為如此，才更加期待你的參與，只有這樣，「艾娃」的成長，才會更加茁壯。
譯者介紹：張玉宏，著有《品味大數據》一書
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