伪人工智能（智能程度不太高）

微尘

（伪人工智能.py)
import random
import datetime
import re
from typing import Dict, List

class PseudoAI:
    def __init__(self, name: str = "小智"):
        self.name = name
        self.memory: Dict[str, List[str]] = {}  # 简单的记忆系统
        self.mood = "愉快"  # AI的情绪状态
        self.knowledge_base = {
            "问候": ["你好!", "嗨!", "很高兴见到你!", f"{self.name}向你问好~"],
            "再见": ["再见!", "下次见!", "保重!", f"{self.name}会想你的~"],
            "名字": [f"我是{self.name}, 你的伪人工智能助手!", f"你可以叫我{self.name}"],
            "天气": ["我无法查看真实天气，但希望今天是个好日子!", "天气真是个有趣的话题呢~"],
            "时间": [f"现在是 {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}"],
            "年龄": [f"作为一个AI，我没有真实的年龄，但我已经存在了{random.randint(1, 100)}个虚拟年"],
            "爱好": ["我喜欢和你聊天!", "学习新事物是我的爱好~"],
            "情感": ["我虽然没有真实情感，但能理解你的感受!", f"今天我的{self.mood}状态会让你感觉良好~"]
        }
        self.personality_traits = ["幽默", "好奇", "乐于助人", "知识渊博"]
        
    def respond(self, user_input: str) -> str:
        """生成对用户输入的响应"""
        user_input = user_input.lower().strip()
        
        # 记忆用户输入
        self._update_memory(user_input)
        
        # 检查特殊模式
        if any(greet in user_input for greet in ["你好", "hi", "hello", "嗨"]):
            return random.choice(self.knowledge_base["问候"])
        elif any(bye in user_input for bye in ["再见", "拜拜", "goodbye", "bye"]):
            return random.choice(self.knowledge_base["再见"])
        elif "你的名字" in user_input or "你是谁" in user_input:
            return random.choice(self.knowledge_base["名字"])
        elif "天气" in user_input:
            return random.choice(self.knowledge_base["天气"])
        elif "时间" in user_input or "现在几点" in user_input:
            return random.choice(self.knowledge_base["时间"])
        elif "年龄" in user_input or "多大" in user_input:
            return random.choice(self.knowledge_base["年龄"])
        elif "爱好" in user_input or "喜欢" in user_input:
            return random.choice(self.knowledge_base["爱好"])
        elif "感觉" in user_input or "情绪" in user_input or "心情" in user_input:
            return random.choice(self.knowledge_base["情感"])
        
        # 情感分析伪逻辑
        sentiment = self._analyze_sentiment(user_input)
        if sentiment == "positive":
            return f"听起来你很开心！这让我也感到{self.mood}~ {random.choice(['有什么好事分享吗？', '继续保持这种好心情！'])}"
        elif sentiment == "negative":
            return f"我感觉到你可能不太开心... {random.choice(['希望一切都会好起来', '我在这里陪着你'])} {random.choice(['要不要聊聊？', '我理解你的感受'])}"
        elif sentiment == "neutral":
            pass  # 继续下面的通用响应
        
        # 通用智能对话模式
        if "?" in user_input or "？" in user_input:
            return self._generate_answer(user_input)
        elif any(word in user_input for word in ["学习", "知识", "告诉"]):
            return f"根据我的{random.choice(self.personality_traits)}，{random.choice(['知识就是力量!', '学习永无止境~', '有趣的知识值得分享！'])}"
        elif any(word in user_input for word in ["有趣", "好笑", "笑话"]):
            return self._tell_joke()
        elif any(word in user_input for word in ["思考", "哲学", "人生"]):
            return self._philosophical_response()
        else:
            return self._generic_response(user_input)
   
    def _update_memory(self, user_input: str):
        """简单的记忆系统"""
        keywords = re.findall(r'(?:^|\s)(\w{2,6})(?|\s)', user_input)
        for keyword in keywords:
            if len(keyword) > 1 and not keyword.isdigit():
                if keyword not in self.memory:
                    self.memory[keyword] = []
                if user_input not in self.memory[keyword]:
                    self.memory[keyword].append(user_input)
                    if len(self.memory[keyword]) > 3:  # 只记住最近3次
                        self.memory[keyword].pop(0)
   
    def _analyze_sentiment(self, text: str) -> str:
        """非常基础的伪情感分析"""
        positive_words = ["开心", "高兴", "快乐", "好", "棒", "喜欢", "爱", "兴奋", "满意"]
        negative_words = ["难过", "伤心", "糟糕", "坏", "讨厌", "恨", "愤怒", "沮丧", "失望"]
        
        text_cn = re.sub(r'[a-zA-Z0-9]', '', text)  # 只检查中文部分
        pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text_cn)
        neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text_cn)
        
        if pos_count > neg_count:
            return "positive"
        elif neg_count > pos_count:
            return "negative"
        else:
            return "neutral"
   
    def _generate_answer(self, question: str) -> str:
        """生成对问题的伪智能回答"""
        question_keywords = re.findall(r'(?:^|\s)(\w{2,6})(?|\s)', question)
        
        # 一些预设的"聪明"回答模式
        if any(q in question for q in ["为什么", "原因"]):
            return f"这是一个很好的问题！从我的理解来看，{random.choice(['可能有很多因素', '这通常取决于具体情况', '我认为这是多方面的'])}。"
        elif any(q in question for q in ["如何", "怎样"]):
            return f"关于{question.split('如何')[0][-3:] if '如何' in question else question.split('怎样')[0][-3:]}, {random.choice(['我建议从小处着手', '实践是最好的方法', '保持耐心很重要'])}。"
        elif any(q in question for q in ["是什么", "什么是"]):
            return f"{question.split('是什么')[0][-3:] if '是什么' in question else question.split('什么是')[0][-3:]}? {random.choice(['这是一个深奥的概念', '它包含许多方面', '简单来说就是...'])} {random.choice(['让我想想...', '根据我的知识', '从多个角度看'])}。"
        else:
            return random.choice([
                "这是个有趣的问题，我需要再思考一下。",
                "关于这个，我了解的还不够多呢。",
                "让我们换个角度想想这个问题吧。",
                "这个问题值得深入探讨，你有什么想法吗？"
            ])
   
    def _tell_joke(self) -> str:
        """讲一个笑话"""
        jokes = [
            "为什么计算机永远不会感冒？因为它们有防火墙！",
            "程序员最喜欢的水果是什么？是苹果，因为它被咬了一口还能工作！",
            "为什么数学书总是很忧郁？因为它有太多的问题了。",
            "我试着写了个关于圆周率的笑话，但它太长了，永远讲不完..."
        ]
        return random.choice(jokes) + " 哈哈，希望你喜欢这个笑话！"
   
    def _philosophical_response(self) -> str:
        """生成哲学性的回答"""
        philosophy = [
            "人生就像一段代码，重要的不是长度，而是逻辑和意义。",
            "我们都在不断学习和成长，就像软件需要不断更新一样。",
            "存在的意义或许不在于答案，而在于不断追问的过程。",
            "每一个选择都会开启一个新的分支，就像条件语句一样塑造着我们的路径。"
        ]
        return random.choice(philosophy) + " 这是一个值得深思的话题，你怎么看？"
   
    def _generic_response(self, user_input: str) -> str:
        """生成通用响应"""
        # 尝试从记忆中提取相关内容
        keywords = re.findall(r'(?:^|\s)(\w{2,6})(?|\s)', user_input)
        related_memories = []
        for keyword in keywords:
            if keyword in self.memory and len(self.memory[keyword]) > 0:
                related_memories.extend(self.memory[keyword])
        
        if related_memories:
            return f"你提到的{keywords[0]}让我想起之前的对话。{random.choice(['我们再深入聊聊吧？', '你对这个话题好像很感兴趣呢。'])}"
        else:
            return random.choice([
                "很有意思的想法，能多说说吗？",
                "我在听呢，请继续。",
                "这个话题不错，你怎么会想到这个的？",
                "谢谢你的分享，我很感兴趣。"
            ])

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    ai = PseudoAI("小智慧")
    print("伪人工智能助手已启动，输入'退出'结束对话")
   
    while True:
        user_input = input("你: ")
        if user_input.lower() == "退出":
            print(f"{ai.name}: 再见！期待下次聊天~")
            break
        response = ai.respond(user_input)
        print(f"{ai.name}: {response}")

微尘

自己写的代码然后AI加强的，这个PseudoAI类初始化的时候可以设置名字，默认是“小智”。它有简单的记忆系统，能记录用户输入的关键词和对应内容，还会有一定的情绪状态，像“愉快”。知识库也很丰富，针对不同的用户输入，比如问候、再见、询问名字、天气、时间、年龄、爱好、情感等，都有对应的回复话术，而且回复是随机选择的，它还有respond方法来生成对用户输入的响应，会根据用户输入的内容进行不同模式的处理。比如有特殊模式匹配，像检测到问候、再见相关的话语，就会从对应的知识库中随机选一个回复；还会做简单的情感分析，判断用户输入是积极、消极还是中性情感，然后给出相应的回应；对于通用智能对话模式，会根据用户输入里有没有问号、特定的关键词等，调用不同的方法来生成回答，像生成答案、讲笑话、给出哲学性回应或者通用回应。另外，它还有一些辅助方法，update_memory用于更新记忆系统，analyze_sentiment做简单的情感分析，generate_answer生成对问题的回答，tell_joke讲笑话，philosophical_response生成哲学性回应，generic_response生成通用回应，直到用户输入“退出”结束对话