Как написать свой ИИ на питоне

Давай обратимся к нейронке)

Чтобы написать свой ИИ на Питоне, который будет разговаривать, слушать и отвечать на вопросы, вам нужно будет использовать фреймворк для обработки естественного языка (NLP). Некоторые популярные фреймворки NLP на Питоне включают:

TensorFlow: TensorFlow - это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный Google. Он может использоваться для обучения и оценки моделей NLP.
PyTorch: PyTorch - это еще один фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, который может использоваться для обучения и оценки моделей NLP.
SpaCy: SpaCy - это фреймворк NLP с открытым исходным кодом, который может использоваться для обработки текста, перевода языков и извлечения информации из текста.
После того, как вы выбрали фреймворк NLP, вам нужно будет собрать набор данных для обучения вашего ИИ. Этот набор данных должен содержать текст и ответы на вопросы. Вы можете собрать этот набор данных самостоятельно или найти его в Интернете.

После того, как вы собрали набор данных, вам нужно будет обучить ваш ИИ. Это можно сделать, используя функцию обучения в выбранном вами фреймворке NLP.

После того, как ваш ИИ будет обучен, вы сможете использовать его для ответов на вопросы. Вы можете сделать это, используя функцию вывода в выбранном вами фреймворке NLP.

Вот несколько дополнительных советов по написанию собственного ИИ на Питоне:

Используйте простой язык. Ваш ИИ должен быть в состоянии понять простой язык, чтобы он мог отвечать на вопросы.
Избегайте использования жаргона. Ваш ИИ не должен знать жаргона, чтобы он мог отвечать на вопросы.
Будьте конкретны. Когда вы задаете вопрос своему ИИ, будьте как можно более конкретны, чтобы он мог дать вам точный ответ.
Будьте терпеливы. Ваш ИИ может не сразу уметь отвечать на все ваши вопросы. Дайте ему время учиться и развиваться.

никак.

Никто не пишет ИИ на Python. Python используется лишь как примитивная интерфейсная прокладка, передающая данные в стороннюю библиотеку, написанную совсем другими людьми на совсем других языках, и получающая из библиотеки готовый ответ.

Ни на что большее Python не способен. И используют Python не потому, что он так хорош, а потому, что специалист по машинному обучению (который ни с какого боку не программист) не желает тратить силы и время на изучение полноценных языков программирования - если для написания таких прокладок достаточно заучить крошечный кусочек языка, созданного специально для НЕпрограммистов. Ему важно знать высшую математику, используемую в готовых библиотеках нейросетей, а не уметь писать качественный код.

с нуля врядли получится, там требуются большие компьютерные мощности для обучения. А так можешь взять готовую и дотреннировать её. типа rugpt3 или deeppavlov

TensorFlow

print ('iskustvennij intelekt')