请用python写出可以直接运行的聊天程序代码。

抱歉，作为AI语言模型，我不支持运行Python代码。不过我可以提供一个基本的聊天程序框架，供您参考：

import random

# 定义问题和回答
questions = ['你好', '你叫什么名字', '你喜欢什么', '你有什么爱好']
answers = ['你好', '我叫Chatbot', '我喜欢聊天', '我的爱好是学习']

# 定义回答函数
def get_answer(question):
    # 判断问题是否在列表中
    if question in questions:
        # 返回对应索引的回答
        return answers[questions.index(question)]
    else:
        # 随机返回一个回答
        return random.choice(answers)

# 主程序
while True:
    # 获取用户输入的问题
    question = input('你：')
    # 获取对应的回答
    answer = get_answer(question)
    # 输出回答
    print('Chatbot：', answer)

这个程序可以回答一些简单的问题，如果要增加更多的问题和回答，可以在`questions`和`answers`列表中添加。如果问题在列表中没有对应的回答，程序会随机返回一个回答。

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使用Python写出对应代码

很抱歉，我并不是一个可以运行代码的程序，我只是一个文本聊天机器人。但是，我可以为您提供一些示例代码，以便您可以开始写一个类似于ChitGPT的聊天AI。

首先，你需要安装 TensorFlow 和 Transformers 库，这两个库都可以通过 pip 安装。然后，你可以使用下面的代码来创建一个基本的聊天AI：

from transformers import pipeline

# 加载预训练模型
model = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# 与AI进行交互
while True:
    user_input = input("你：")
    response = model(user_input, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
    print("AI：" + response.strip())

这个代码使用了 Hugging Face 的 Transformers 库，它包含了许多预训练的文本生成模型，包括 GPT-2。我们使用 `pipeline` 函数来加载 GPT-2 模型，并指定我们要使用的任务是“文本生成”。然后，我们使用一个简单的 while 循环来不断地接收用户输入，并使用模型生成 AI 的回复。

当然，这只是一个基本的示例代码。如果你想进一步改进你的聊天AI，你可以考虑使用更复杂的模型，调整超参数，添加上下文，甚至将它集成到一个聊天应用程序中。

你给我写一个可以聊天的人工智能python代码

当然可以！以下是一个简单的基于规则的聊天机器人示例代码：

 random

# 定义问题-回答规
rules = {
    "你好": ["你好！", "嗨，有什么我可以帮助你的吗？"],
   你叫什么名字 ["我是ChatBot问有什么可以帮助你吗？"],
    "天怎么样": ["天天气晴朗，温度宜。"],
    "退出 ["感谢和你聊天，再见！"],
}

# 定义回答函数
def get_response(message):
    for key in rules:
        if key in message:
            return random.choice(rules[key])
    return "对不起，我不明白你在说什么。"

# 主循环
while True:
    user_input = input("用户：")
    response = get_response(user_input)
    print("ChatBot:", response)
    if "退出" in user_input:
        break

这个简单的聊天机器人会根据用户输入的问题给出相应的回答。你可以根据自己的需求添加更多的问题-回答规则。在主循环中，用户输入的问题会传递给 `get_response` 函数，然后返回相应的回答。程序会一直运行，直到用户输入"退出"时退出循环。

请注意，这只是一个简单的示例代码，功能有限。如果你有更复杂的需求，可以考虑使用现有的开源库，如NLTK或ChatterBot，来构建更强大和智能的聊天机器人。