无法超过
别的且撇开不谈,但就语言识别这一部分我展开说一下。
“语言识别”是人工智能主要需要攻克的难关之一,语音识别指的是真正能够理解人类语言甚至是方言环境的系统。在过去几年,在人工智能和深度学习领域的突破,让语言识别有了不小的提升,前几天微软官方甚至宣布其对话式语音识别系统的出错率达到5.1%,成绩甚是喜人。由此也催生出了很多智能音箱产品的发展,比较具有代表性的是亚马逊Echo。但仍然有一些挑战性的问题需要时间来解决。
第一个问题是对噪音的敏感性问题。一个语音识别系统在非常接近麦克风而且不嘈杂的环境中运行得很好——然而,如果说话的声音比较远或者环境很嘈杂能迅速降低系统的效能。
第二个必须解决的问题是语言扩展:世界上大约有7000种语言,绝大多数语音识别系统能够支持的语言数量大约是八十种。扩展系统带来了巨大的挑战。此外,我们缺少许多语言的数据,而且匮乏数据资源则难以创建语音识别系统。
作为人工智能的交互基础,现在语言识别都没处理好,怎么可以妄下超过的结论。
未来可能实现的还是一些比较基础,浅层次的智能产品,音箱、家教机器人之类,更智慧的应该言之尚早。
迫切需要实现的是攻克底层的难关,把基础夯实,底子做好,而不是趁风口捞钱