智能AI語音系統(tǒng)伴隨著科技信息的真諦
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智能AI語音系統(tǒng)伴隨著科技信息的真諦
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指計算機像人一樣擁有智能能力，是一個融合計算機科學、統(tǒng)計學、腦神經學和社會科學的前沿綜合學科，可以代替人類實現(xiàn)識別、認知，分析和決策等多種功能。如當你說一句話時，機器能夠識別成文字，并理解你話的意思，進行分析和對話等。另外，了解一下AI的發(fā)展歷史，有哪些關鍵里程碑？AI 在五六十年代時正式提出，90 年代，國際象棋冠軍卡斯帕羅夫與深藍 計算機決戰(zhàn)，深藍獲勝，這是人工智能發(fā)展的一個重要里程碑。而 2016 年，Google 的 贏了韓國棋手李世石，再度引發(fā) AI 熱潮。今年，騰訊推出圍棋軟件絕藝大放異彩，這些都代表了特定時期 AI 發(fā)展的技術水平。AI 不斷爆發(fā)熱潮，是與基礎設施的進步和科技的更新分不開的，從 70 年代 計算機的興起到 2010 年 GPU、異構計算等硬件設施的發(fā)展，都為人工智能復興奠定了基礎。
同時，互聯(lián)網及移動互聯(lián)網的發(fā)展也帶來了一系列數(shù)據(jù)能力，使人工智能能力得以提高。而且，運算能力也從傳統(tǒng)的以 CPU 為主導到以 GPU 為主導，這對 AI 有很大變革。算法技術的更新助力于人工智能的興起，較早期的算法一般是傳統(tǒng)的統(tǒng)計算法，如 80 年代的神經網絡，90 年代的淺層，2000 年左右的 SBM、Boosting、convex 的 等等。隨著數(shù)據(jù)量增大，計算能力變強，深度學習的影響也越來越大。2011 年之后，深度學習的興起，帶動了現(xiàn)今人工智能發(fā)展的高潮。
其次，AI 有哪些研究領域和分支？ 人工智能研究的領域主要有五層，較底層是基礎設施建設，包含數(shù)據(jù)和計算能力兩部分，數(shù)據(jù)越大，人工智能的能力越強。往上一層為算法，如卷積神經網絡、LSTM 序列學習、Q-Learning、深度學習等算法，都是機器學習的算法。第三層為重要的技術方向和問題，如計算機視覺，語音工程，自然語言處理等。還有另外的一些類似決策系統(tǒng)，像 reinforcement learning（編輯注：增強學習），或像一些大數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計系統(tǒng)，這些都能在機器學習算法上產生。第四層為具體的技術，如圖像識別、語音識別、機器翻譯等等。
較頂端為行業(yè)的解決方案，如人工智能在金融、醫(yī)療、互聯(lián)網、交通和游戲等上的應用，這是我們所關心它能帶來的價值。值得一提的是機器學習同深度學習之間還是有所區(qū)別的，機器學習是指計算機的算法能夠像人一樣，從數(shù)據(jù)中找到信息，從而學習一些規(guī)律。雖然深度學習是機器學習的一種，但深度學習是利用深度的神經網絡，將模型處理得更為復雜，從而使模型對數(shù)據(jù)的理解更加深入。
讓智能AI語音系統(tǒng)伴隨著科技信息的真諦，持續(xù)著新一代的時代傳遞~！
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