杜小军：中润普达在人工智能语义识别领域的成果
新浪财经讯“2019中国智能产业论坛”于2019年5月30日在北京举行，本次活动为京交会论坛活动之一，主题为：“智能+”引领未来，北京中润普达（集团）有限公司联合创始人、CEO杜小军出席并演讲。
杜小军曾经接受马来西亚国家工业和信息化部、美国的贝尔实验室以及一带一路的政府和机构的邀请，共同致力于全球中文大数据跨国研究和技术的实践。
以下为演讲实录：
杜小军：非常感谢再这样一个场合和机会，我想向和大家分享一下我们团队在人工智能的语义识别方面近两年一些研发和应用实践。我记得去年在第二十届深圳的高交会上，中普达在中文语义识别方面获得一些技术的突破，在技术的底层研发上，形成了对中文语义识别的一个技术研发思路和找到一些突破口。今天我就把这我们最近的实践成果跟大家作一个分享和汇报。
中润普达核心技术是围绕中文语义识别，构建在人工智能产业技术实践路线。前面无论是联想还是微软的同事他们聚焦在人工智能的工业、产业赋能方面，取得了很大的成就。这些公司研发实力很强，投入也很大，效果也比较明显，但有一个共同的特点都是在人工智能深度学习方面，都在持续进行探索，从这一点来说，大家的机会的平等的。我们都看到认知计算是泛人工智能核心技术之一。正如联想的徐总谈到的一样，过去的人工智能大家提出的思路是“让机器想人一样”，所以大家都把机器设计和开发的形状和动作像人一样，比较长得像人。但是我们提出来“机器像人一样思考”这个目标，在这方向上我们希望机器长得怎样不是重点，重要的是应该像人一样去理解、解释、规划，甚至可以演绎、归纳等这样的思维能力。具备这样一些可能，这当然是我们的一个想法或者是我们下一阶段的一个目标。
为了实现这一个想法和目标，当前的很多工作尤其是技术研发工作需要去做。近两年投了不少的资金，在这方面深度研发上做了一些工作，实事求是的讲，正如微软的韦青总刚才讲的一样，越往前走感觉难度越大，越是无人区。比如说语义这里面任何一个问题，让机器人去理解，让机器人推意归纳，通过构建知识图谱，搭建深度的学习模型，在算法上提升等，都是一些解决办法，但对中文来说，这些确无法解决到应用层面，最终效果不好。达到技术商用的目标还有很长的一段距离。但是我们必然往前走，这个也是大家的共识。我今天就想重点介绍一下，我们团队在实现这样一个问题上的路径是怎来做的？
我们认为认知智能是AI发展的焦点，也是释放AI产能的关键。在这领域我们过去看到计算智能，它里面非常有明确的规则，也适合我们现在的一些特定的领域，也就是当我们数据足够量大的时候，数据算法足够明晰和能力够强的时候，从计算智能到感知智能发展是非常快的。从BI（商业智能）应用到IOT（物联网）应用，应用层出不穷，市场上已经相对比较成熟的应用。但到认知智能这一块，需要通过语音、图像、语义等数据通过机器来识别和理解清楚，实现应用，这个的难度就不是一般的大。在中文语义方面尤其是比较明显。
非常值得一提的是，我们选择在认知智能这一个领域不断的进行突破，让机器像人一样的思维能力，那么怎么做到呢？我们看到有几个条件来让我们距离这一目标的实现也有基本条件。一是海量的数据，为机器学习提供了养料，但是数据融合和流通是当下的难题。我们看一下互联网技术让我们衣食住行行业的互联网化、数据化在这过程当中产生的数据是海量的，无论是数据是结构化还是非结构化的数据，当前都需要进行第三方机构参与，构建第三方数据的流通和交易平台，这个才能够为人工智能产业提供基本的“粮食”。中润普达公司参投和运营了多个大数据交易中心和平台，就是为这个事情做的准备。我们还参与了江苏省大数据流通和交易工程实验室，目的是工程技术方面为第三方数据流通和交易市场提供公共研究平台，助力大数据和人工智能产业的发展。做这个事情的核心目的也是为未来的机器提供足够多的有价值的这种海量的数据资源，让机器有获得足够的“粮食”，这也是我们在人工智能产业发展中的一个提前布局。
二个是语义识别技术到产业端的应用，紧紧数据是不够的，还需要通过对数据的价值挖掘，通过产业级的知识体系的重新构建，让应用的创新变得可能。我给大家作一个简单的汇报。
、像大健康行业，我们看到亿欧智库发布了一个报告，到2020年人类产生的医疗数据总量达到40万亿的GB，这个数据规模挺大的，但是问题是不是都能够被机器认知，是不是都能服务于人工智能智能化的场景应用里面去，这是当前我们碰到的一个核心问题。一种做法是比如我们现在的理论和研发体系都是把所有的数据都进行结构化，这样机器才能够使用。但这个是不够的，医疗行业的病历数据、问诊数据等都不是一样的数据结构。我们的做法是从新构建知识体系，把这些数据按照用户和应用场景的的需要融合起来，再设计让机器理解了得语言环境和体系。在这个知识体系重构过程中，每个团队都有自己的发挥空间，把创新的支点从单点走向多点。这个是我们的一个首创。
我们也认为认知计算目前有三大商业应用：一个是产品类应用将认知计算嵌入到产品内，来实现智能行为、自然交流（比如说和看）以及自动化；二个是流程类应用使用认知计算来实现业务流程自动化；三个是分析类应用使用认知计算来揭示模式、做出预测以及指导更有效的行动。做和这三个方面的商业应用落地，这样就有方向。
三是有了知识体系的重构，有了落地的方向，但应用的创新也需要和具体的场景和产业应用结合起来。我们的具体做法就是，在具体的场景和目标任务下，通过添加分词，分词就含有意群，并植入这类脑计算系统，无需写代码，系统可以帮助网络机器和设备具备自我学习、发现、理解、推理整个的能力，并形成自我认知的知识体系。当前对于我们来说我们希望把行业的知识图谱和我们自己构建的这种知识图谱能够结合起来也是下一步的重点工作。
我们开发的魔系AI，就是从这个角度，能让机器人和人一样一样实现智能对话、智能客服、智能聊天，句子生成、知识发现、模式识别、智能分析等基本类人化行为，并按照专署应用场景的知识业务，实现和场景的结合。现在是1.0版，这只是初步解决了一些问题，还没有公开公测上线，这过程花费了大量的精力和时间在这领域进行突破。
围绕这一个领域我们把一些应用和行业结合起来，这就是我们碰到现实的客观问题，紧紧依靠我们这技术它很难走向深入，所以我们就不断的和相关行业结合起来，形成了一些微创新，这一些微创新进一步补充和丰富目前的中文语义识别技术的产业化创新。
第一个健康拍征，拍征是成熟的语义识别智能诊断辅助系统，通过海量的疾病知识的体系构建形成的辅助诊断，从科学上把诊断搞清楚，而不是目前这个行业里面的诊断的“黑匣子”，我们做到把中医的“望闻问切”全部搬到互联网上，我们把数千种疾病的知识体系重构了一遍，为每一个疾病和细分类别构建了新的纬度，再融合实时的病症拍照、识别血样检测数据等，再辅助以根据场景需要的算法，并通过用户的使用来让机器参与深度学习。这个在国内也是很少见的一种创新做法。
我们为了弥补疾病数据的不足，在化验单的数据的挖掘方面，我们开发出了血常规的拍征。我们都知道血常规，也就是化验单是一些老百姓看不懂的一些维度和数据。我们用中文语义识别技术，把病历结构化并且挖掘陈数据深层的价值。我们目前很多拿到化验单以后都是在椅子排队等着医生看到底什么问题，其实很多过程中，我们把这样一个化验单拍完以后我们马上可以实现像医生一样对你验尿、血常规等其他生化检测做出快速的分析。这些数据就是对前面疾病知识体系的补充和融合。
我们做了的健康拍征，将这领域进一步和产业进行深度融合。比如优食健科技，是我们和中科院院士团队合作，开发的前面是智能诊断，后面是精准的功能性食品的提供，就是把智能技术仅仅作为整个产业链的环节。这样把人工智能语义识别技术和大健康行业结合起来。所以我们目前优食健康科技专门致力于功能食品的研发和销售。为糖尿病斌任，高血压和肥胖病人提供功能性食品就是这样的一个商业模式。那么，怎么确定你是慢性病人呢？我们要在随时诊断的过程中提供科学的诊断服务，人工智能语义识别的智能诊断工具就派上用场了，并且这个是非常科学的。所以这是我们目前赋能在产业链上的一个案例。
类似的，汽车拍征也是利用这个思路来做的汽车各种症状和征兆的知识体系重新梳理和生成。自古咱们国家的中医讲“望闻问切”，很多有经验的汽车技师可以根据汽车发出的各种声音辨别故障。车征宝是一款专注于汽车故障智能诊断的手机APP应用，采用汽车通用的故障检测、诊断流程，运用中文语义、人工智能、大数据和语音识别技术，在线模拟检测、诊断、维修场景，一键自诊，快速诊断和预测汽车可能的故障和危险。汽车故障千千万，任何车辆在出现故障前，都会有不同的症状和先兆（或者苗头）出现，不同的症状和先兆（或者苗头）显示出不同的故障和危害。如果反应太慢，或者掉以轻心，甚至不当回事情，可能出现车毁人亡的危险。这个里面大量的汽车知识体系的构建，和场景中的图片、声响和用户描述的数据，都需要让机器能够读懂。我们的目的是，3分钟让你成为一个专家，也就是汽车诊断的辅助系统。
还有作物拍征，我们是为每一个农作物拍一个照片，我们告诉你作物害了什么病，下面有一个农业科技的人助手，也是我们行业和实体经济密切结合起来。还有菜品拍征，我们把每一次营养、健康等等和日常生活密切结合起来，同样可以为我们的健康服务。
最后我们把魔系和拍征结合起来，把语义识别、语音识别、图像识别的技术结合起来，为每一个终端装上专属场景的有知识会聊天的能决策、能自主学习的并且有性格、有性感的中文语言交流沟通的大脑也就是类大脑系统，当然现在不是叫大脑是叫类大脑系统。
目前这研发应该说是已经在这一条路上很坚定的往前走，逐步会有一些具体的应用在行业当中展开。当然这过程当中也希望得到各位的支持和帮助。
好，谢谢大家。
2023人工智能语义识别创新排行
2020人工智能语义识别创新排行
2020-08-04eNet&Ciweek/弘毅
2020人工智能语义识别创新排行RK企业相关信息1科大讯飞智能演示器、联合成立智能语音翻译学院2百度远场语音交互芯片鸿鹄3阿里巴巴GLUEBenchmark全球自然语言赛事夺冠4云知声远场语音交互芯片蜂鸟5思必驰人工智能语音交互芯片TH15206字节跳动机器学习、文本生成、机器翻译7腾讯腾讯云小微AI语音助手8出门问问魔音工坊9中译语通悦译智能翻译耳机、LanguageBox10搜狗AI合成主播11普强信息千寻语音分析系统12猎户星空豹小秘智能服务机器人13图灵机器人图灵对话方案14小米“小爱同学”15捷通华声灵云智声会议一体机16三角兽智慧识屏、对话交互平台17声智科技可视化AI语音电梯解决方案18小i机器人“防疫外呼”及“疫情防控问答”机器人服务19智齿客服“客户全生命周期管理”解决方案20追一科技数字主播小Yi21京东数科智能外呼语音机器人22森亿智能医学自然语言处理技术23神州泰岳智慧语义认知平台24Udesk文本会话机器人、语音机器人25来也科技智能对话机器人平台“吾来”26RokidAI音乐开放平台27惠每科技医疗人工智能解决方案28达观数据文本智能处理技术服务29百分点智能全媒体中台30AIbee“VR购”31Deepleaper瞬知™商业意图引擎32启英泰伦CI110X系列人工智能语音芯片33标贝科技AI歌曲合成解决方案34拓尔斯TRS智拓语义智能技术平台35百融云创“百小融”智能语音机器人36SpeakIn国音智能声纹鉴定综合应用系统37晓多科技AI客服工作台38小能科技小能智慧云客服39云问科技云问智能机器人问答系统40华为智能语音助手41先声教育智能语音教育评测42乐言科技“乐语助人”智能客服43循环智能智能对话分析系统44虎博科技智能搜索引擎45智搜人工智能写作平台46灵伴科技AI疫情防控平台47声瀚科技语音识别、声纹识别、自然语言处理48极天信息G1Brain类脑平台49一知智能智能呼叫中心50薄言薄言“轻语”虚拟助手平台2020.08德本咨询/eNet研究院/互联网周刊选择排行语言与文字是人类最伟大的发明。通过语言与文字，人类能够进行知识、情感、思想上的交流，记忆与思维也能够得以记录和呈现。当语言与文字遍及人类社会的各个角落时，文明也由此诞生。
现代社会，当人工智能逐渐登上历史的舞台，作为文明的标志，语言与文字成为了衡量智能程度的重要标准。
识别与认知作为人工智能的重要组成部分，智能语义大致分为语音识别和语义识别两个部分。语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言，把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。语音识别、计算机视觉等主要处理感知层面的需求，解决“听得见、看得到”的问题。
如果语音识别、计算机视觉等技术相当于人的耳朵和眼睛，那么语义技术则相当于人的大脑，负责思考和信息处理，解决“听得懂、看得懂”的问题。语义识别主要基于大数据和算法模型的搭建，是智能语义的重要组成部分。
识别与认知，就像人类认知事物的过程。二者相辅相成，也因果循环。如果能够探究出其中的奥秘，人工智能的大门或许就会真正打开。
智能语音市场加速落地2019年底，中国智能音箱累计出货量超过7200万台，在我国城镇住房中渗透率达到20%，接近2012年智能手机的渗透程度，跨过了家庭流量迁移的第一道门槛。不仅如此，智能语音市场自诞生以来已经逐渐渗入到客服、汽车、教育、公检法、医疗等各个领域，市场潜力巨大。
尤其是近年来，已经从单一商业模式向多元化商业模式的变迁，技术输出的“厚度”增加，“边界”扩大，也带来了技术落地曲线的加速度增加。目前全国约有超过250家企业参与智能语音语义市场。已经形成互联网企业、品牌设备商、技术提供方、集成商多方分工合作的成熟产业链。根据统计数据预测，2021年我国智能语音产业市场规模将突破100亿元，在未来的几年内将依旧保持高速增长。
江山代有才人出去年，亚马逊携手多家语音服务技术公司，共同成立语音互联联盟（VII）并推出了智能语音互联计划，进一步推动了智能语义市场的发展。人工智能发展如火如荼的国内市场也不甘示弱，频频出手。
三角兽智慧识屏方案：三角兽智慧识屏方案不同于以往的手机技术支持方式，用户通过简单的按压手势触发，即可对手机自身和APP中任何一段文本信息，进行意图识别并关联相关信息和服务等资源，满足手机用户对文本的直接和潜在需求，大幅提升用户效率。该功能目前广泛应用于OPPO、vivo、三星、魅族等多家知名手机品牌，覆盖超3.5亿部手机，日PV近3亿次。
中译语通LanguageBox：在AI同声传译方面，LanguageBox可以提供简体中文、英语、西班牙语、日语等37个语种的机器翻译服务。在智能速记方面，LanguageBox可以智能生成音频和视频多语种的会议内容文本。当召开远程视频会议时，只需将本地远程视频会议的摄像设备连接到盒子的高清多媒体输入接口，即可在观看会议现场视频的同时，观看发言字幕、查阅会议内容，高效实现跨地域跨语言会议沟通。
瞬知商业意图引擎：Deepleaper公司自主研发的瞬知商业语义处理引擎在人工智能自然语义处理与深度学习领域，拥有商业语义认知、价值判断、策略触达、内容处理及推荐等多项国内外技术专利，在趋势洞察、决策支持、媒介选择、内容分发、效果监督等几大重要环节拥有较大优势。
人工智能的边界谈及人工智能，始终要回归人类。心理学上讲，人类具有潜意识、表层意识、深层意识、幻想意识、思维意识等。而决定一个人真正觉悟的是人性。贯穿在所有人类利益链以及生存塔身的立体，就是我们的人性、道德及认知。
创意、进取、使命，人类对于人工智能的探索取决于对自我的认知。
相关频道：eNews排行
您对本文或本站有任何意见，请在下方提交，谢谢！
投稿信箱：tougao@enet16.com一文读懂语音语义识别技术的现状与未来
智能语音在车诶的应用主要以车载导航为主，辅以查询和用车。对于业界热炒的“以语音为入口连接各种服务，从而构建车联网生态”的畅想，目前看来还距离较远。核心困难在于，整个行业尚未找到车内场景下用户的刚性、高频需求。或许等到自动驾驶汽车普及之后，人的双手双眼以及大脑解放出来，才有条件搭建包含各种服务的车内生态。
陶建华总结到，对于涉足汽车领域的语音企业来说，当前最重要的是，把导航等刚性需求等体验做到位，再去考虑如何延伸服务。
在家居领域，由于亚马逊Echo的面世，带动了语音交互在家居领域应用的热炒。从2014年下半年至今。Alexa平台应用数从最初20多个增加到7000多个，并在过去半年内，以每月1000个左右的速度增加。据CIRP报告估计，截至2016年11月，Echo累计销量超过510万台，2016年Q1～Q3共销售约200万台，较前三季度增长18%。
当然，除了音箱、台灯等小家电智能产品，家用机器人也成了创业者争相押注的对象，拟生物形态智能产品的火热，某种程度上承载着人类对于机器人的美好愿景，但创业者还是要从价值和实用性角度考量其产品形态的设计逻辑，最终哪种形态的智能产品会笑到最后，还得市场说了算。
提升效率、解放人力、深耕垂直行业是根本
在TOB端，智能语音语义的应用主要集中于客服、教育、医疗、旅游等领域。
陶建华谈到，由于客服问题主要聚集在待定产品或单一垂直领域，因此需要企业拥有完整的结构化知识库，帮助机器人更好地查询和匹配问答内容。目前，按照行业平均水平，机器人客服可以解决70%左右问题，其余由人工处理。
在教育领域，智能语音的价值体现在，一方面在于提高教师工作效率，另一方面在于帮助学生提升学习效果。通过大量语音数据的积累，并和后端大数据分析、机器学习相结合，智能语音有望在机器辅助学习和自适应学习方面发挥重大作用，为教育行业带来颠覆性变革。
中国科学院特聘研究员陶建华
在医疗领域，由于专业性强，识别难度高，国外语音巨头Nuance最早主要通过后台人工撰写，而随着语音识别技术有了突破性进展，国内智能语音在医疗领域的应用也开始起步，科大讯飞和云知声是该领域的典型代表。
在金融领域，由于金融行业带有明显的客户服务属性，加上完整而庞大的企业及数据积累，因此成为智能语音语义的重要应用阵地。当然，一些商业银行已经通过使用语音识别技术实现了语音导航、语音交易、业务办理等基础服务。
除了上述几个领域，智能语音语义技术也逐渐渗透到安防、旅游、法律等行业，在效率效果提升，解放人力等方面发挥了越来越重要的作用。
语音语义技术面临的问题
尽管目前语音语义技术的应用已经非常广泛，但问题和挑战也接踵而来。陶建华谈到，从语音识别与合成技术突破，到语音云平台和语音助手，再到语音交互获大规模使用，依然存在一些难点。
其中包括多局限在朗读语音、方言和多语音处理不够强、受语音声学模型制约、多通道语音理解有待提高等。这里面包括的关键科学问题包括，语音声学层面信号精确模拟和认知机理、灵活的个性化自适应和模糊情感处理、自然口语中多遇道融合机制和多空间映射关系。
最重要的一点，情感的识别，很大程度决定了语音识别的准确性。陶建华谈到，CASIA情感识别系统，是目前在国际上较早的实现了面向电信领域的情感语音识别商用系统，识别精度性超过80%。另外，很多人认为，多语音只需要将语音的模型在不同语言上进行训练即可，没有多少科学道理，但是不同语言的确会带来很多新的挑战。
尽管摆在语音识别技术前的挑战还有很多，但在社会各界的努力下，语音识别已经迎来了热潮，国家网信办、公安厅、360、百度、阿里云、腾讯等机构、企业已经率先应用，未来更有全民普及之势。
▲更多信息尽在IT168现场报道专题
http://sacc.it168.com/topic2017/返回搜狐，查看更多
有关人工智能的10个常见问题的答案
人工智能是本世纪的主要话题之一。人工智能的功能和无限的潜力导致了许多有趣的对话和辩论。
[[380760]]
人工智能的兴起引起了AI的许多新关注。从热情高涨的爱好者开始学习有关AI的更多信息，到渴望探索该领域的有抱负的人，或者只是想批评它的其他人。但是，无论您所处的频谱是什么，您都会想到几个问题。
在本文中，我们期待回答有关人工智能的一些最常见问题。目的是回答这两个方面，包括所有实际问题，并阐明个人对此主题可能有的疑问。让我们简要地看一下今天我们将尝试解决的各种问题。
[[380761]]什么是人工智能?AI有多强大?人工智能会偷你的工作吗?人工智能可以接管世界吗?人工智能的优点是什么?人工智能的弊端是什么?我们离AGI有多近?人工智能有哪些应用?您需要成为天才才能开始学习AI吗?如何开始使用AI?
您可以随时跳过最想要回答的问题。但是，如果您不想错过任何特定要点，强烈建议您阅读整篇文章。现在，让我们期待回答有关AI的十个最常见的问题。
1.什么是人工智能?
人工智能是指开发的软件或特定模型可以自己执行复杂的任务而无需任何人的帮助。AI的更正式定义可以描述如下：
“能够执行通常需要人类智力的任务的计算机系统的理论和开发，例如视觉感知，语音识别，决策和语言之间的翻译。”
人工智能是一个庞大的研究领域，由多个子领域组成，包括机器学习，深度学习，神经网络，计算机视觉，自然语言处理等等。
人工智能被认为是未来的技术，它可以解决机器人，医学，物流和运输，金融等众多领域的众多问题，并提供更多的工业公用服务。
我强烈建议您从下面提供的链接中查看以下有关使人工智能神秘化的文章，以更好地了解这一领域。
2.AI有多强大?
为了回答这个问题，让我们简要地看一下人工智能的复杂历史，尤其是神经网络领域。人工智能的概念及其无限的能力在几十年前就已经确定。预计AI将是为现有问题提供解决方案的下一件大事。
随着时间的流逝，人们意识到人工智能并没有想象中那么简单。而且执行复杂的活动几乎是不可能的，尤其是在那段时期内的现有技术下。
最初，AI并没有像人们认为的那样成功，原因是缺少数据以及能够执行复杂排列和组合的能力的技术资源。
但是，在当前时代，我们得出的结论是，人工智能是创造革命性世界的潜在未来。人工智能甚至可以解决某些复杂的任务，相对而言，这可能会花费更多的时间。
这个问题的简单答案-“人工智能有多强大?”在现代时代，取决于研究人员从事程序计算的能力。开发人员的技能使AI模型足够好，可以尽快解决特别复杂的任务。
随着图形处理单元(GPU)的兴起，您可以帮助更快地计算AI模型并开发创新的东西。截至目前，人工智能已经非常强大，可以高效地解决分配给它的一系列任务。但是，它还没有达到顶峰，距离这一点还差几年。
3.人工智能会取代你的工作吗?
人工智能是当今增长最快的领域。据《财富》杂志统计，人工智能专家的招聘在过去四年中增长了74%。人工智能被视为当代最“热门”的工作。
对熟练的AI专家的需求以前所未有的速度增长。人工智能子领域(如机器学习，深度学习，计算机视觉，统计和自然语言处理)的专家的要求和职位空缺每天都在增加。
自然产生的问题是，人工智能最终会变得如此强大，以至于它有能力窃取我们所有的工作吗?
我认为，关于AI将来会窃取您的工作的说法几乎可以视为神话。在这种假设情况下，人工智能将取代所有人类活动并接管现代世界的大部分任务，因为它们不易出现人为错误，并且可以更高效地执行特定任务。
在引入机器的工业革命时期，也发生了类似的事情。显然，它没有窃取工作机会。相反，它为人类控制工作铺平了道路。人类是知识分子。因此，人工智能将简化人工工作的复杂性，但实际上并不会夺走您的工作!
4.人工智能可以接管世界吗?
科幻电影改变了一些人对人工智能的认识。他们用AI编程的图像机器人将变得如此强大，以至于他们最终将摧毁他们的创造者并摧毁整个世界，从而导致新的AI控制物种的发展。
一个引人入胜的故事情节，但在不久的将来随时发生，这是不真实的!
不可否认，人工智能已经走了很长一段路，并发展成为现代世界的独特功能。尽管AI取得了进步，但是大多数任务仍然是在工作或开发阶段的人工监督下完成的。
人工智能也仅限于编程完成的特定任务。一个有趣的例子是自动驾驶汽车，其中AI负责控制汽车并将其驾驶到用户选择的所需目的地。但是，AI仅限于精确地驾驶汽车，而没有其他外部任务。
因此，对于科幻电影中所显示的AI占领世界来说，距离这样的结果至少还有几十年的时间。但是，只是为了保持对此猜测的好奇心，将来最终有可能!尽管目前，这只是虚构的。
5.人工智能的优点是什么?
由于现代对人工智能的炒作是巨大的，因此它具有许多优点。
除了先前讨论的由AI创造的大量工作机会外，它还具有其他优点，例如完成循环或人类需要执行的重复性任务，而不会出现容易发生人为错误的缺点。
人工智能类似于计算机程序，不会疲倦，因此具有在特定任务上全天工作的能力，直到实现期望的结果。
与人类的速度相比，他们能够对各种问题进行更快的计算，并获得精确的结果。他们还拥有大量现实生活中的应用程序，以使我们的日常生活更简单。人工智能的优点是不言而喻的。
6.AI的弊端是什么?
从头开始构建人工智能模型有时可能很耗时且需要大量资源。如果您希望在没有GPU的普通计算机上开发深度学习模型，则替代方法是切换到云平台，因为该模型的构建过程在您的PC上不可持续。
除了消耗大量时间和资源外，在某些情况下，人工智能模型的部署也可能非常昂贵。而且，在特殊情况下AI模型发生故障的情况下的维护成本可能很烦人。
人工智能要考虑的另一个重大缺点是缺乏使用人工智能来完成更高级的知识任务。我们仅限于人工智能。ANI对于执行许多任务是有益且必不可少的，但它并不像AGI那样有效。这一点使我们想到了下一个问题。
7.我们离AGI有多近?
人工智能是一个有趣的概念。AGI是人工智能程序可以人类水平的完整性和智能性来计算，评估和处理多个任务的时候。
尽管进行了不断的研究和技术进步，人工智能领域仍未取得丰硕成果。有关此概念的实验和研究正在不断地进行评估，以期在不久的将来获得更好的结果。
根据专家的说法，人工智能尚未实现的主要原因是由于几乎不可能复制人脑。
尽管神经网络在执行分配给它们的特定复杂任务时表现出色，但不幸的是，它们并不能替代人脑。
8.人工智能有哪些应用?
自然界中的人工智能具有广泛的应用。这些包括您从一天开始到一天结束的旅程。通常，当您使用智能手机开始新的一天时，您会利用智能面部锁定或其他指纹AI措施的AI功能来解锁手机。
然后，您决定使用Google进行搜索，就会遇到自动完成和自动更正的AI功能，该功能利用序列技术进行序列建模。除智能手机外，人工智能还有大量其他应用程序，包括电子邮件垃圾邮件检测，聊天机器人，对象字符识别等。
人工智能还可以在许多其他领域中找到其应用，例如机器人技术，医学，物流与运输，金融等主题，以及行业中更多的公用事业服务。
9.您需要成为天才才能开始学习AI吗?
这个问题有一个简单的答案-“不，你不!”
人工智能是一个神话般的领域，包含许多壮观的子领域。如果您对以下主题提供的各种有趣概念特别感兴趣，那么完全值得投资您的宝贵时间来获得有关AI主题的更多知识。
虽然从头开始学习AI有时有时会很困难，但随着您继续投入更多时间学习与AI相关的众多概念，它会变得更加有趣和酷。您将接触到数学，编程，机器学习等方面的知识，这将扩展您的大量知识。
即使您发现人工智能领域不适合您的特定兴趣，只要您学习了有关AI众多主题的知识，这还是完全可以的。
使用人工智能弄湿手最好的部分是，您从以下学科获得的知识也可以部分或全部用于各种软件应用程序和工作。
10.如何开始使用AI?
好的!因此，到这一点，希望您对人工智能的各种功能着迷，并为寻找人工智能的理想起点感到兴奋。
人工智能是一个广阔而渺小的领域。但是，不用担心!您可以利用大量宝贵的资源和生产资料来产生最佳结果。仅通过分析和研究Internet上的资料，您就可以获得广泛的知识领域。
诸如StackOverflow，DataStackExchange和GitHub之类的网站是一些最受欢迎的网站，它们可提供深入的解决方案以及对您在运行或安装程序或相应代码块时遇到的问题或错误的解答。
我建议您查看本文结论部分提供的第一个链接，以详细了解“10个最好的免费网站，以了解有关数据科学和机器学习的更多信息。”在从资源中获得大量知识的同时，这应该是分析各种观点的一个很好的起点。
结论：
在本文中，我们涵盖了有关人工智能的大多数常见问题，同时试图为众多AI主题提供可持续的信息和解决方案。我们还旨在澄清误解，并讨论有关AI的各种概念。
阅读本文之后，我希望所有的观众都能清楚地看到人工智能以及有关AI的众多主题。对AI的现实认识对于理解世界革命性未来将发生的变化具有重要意义。
因此，必不可少的是要了解复杂的细节并在人工智能方面具有丰富的知识，以避免错误的观念和其他误解。同样，了解AI并致力于确保AI的未来是一种令人愉快的经历。这是一个充满新机遇和发现的崭新领域。