3年前から爆発させ、李師師世界大戦Alphagoと技術円が来ている、人工知能技術の話題は、伝統的な基礎研究に比べて、注目されている、それはこの新しいもののためのソフトスポットのより多くのようです囲碁の9つのマスター超えるAlphago勝利は、人々が叫ぶとき、「人工知能は、人間に取って代わるだろう」しかし、時間をかけて、人々は徐々に、過去3年間の人工知能驚くほどの注目も、成果より合理的になってきましたしかし、「人工的な」現実から遠いです。
しかし、それは人工知能が、それはほとんど私たちの生活に逆に、重要ではないことを意味するものではありません。初期のI / O開発者会議の月のトップ18で、多くの専門家は、人工知能の音声技術を実証し、インテリジェントな音声両面デモサイトの使用は、より魅力的な4、技術は世界に衝撃を与えるです。他の場合には状況は全くないが、その後、予約制でAIの音声ヘアカットの使用、および任命の成功だけでなく、お互いを認識していない、外の世界に発表することを誇りに思っ会長：カテゴリのうち、ロボットを使用して自分のスマートフォンは本当に簡単で、されていますこれは、チューリングテストに合格しました。
しかし、物事ははるかに簡単な想像力から、その後まもなく、「ニューヨーク・タイムズ」記者がテスト、4回の成功の任命で、手作業で行わ3つの迷彩があることが発見されました。その後、二重の公式が行わ人工迷彩、ないレトルト断言し、ちょうど他の人が操作を完了するために独立しており、適切な介入を取りました。記者はその後、詳細を持っていない言葉の戦争の後ろに、反論に行ってきました。
有名なチューリングテストが、そこに環境の限界以下にその歴史の中でも、特定のですが、この事件の後、しかし、業界はの「人工知能」の困惑の中に閉じ込め人工知能、AIのための悲しみでいっぱいです。実際には、このすべては、それはスマートとスマートではないですが、まだ基本的な物理学の機会でブレークスルー、完全にインテリジェントな製品は非現実的であることを知って、今期待のために人工知能が高すぎます。標準として人工知能で映画「エクス・マキナ」なら、それは少し無理があります。
実際には、AIの音声対話の基礎を学習アルゴリズム言語のシステム統合の深さの深さに基づいて、したがって、一方ではその明白な「二国間効果」を決定された、AIの音声対話の完成度が高い、ユーザーの数がより多くを育て、他の一方で、ユーザーの数とAIの使用頻度を増加が完了し、より正確なフィードバックの高い程度を達成するために、本当に使いやすい電話ロボットの問題を解決するための相互作用深さの調査の訓練を音声に反応します。
上記構成の技術では、「相互作用層、アルゴリズムレベル、データ層」AI中のフル音声対話の3つのレベルに分けることができます。本質的に、音声対話システムのこの段階でデータの正確なマッチングのための論理的な方法で次のビッグデータ「ダイナミックプログラミング」で行われる、数学のレベルは、オペレーションズリサーチ、最適な意思決定プロセスを解決するための数学的方法の分岐です。
100％正確な言語データがいくつか必要達成するために一致する「前提条件を。」
音声認識精度の100％の精度を達成するための対話型層は、全体の音声対話セマンティクスは偏差のための重要な前提条件を「理解」するためには表示されませんが、完全な「文データベース」を構築する必要性の正確な音声認識を実現するために、その後、認識の多くていることを確認することですその精度を高めるための訓練。
次に、正確な音声認識アルゴリズムは、「データパッケージ」で、迅速な検索のため、「データベース言語システム」を達成、対応する「フィードバック方式」を一致させるために、そしてにより異なるセマンティックに異なるスピーチを決定する必要がある後対話シナリオは、したがって、すべての音声対話シナリオを、ほぼ「アルゴリズム倉庫」をカバーする必要があり、各アルゴリズムは、精度と効率のための二重のニーズを満たす必要があります。
このような面倒で複雑な手順が真の人工知能に達成するだけでなく、弱い人工知能、人工知能のカテゴリに属することができない、人は常に値に対して高すぎる期待されているが、基本的な物理学を突破されていない前に、フィルムのレベルを達成することは困難です映画に比べインテリジェント製品、。私達はすべて、優れた人、または企業にサービスを提供するために、人工知能の出現を一点を見落とすのではなく、人を好きに持って、少なくとも現在の技術の面で、それは必要ありません実現することはできない傾向にあります。今日は、我々はAI技術の最前線として、電流変化にAI技術、およびAIの音声対話を心配する必要があり、任意の技術の進歩とアプリケーション・レベルは我々の注意のより多くの価値があります。