Ⅰ 最先進的人工智慧可以達到什麼程度

人工智慧的先進程度可以是否實現分為幾大種類:

  1. 已經實現的有：

    1. 指紋識內別容

    2. 人臉識別

    3. 語音識別

    4. 文字識別

    5. 圍棋競技

  2. 即將實現的是:

    1. 自動駕駛

    2. 翻譯

    3. 智能客服

    4. 虛擬個人助理

    5. 智能安防

  3. 理論上可以實現的:

    1. 智能協助機器人

    2. 智能手臂

    3. 無人駕駛的車輛、輪船等自動化物流系統

    4. 可訂制化的全自動工廠

  4. 理論上無法確定是否能實現的：

    1. 具有自主思維的機器人

    2. 具有創新、創造能力的機器人（寫作、詩歌等）

    3. 具有法律、人倫道德決策的機器人

Ⅱ AI技術之自然語言處理（NLP）如何應用

按照技術實現難度的不同，這類系統可以分成簡單匹配式、模糊匹配式和段落理解式三種類型。簡單匹配式輔導答疑係統主要通過簡單的關鍵字匹配技術來實現對學生提出問題與答案庫中相關應答條目的匹配，從而做到自動回答問題或進行相關輔導。模糊匹配式輔導答疑係統則在此基礎上増加了同義詞和反義詞的匹配。這樣，即使學生所提問題中按原來的關鍵字在答案庫中找不到直接匹配的答案，但是假若與該關鍵字同義或反義的詞能夠匹配則仍可在答案庫中找到相關的應答條目。段落理解式輔導答疑係統是最理想的、也是真正智能化的輔導答疑係統（簡單匹配式和模糊匹配式，嚴格說只能稱之為「自動輔導答疑係統」而非「智能輔導答疑係統」）。但是由於這種系統涉及自然語言的段落理解，對於漢語來說，這種理解涉及自動分詞、詞性分析、句法分析和語義分析等NLP領域的多種復雜技術，所以實現難度很大。迄今為止，在國內的網路教學中還沒有一個實用化的、能真正實現漢語段落理解的智能輔導答疑係統。但是在我國有些大學的人工智慧實驗室或中文信息處理實驗室中，已有少數研究人員正在研發這類系統的實驗原型。相信在不久的將來，就會有這一類的實用性智能系統問世。這是優質網路課程的重要研究方向之一。

Ⅲ 人工智慧是怎麼學習的市面上那種比如蘋果siri之類的號稱人工智慧，是真智能嗎它不是一個軟體嗎

sari之類的助手只是一個終端,它接受輸入,把語義提交給後端,後端分析語義,給你接近的答案,比如天氣,日程,新聞,交通情況,消費場所.如果你的問題太寬泛,人工智慧可是處理不了的.
訓練的模型有很多種,最簡單的神經網路應具有一個輸入層、一個隱藏層、一個輸出層的三層神經網路。當然,更復雜的神經網路多達幾十層,通過梯度演算法,把上一層的輸出導向下一層的輸入,在向後傳播演算法下,得出不同機率的結果集,機率最大的結果就返回給你.

Ⅳ 現在有語意分析的軟體嗎能識別漢語或者英語語義的，這應該屬於計算機學科的哪個范疇

算是人工智慧范疇的吧。好的語義分析軟體應該還沒有，計算機沒智能化到那個程度，現在一般的軟體是從話語中提取關鍵詞，模糊判斷句子的意思。

Ⅳ 人工智慧的分類包括哪些

人工智慧的概念在很久以前就被提出來了，關於人工智慧，在網路上給出的定義是這樣的：人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧我們大多數人都知道，但是關於人工智慧的分類，想必還是有很多人不太了解的。人工智慧有三種類型，分別是弱人工智慧、強人工智慧、超人工智慧。下邊我們就來分別介紹一下這三大類型。

弱人工智慧
弱人工智慧的英文是Artificial Narrow Intelligence，簡稱為ANI， 弱人工智慧是擅長於單個方面的人工智慧。
比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智慧阿爾法狗，但是它只會下象棋，如果我們問它其他的問題那麼它就不知道怎麼回答了。只有擅長單方面能力的人工智慧就是弱人工智慧。

強人工智慧
強人工智慧的英文是Artificial General Intelligence，簡稱AGI，這是一種類似於人類級別的人工智慧。強人工智慧是指在各方面都能和人類比肩的人工智慧，人類能乾的腦力活它都能幹。
創造強人工智慧比創造弱人工智慧難得多，我們現在還做不到。強人工智慧就是一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作。強人工智慧在進行這些操作時應該和人類一樣得心應手。

超人工智慧
超人工智慧的英文是Artificial Superintelligence，簡稱ASI，科學家把超人工智慧定義為在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能。
超人工智慧可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。超人工智慧也正是為什麼人工智慧這個話題這么火熱的緣故，同樣也是為什麼永生和滅絕這兩個詞總是出現在人們的口中。所以對於超人工智慧的發展還是需要我們好好把控的。

Ⅵ 人工智慧語音系統是什麼

晚上和同事聊了會天，感覺精神挺好的，寫下這篇文章記錄自己的一些思想

目前語音交互被市場炒的火熱，大小公司做此類產品的層出不窮，首先我覺得要感謝siri給大家做了這么好的平台建設，其實縱觀計算機領域，語音交互這一塊是起起伏伏，總是隔幾年就會被炒火一次，可是火不了一段時間又消沉了。siri的到來，貌似給大家的感覺是語音時代已經到來了，而且很快會才成為人們的用戶行為習慣了。

可是不知道大家有沒有真正想過siri？它的優勢、技術核心是什麼？

以下是我自己的一些理解：
從前台和後台來分析siri，前台分為UI界面以及語音設別。Siri採用Nuance的語音設別和語義合成技術，類似中國的科大訊飛。這個東西需要一批牛人積累多年才能生產出來，什麼信號處理、模式識別、概率統計、資訊理論、數據挖掘、人體聽覺機理、人工智慧等等計算機、數學、統計學、生物領域nb的技術都得用上，這個沒有什麼好說的了。後台即為語義識別技術，這一塊其實是技術的核心點，我不知道這些技術全是SRI自己研究出來的，還是借鑒了其他搜索類公司的技術。但是不論如何，這一塊都是一個核心地方。其實，這一塊的技術就是幾大搜索類公司的核心技術。一是以google和網路為代表的網頁搜索技術，二是以wolfarm alpha為代表的知識計算技術，三是wikipedia為代表的人工知識庫技術。網頁搜索通過網路機器人獲取每個科訪問網站的內容，這些數據被分解成一個索引，這樣便可以根據內容來查找頁面，用戶輸入一個查詢，查找索引找到相關內容的頁面，返回的為相關內容的列表；知識計算技術，是將所有可以獲得信息建立成一個有組織的資料庫，然後再利用演算法進行處理，最終構造成類似與google這樣的搜索工具。其實說白了就和網路前幾年一直鼓吹的框計算一樣，只要把東西放到框內，什麼東西都可以給你解決。例如你在網路輸入天氣，它會顯示你所在城市的天氣情況，而不是以往常的網頁形式展現。知識計算技術給出的答案更加精確，更加的唯一性；人工知識庫技術，以維基網路為例，它採用詞條和主題為單位，利用人工的力量收集知識。因此這樣的知識結構化程度高，更加准確並且人性化，可同時它的知識體系會受到限制。Siri結合三項搜索類技術，根據不同的需要，利用相應的技術給出答案。其實網上經常大家說的人工智慧、上下文識別、自動學習技術，這些都包含在這三項搜索技術裡面了，仔細想想這些搜索是否會記憶人的行為模式、是否會上下文識別語義、是否會人機智能交互。忘了，Siri還有一個技術就是知識推薦技術，類似於大眾點評、攜程這樣的網站，查詢好吃的、機票之類的，會給出一個推薦結果。由於國外的很多類似軟體api是開放的，所以siri在知識推薦這一塊等於利用這些開放的api雲服務了。

Siri的優勢我個人覺得有兩方面，一是語音交互，實現語音控制功能，這是人體本能機理的發展趨勢，人類的控制欲很強，肢體控制——>聲音控制——>腦電波控制…。二是搜索方式，想想如果用google，你搜索的步驟，在google輸入問題——>給出一推結果——>一個個篩選自己需要的結果——>得出答案。而siri只有兩步，輸入問題——>得到結果。

說了這么一大段技術分析的話，只是為了更好的去思考國內這些智能語音交互產品的未來。
據我所知，目前做這一塊的有訊飛語點、智能360、快說、口袋語音、我問問、蟲洞助手、小i機器人、009、開心熊寶、小唐龍、雲助理，還有小米手機自帶的語音助手，以及一系列模仿siri的山寨類軟體。其中這些產品分為五類，1、訊飛語點、智能360、快說、口袋語音、我問問、蟲洞助手 2、小i機器人 3、009、開心熊寶、小唐龍 4、雲助理 5、手機集成的語音助手以及山寨siri。

我針對每一類談一談自己的看法。
第一類首先它的未來是死的，除非有本質性的改革。從技術上來看，目前這些產品採用的語音識別和語義合成技術為訊飛、谷歌、盛大等提供，如果哪天訊飛要按照裝機量收費了，而產品卻沒有盈利，這些產品必然會成為訊飛語點的手下敗將，可矛盾的是訊飛根本沒有精力去不斷優化訊飛語點（從訊飛語點的產品更新過程就可以看出來），畢竟訊飛的主要目的不是在這一塊，訊飛語點只是讓別人知道訊飛有這么個東西而已。語音技術暫且不談，就上面說到的siri利用的三種搜索技術，著實會讓這些產品望塵莫及。沒有一批計算機領域的頂尖專家，在這一塊是很難有突破的。因此，這些產品的語義識別根本沒法能夠得到質的突變，只會隨著語料的不斷增加而越來越亂。從產品上來看，用戶的粘度不夠，用戶過了新鮮期很有可能會卸載掉。作為一款移動應用，如果沒有利用移動、雲、社交三個要素，死的可能性極大。

第二類是小i機器人，我很看好這個產品，當然我指的不是手機客戶端的那個小i機器人了。小i機器人在語義識別這一塊在國內是領先，我不知道小i是不是有很多專家，但是人家多年的經驗積累絕對是有很強大的技術背景。小i在產品展現方式上很簡單，沒有特別的設計和思路，但是小i的市場思路確是特別的清晰。小i機器人應用在微博、移動、政府、銀行、運營商等等領域，作為智能機器人的形象來推廣。可想而知，小i在語義識別技術上面的技術積累有多雄厚。雖然比不上siri，但是它選擇的契機特別好，專注於各行業領域，找准需要智能機器人的機會，從而巧妙的相結合。不僅僅能滿足用戶需求，還有盈利。可是也有個問題，如果後期等到國內行業應用類的api開放了，再加上網路、谷歌等公司的介入，那麼小i還有盈利的空間嗎？

第三類，是娛樂類的智能語音產品。009、開心熊寶、小唐龍，三者類似，以娛樂化的形式展現產品，同時加入語音交互。給用戶的印象是，智能寵物。這樣的產品如果走線上的話，結果很可能也會死，因為用戶的粘度不高。游戲和應用結合起來，導致娛樂性不強，應用性不明顯，搞成游戲不游戲、應用不應用的兩不像。（但是我想提一下開心熊寶，由於它的用戶專注於小朋友，目標用戶明確，更加專業化，所以有別於其他兩款軟體是很有可能會朝好的方向發展的）。可是如果它們走線下的話，有可能會有生存的機會。發展智能寵物，走實體路線。但是這一塊的技術門檻也比較高，還得看公司的實力和規劃了。

第四類，雲助理也是一款有意思的產品。我理解的是它想做成，服務在雲端，推送給個人的私人助理軟體（不知道他們內部是怎樣考慮的）。將語義識別放到雲端，給用戶展現的只是一個簡單的助理形象本體，通過助理的幫忙完成一系列功能。其實它的私人助理思路和009的狗、開心熊寶的小熊，小唐龍的中國龍是差不多的，這一點並不新穎。我比較看重的是它提到的雲服務概念。目前，他們肯定做不到構建語義識別雲，但是有這個理念是好的。如果真正能構成語義識別雲，再將各行業api集成在一起，那麼無論什麼終端載體都可以接受這些信息，那樣必然是未來的一個趨勢。只是，我擔心的是這樣的工程好像不是一家小公司或者說幾家公司可以做出來的。

第五類，不說了，大家都懂的。

其實每家公司都不好做，但是每家公司都覺得很有機會，這就是魅力所在。

我覺得首先得找准一個方向，專注一個點，做一些自己能做的事情，別老想著那麼大的宏偉藍圖，那些留給NB的公司去干吧。小i、開心熊寶就是很好的榜樣。發揮自己的優勢，找到差異化，然後一頭扎進去，做到專業，只有先生存下去才有發展的機會。
哎，寫的真累。自己的知識有限，分析的很淺薄。望讀者見諒。