大学计算机基础：人工智能应用场景

1.在语音技术上

2010年后，深度学习的广泛应用使语音识别的准确率大幅提升，像Siri、Voice Search和Echo等，可以实现不同语言间的交流，从语音中说一段话，随之将其翻译为另一种文字；再如智能助手，你可以对手机说一段话，它能帮助你完成一些任务。与图像相比，自然语言更难、更复杂，不仅需要认知，还需要理解。

当前的语音识别虽然在特定的场景（安静的环境）下，已经能够得到和人类相似的水平。但在噪音情景下仍有挑战，如原场识别、口语、方言等长尾内容。未来需增强计算能力、提高数据量和提升算法等来解决这个问题。

2.在自然语言处理上

目前一个比较重大的突破是机器翻译，这大大提高了原来的机器翻译水平，举个例子，Google的Translation系统，是人工智能的一个标杆性的事件。2010年左右，IBM的“Watson”系统在一档综艺节目上，和人类冠军进行自然语言的问答并获胜，代表了计算机能力的显著提高。

机器的优势在于拥有更多的记忆能力，但却欠缺语意理解能力，包括对口语不规范的用语识别和认知等。人说话时，是与物理事件学相联系的，比如一个人说电脑，人知道这个电脑意味着什么，或者它是能够干些什么，而在自然语言里，它仅仅将“电脑”作为一个孤立的词，不会去产生类似的联想，自然语言的联想只是通过在文本上和其他所共现的一些词的联想，并不是物理事件里的联想。所以如果要真的解决自然语言的问题，将来需要去建立从文本到物理事件的一个映射，但目前仍没有很好的解决方法。因此，这是未来着重考虑的一个研究方向。

3.在决策系统上

决策系统的发展是随着棋类问题的解决而不断提升，从80年代西洋跳棋开始，到90年代的国际象棋对弈，机器的胜利都标志了科技的进步，决策系统可以在自动化、量化投资等系统上广泛应用。(www.xing528.com)

当下的决策规划系统存在两个问题，第一是不通用，即学习知识的不可迁移性，如用一个方法学了下围棋，不能直接将该方法转移到下象棋中，第二是大量模拟数据。所以它有两个目标，一个是算法的提升，如何解决数据稀少或怎么自动能够产生模拟数据的问题，另一个是自适应能力，当数据产生变化的时候，它能够去适应变化，而不是能力有所下降。所有一系列这些问题，都是下一个五或十年我们希望很快解决的。

4.在大数据应用上

可以通过你之前看到的文章，理解你所喜欢的内容而进行更精准的推荐；分析各个股票的行情，进行量化交易；分析所有的像客户的一些喜好而进行精准的营销等。机器通过一系列的数据进行判别，找出最适合的一些策略而反馈给我们。

5.在计算机视觉上

2000年左右，人们开始用机器学习、用人工特征来做比较好的计算机视觉系统，如车牌识别、安防、人脸等技术。而深度学习则逐渐运用机器代替人工来学习特征，扩大了其应用场景，如无人车、电商等领域。

在计算机视觉上，未来的人工智能应更加注重效果的优化，加强计算机视觉在不同场景、问题上的应用。