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现在最火的人工智能是什么（现在最火的人工智能是什么手机）

发布时间：2023-03-12 19:36:52 稿源：创意岭阅读： 116 问大家

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本文目录:

1、当下炙手可热的人工智能，到底能火多久？
2、人工智能有多火
3、为什么现在人工智能这么火，语音输入还是这么弱智
4、网上都在说人工智能深度学习比较火，想问一下它的就业前景怎么样？

现在最火的人工智能是什么（现在最火的人工智能是什么手机）

一、当下炙手可热的人工智能，到底能火多久？

人工智能会一直火下去，但是时期不同会有波动。要知道，人工智能已不算新鲜事物。自上世纪60年代这个概念提出至今，历史上已出现过两次大的高潮，但基本上是“热5年、冷10年”，短暂的热潮之后就是更长时期的寒潮。

人工智能之所以会反复出现这种现象，一个很重要的原因，就是当初热过头了。一方面，无论是学术界还是商业界，都低估了相关基础理论和核心关键技术的复杂性和难度，导致后续研发无法支撑其向前推进；与此同时，新技术往往意味着新的投资机会，乘机炒作、骗取资本在所难免，炒得越热，潜在的泡沫就越大。

对于人工智能的过热现象，中外有识之士已发出警告。华人科学家、美国斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室主任李飞飞认为，人工智能是一个“真货”，却也在许多随意和缺乏严谨性的交流或展示中被强烈地夸大了；这种随意和夸大之词影响到每个人，从企业家到投资者，从大公司到政府，从科研资助机构到基础研究机构。这位人工智能顶尖专家认为：“目前需要将双倍的精力投入到人工智能的基础性研究中去。”

科学家的告诫值得倾听。尽管我国在整合资源、垂直应用等方面有一定优势，但在基础算法、核心硬件和关键技术、领军人才等方面的软肋也是不争的事实，终端产品的性能、可靠性和用户体验等也需要进一步提高。

展望未来，集合了多种前沿分支技术的人工智能，确实会产生链式反应，给我们的生活、生产带来巨大的改变。天上不会掉馅饼，前景越美好，越需要清醒客观的判断和扎扎实实的努力；如果一拥而上、盲目跟风、投机取巧，恐怕热潮很快就会变成寒潮。

二、人工智能有多火

这是未来的一个科技发展大方向，因为人工智能有很强的商业价值和实用性，所以是很火的。就比如我们现在用的百度知道，就有人工智能程序在参与，虽然还有很明显的不足之处，但也节省了大量人工。百度在人工智能方面，是处于领先地位的。

未来许多职位都可能被人工智能取代，比如金融从业者，和医生，都是靠严谨的逻辑推理进行工作，而人工智能的逻辑运算能力远飞人类可比，相关行业的人就可能面临被人工智能淘汰。再比如一些流水线工人，也会被机器人取替。机器人可以不眠不休的干活，也是人类所无法比拟的。

三、为什么现在人工智能这么火，语音输入还是这么弱智

语音输入是根据操作者的讲话，电脑识别成汉字的输入方法（又称声控输入）。它是用与主机相连的话筒读出汉字的语音，利用语音识别系统分析辩识汉字或词组，把识别后的汉字显示在编辑区中，再通过“发送”功能将编辑区的文字传到其他文档的编辑中。

语音识别技术的原理是将人的话音转换成声音信号，经过特殊处理，与计算机中已存储的已有声音信号进行比较，然后反馈出识别的结果。其关键在于将人的话音转换成声音信号的准确性，以及与原有声音信号比较时的智能化程度。语音识别技术是人工智能的有机组成部分。

这种输入法的好处是不再用手去输入，把双手解放出来，只要会读出汉字的读音即可，但是受每个人汉字发音的限制，不可能都满足语音识别软件的要求，因此在实际应用中错误率较键盘输入高。特别是一些专业技术方面的语言，识别系统几乎不能确认，错误率较高。

目前，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成

信号处理及特征提取模块。该模块的主要任务是从输入信号中提取特征，供声学模型处理。同时，它一般也包括了一些信号处理技术，以尽可能降低环境噪声、信道、说话人等因素对特征造成的影响。统计声学模型。典型系统多采用基于一阶隐马尔科夫模型进行建模。发音词典。发音词典包含系统所能处理的词汇集及其发音。发音词典实际提供了声学模型建模单元与语言模型建模单元间的映射。语言模型。语言模型对系统所针对的语言进行建模。理论上，包括正则语言，上下文无关文法在内的各种语言模型都可以作为语言模型，但目前各种系统普遍采用的还是基于统计的N元文法及其变体。解码器。解码器是语音识别系统的核心之一，其任务是对输入的信号，根据声学、语言模型及词典，寻找能够以最大概率输出该信号的词串。从数学角度可以更加清楚的了解上述模块之间的关系。首先，统计语音识别的最基本问题是，给定输入信号或特征序列，符号集（词典），求解符号串使得：

W = argmaxP(W | O) 通过贝叶斯公式，上式可以改写为

由于对于确定的输入串O，P(O)是确定的，因此省略它并不会影响上式的最终结果，因此，一般来说语音识别所讨论的问题可以用下面的公式来表示，可以将它称为语音识别的基本公式。 W = argmaxP(O | W)P(W)

从这个角度来看，信号处理模块提供了对输入信号的预处理，也就是说，提供了从采集的语音信号(记为S)到特征序列O的映射。而声学模型本身定义了一些更具推广性的声学建模单元，并且提供了在给定输入特征下，估计P(O | uk)的方法。

为了将声学模型建模单元串映射到符号集，就需要发音词典发挥作用。它实际上定义了映射的映射。为了表示方便，也可以定义一个由到U的全集的笛卡尔积，而发音词典则是这个笛卡尔积的一个子集。并且有：

最后，语言模型则提供了P(W)。这样，基本公式就可以更加具体的写成：

对于解码器来说，就是要在由,,ui以及时间标度t张成的搜索空间中，找到上式所指明的W。

语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。

四、网上都在说人工智能深度学习比较火，想问一下它的就业前景怎么样？

目前来看就业前景不错，市场比较缺这方面的人才，在招聘网站上面看很多岗位，工资也不低，要是想就业的话想好就业方向吧，不会就学，毕竟社会在进步，技术肯定也不断在革新。

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