汉中广电局有哪些亮眼的危机处理案例?

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我想听听柴可夫斯基，百度美国研究所人工智能实验室主任亚当·科茨向我展示他们的新语音识别产品。当他对百度的新输入法说这句话时，他在键盘上输入了相应的单词。

大多数输入法的左下角都有一个麦克风，但是人们通常不使用它，因为人们认为它不起作用。亚当说，这就是许多语音输入被忽略的原因，百度的最新研究旨在使语音输入比打字更快、更准确。

让机器从倾听到理解

大约两年半前，亚当毕业于斯坦福大学，跟随他的导师吴恩达到百度做深度学习研究，主要应用于语音识别。

在百度美国人工智能实验室，大多数员工都是美国人。在语音识别方面，他们首先开发了英文版。具有深度学习的语音识别中最重要的一步是训练机器，也就是说，让系统学习足够的语音数据，以便在听到不同的句子时识别它们。

我们用英语训练了数千小时的大量数据。亚当说，到2015年年中，他们已经制作了一个识别率非常高的实验室版本，然后花了将近一年的时间制作了一个产品，该产品已经被下载并在安卓平台上使用。

我的朋友挠着头对我说，亚当，你在百度这样的中国公司。开发一个英语语音识别工具有什么用？然而，adam和其他人对深度学习有更深的理解，并不难在此基础上开发一个中文识别版本。

如果使用传统的机器学习路径，它需要用其他语言重新开发。听语法，听发音，雇佣一群懂方言的工程师反复检查。该系统几乎需要再次运行。亚当说，但是因为它采用了深度学习的途径，系统只需要将中文语音数据注入到原始算法中并训练一段时间，然后就可以学会识别中文。

现在百度语音系统已经开发了一个基于adam团队的中文语音识别平台。普通话非常复杂。现在他们已经将基本算法应用到中国。我很自豪我们整个英语团队开发的语音识别系统正在影响中国用户。亚当说。

百度语音识别的优势之一是它可以在中英文混合的语境中自由转换。很多中国人说话的时候都带着英文单词，比如你著名的明星angelababy，它可以在百度的语音识别中自动转换。亚当解释道。

深度学习现在是硅谷最流行的技术，可以应用于许多领域。谷歌大脑负责人杰夫·迪恩(Jeff dean)在最近接受采访时表示，谷歌现在主要在自然语言理解和机器感知、医疗保健和机器人领域使用深度学习。一般来说，它是让机器学会像人类一样理解和观察，从而对外界做出反应。

我认为百度人工智能实验室认为改变机器与人交流的方式，让机器能够理解和识别自然人的自然语言是目前最重要的事情。亚当说，他的团队近年来致力于将深度学习应用于人类自然语言识别和理解，这也是基于中国市场的需求和痛点。如果我们进一步思考，它可以让文盲群体像受过教育的群体一样自然地与机器交流。

如果语音输入可以达到高精度，为什么人们仍然使用键盘输入？亚当说，当机器处理人类自然语言的准确度达到一定程度时，它将改变人们的输入习惯，改变人们与机器交流的方式。

不仅仅是百度，每个家庭都在做这样的事情。最近，微软发布了一份报告，称微软训练的神经网络可以像人一样识别人的声音。微软使nist 2000自动化系统与专业速记员竞争，结果显示自动化系统的出错率首次低于人工。据报道，这是在会话语音领域(自动化系统)首次达到人工水平。

即使在五年前，我也没想到有一天我们会达到这个水平，甚至连可能性都没有。微软人工智能和研究团队的执行副总裁沈向洋说。

百度首席科学家吴恩达在他的脸书上转发了这条消息，称百度的中文认知度在2015年超过了人类认知度。

然而，一些深度学习的研究者对界面新闻解释说，无论是微软还是百度，超过人类识别水平的标准都是一个实验结果。一般来说，他们在一个固定的语音数据库中训练机器，研究人员会不断调整算法，使机器超越人类的水平，这离实际应用还很远。

语音识别是导致许多人工智能场景的基石，例如自动驾驶、人工智能医疗等。，所有这些都要求机器首先理解人类的自然语言。声音识别的研究起源于20世纪70年代的美国国防高级研究计划局(darpa)。在过去的几十年里，最重要的技术公司和研究机构都参与了这项研究。

这不容易。当亚当向我表示我想听柴可夫斯基的音乐时，这台机器第一次没有准确地认出柴可夫斯基。亚当然后手动更正了这个词。无论是单独说一个词还是替换这样一个词，这个词都没有上下文，甚至对人来说，这都是一件困难的事情。亚当说，他的团队在过去近一年中已经从技术上解决了这个问题。

走向专用人工智能

对于百度来说，他们的下一步是将这种精确的语音识别产品应用到更多的场景中。

不仅要准确理解词汇，还要掌握人们的要求。亚当说，他们的姐妹实验室已经开发出基于这项技术的产品du-nurse。这款基于语音对话的产品不仅能准确识别语音，还能听懂。

除了大公司，许多初创公司也进入了自然语言处理领域。以专注于自然语言处理的美国x.ai公司为例，三轮融资达到3.4亿美元，中国科达讯飞市值达到368亿元人民币，专注于智能语音和自然对话的Spirits在第三轮融资中达到2亿元人民币。

与大公司相比，初创公司在这一领域的劣势主要是数据。在亚当看来，数据不是不可解的，例如，通过雇人或购买数据来收集数据。当然，这些方法都需要更高的成本。

如今，在风险资本市场上，许多公司吹嘘它们与人工智能和深度学习有关。

人们忽略了这样一个事实，即深度学习并不那么神奇，算法是可以教的。一个具有传统机器学习背景的智能工程师可以快速编写深度学习的产品。亚当说，真正的问题是将这些技术与用户的深层痛点结合起来，开发出能够影响数亿用户并成为成功企业的产品，这并不容易。

这对百度来说也是一个挑战。在百度美国研究所的人工智能实验室中，已经为此建立了一个独立的产品团队，这与大多数产品和R&D是分开的结构有很大不同。人工智能的时代与过去大不相同。你需要对人工智能技术有很好的理解，比如深度学习和用户需求，这就要求产品团队有一个非常多样化和灵活的视角。

无论如何，人工智能的时代已经到来。科幻电影中主导人类的不仅仅是人工智能技术，而是人机交流方式的改变所带来的一点渗透，不再是键盘输入，而是自然语言交流。

就连美国总统巴拉克·奥巴马最近在接受《连线》杂志采访时说，我的观察是人工智能正以各种方式渗透到人们的生活中，但我们还没有注意到。奥巴马说，流行文化中对人工智能的描述是有偏见的，这使得大多数人认为人工智能是一个像黑客帝国一样的世界，但事实上很多人并不重视人工智能的特殊部分。

所谓特殊人工智能是指这项技术被应用到专业细分领域。例如，在医疗咨询领域，这些神经网络可以从医疗机构学习数据，并对用户的疾病给出诊断和建议。特别是对于一些需要很长时间才能用传统的诊断和治疗方法进行诊断的疾病，如糖尿病，人工智能可以带来更好的监测。

另一个例子是自动驾驶。过去，成千上万的工程师努力解决在自动驾驶过程中识别行人和路标的问题。然而，无人驾驶汽车仍然很难上路，但现在不同了。从人工智能的角度来看，只有一个小的研究团队有望解决这个问题。

人工智能也是大公司不能错过的一个重要领域。与硅谷的大多数公司相比，他们在进入深度学习领域时只能使用以前的基础设施和其他资源。百度的整个基础设施是为了深度学习而重建的。adam说人工智能已经说了很多年了，但是现在是应用它的时候了，这将把用户带到一个全新的领域。

汉中广电有哪些突出的危机处理案例？

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