因為它取代了人力，使機器生產(chǎn)出更先進的產(chǎn)品。判斷和決策是業(yè)務的核心。3月27日，搜狗CEO王小川在宏泰基金CEO春分大會上發(fā)表了題為“人工智能技術(shù)的思考與應用”的演講。王小川認為，概括了人工智能的三個應用層次。第一個層次是向機器傳授傳統(tǒng)規(guī)則；第二個層次是教授機器記憶學習的答案；第三層是將目標交給機器進行自學習。他認為，現(xiàn)階段的人工智能有很多局限性。例如，機器需要學習和判斷的先決條件，例如對環(huán)境的極端嚴格要求。在TOC方面，對圖像和聲音的深入學習非常重要。在談到人工智能的商業(yè)價值時，王小川認為，人工智能有機會做出判斷和決定。以下是王小川演講的一部分：人工智能將分為三個階段。我們?nèi)蕴幱诘诙A段的高級階段。人工智能并不是一個新的話題。這是在20世紀60年代和80年代完成的。不幸的是，當時是一名人工智能教授，因為人工智能的水平遠遠不夠。那時，人們把對自己世界的認知變成了規(guī)則，變成了機器人，機器人告訴機器規(guī)則。這是那個時代的作品。那是20世紀60年代和80年代。人們對規(guī)則的表達偏離了這一目標。20世紀80年代后，基于統(tǒng)計方法的人工智能不再試圖告訴機器人們對世界的認知，而是讓機器學習并讓你看到答案。一方面，他給了他原來的問題和答案后，看到了問題，這是一個機器人學習的道路。花了好幾年時間。答案很清楚。一個典型的例子是人臉識別。如何描述它？我知道這個人是誰，但我無法描述。在2000年之后的突破點，我們發(fā)現(xiàn)，使用更粗略的方法，我們不應該試圖找到這個問題的特征，將特征告訴機器，并將原始問題和原始數(shù)據(jù)移交給機器。我給了他2000多張照片，讓他找出自己的特點，最后得到答案。2000年后的疫情與此有關。阿爾法犬就是這樣出來的。他不是按原來的方式做的。今天，一些人工智能開始進入第三階段。Alphago屬于第二階段，再加上第三階段的一點，給它一些答案，告訴它人們在每種情況下的表現(xiàn)，讓機器學習。這樣，可以發(fā)現(xiàn)機器很難趕上頂尖人物。最后，我告訴機器你是對的，你贏了還是輸了。目前，我們主要處于第二階段，必須使用大數(shù)據(jù)。優(yōu)點是我們不需要工程師對原始行業(yè)有特別深入的了解。例如，醫(yī)生知道如何查看心臟病的心電圖，但他們很難向工程師清楚地描述這一規(guī)則。自去年以來，這位工程師獲得了一項非常重要的經(jīng)驗。我不需要醫(yī)生了解他詳細的技術(shù)經(jīng)驗，只要醫(yī)生告訴我這代表什么。有了大量的工程數(shù)據(jù)，就可以建立這樣一個模型，消除了行業(yè)與人工智能之間的天然溝通鴻溝。這將很快成為人工智能領域的突破性應用。在接下來的兩三年里，成功的工作經(jīng)驗有了很大的提升，今年在情報領域有了很大的發(fā)現(xiàn)。今天的人工智能仍然有許多局限性。核心問題是有一個先決條件。例如，在有背景音樂的環(huán)境中，兩到三個人同時說話。人們可以清楚地分辨出人們所說的聲音，但機器卻不能做到這一點。因為人工智能是對所見聲音的處理，如果兩個人在一起說話，它就不起作用了。例如，在一個非常安靜的環(huán)境中，如果環(huán)境中有背景音樂，兩到三個人一起說話，人們可以清楚地分辨出來，但機器無法做到。對于機器來說，如果聲音與聲音混合，人工智能就是對聲音的處理。如果兩個人一起說話，那是行不通的。如何處理？一種方法是使用麥克風。例如，當我們在車內(nèi)時，車內(nèi)有輪胎噪音和風噪音。將此記錄下來，然后將其混合到培訓中。我們這樣做并不是為了表示認可，但它看到了這樣的聲音。有噪音。另一個困難是自然語言的處理。盡管機器翻譯有了很大的發(fā)展，但它可以將漢語翻譯成英語，將英語翻譯成漢語。這可以很順利地翻譯。因為目前的機器人學習不是基于理論的方法。如果人說得流利，機器也能說得流利。例如，去年六月我去了劍橋的一個頂級語言實驗室。他們正在演示人機對話系統(tǒng)。示威游行非常清楚。我想吃辣的食物。這臺機器會幫你找到我想要的東西。當我找到餐館時，機器問我，你需要停車位嗎？我說我沒有車，它不會回答。因為它不知道汽車和停車位之間的關系。所以自然語言處理是不夠的。如果我們對產(chǎn)品進行分類，我將人工智能分為三類：識別、判斷、決策和創(chuàng)造。今天要做的第一件事是對物理世界中的事物進行建模，如語音識別、圖像識別等。這是一種。還有創(chuàng)造性的一代，如語音合成和圖像合成，這是第一類和第三類的結(jié)合，如在安全領域的應用。我個人認為，第二類，即讓機器做出判斷和決定，具有巨大的商業(yè)價值。因為它取代了人力，使機器生產(chǎn)出更先進的產(chǎn)品。判斷和決策實際上是業(yè)務的核心。早些時候，我談到了人工智能的判斷。我將在這里分享一些關于搜狗的想法。首先，人工智能的基本實踐是學習。事實上，對于搜索引擎公司來說，無論是百度還是搜狗，他們中的大多數(shù)人仍在學習。現(xiàn)在隨著學習的深入，我們可以想象更多。例如，在網(wǎng)絡搜索中，我們的工程師如何讓這臺機器高質(zhì)量地學習，或者如何在圖像識別中更好地找到人臉和特征。經(jīng)過深入學習，需要更多的數(shù)據(jù)進行改進。第二，對于TOC來說，圖像和聲音非常重要，這應該稱為深度學習，它已經(jīng)取得了很大的進步。我想表達的是，搜狗自2011年以來一直在這樣做。其語音收入的80%將每天產(chǎn)生200000個語音數(shù)據(jù)。順便說一句，語音識別的識別價值高于其他國家。這有一個清晰的應用場景。tob和TOC公司之間存在差異。應該有數(shù)據(jù)場景。如果沒有情景，我們必須依賴其他國家的數(shù)據(jù)情景，這是一種合作方式。我們首先使用這項技術(shù)為自己服務，因為我們有足夠大的數(shù)據(jù)場景來支持。第三，語音識別是人工智能的核心，還是未來人工智能的重要組成部分？我不這么認為。因為語音搜索只是一個擦傷。例如，使用語音搜索“王先生”“，這與用文字搜索基本上沒有區(qū)別。它只是把我的新聞、百度和微博推給你。我們也在做把語言變成聲音的事情，但我們正在考慮以個人為核心的周邊地區(qū)的發(fā)展。它包括兩種聲音的轉(zhuǎn)換和翻譯，最后是對聲音的理解。這就是我們在TOC公司的想法，這被稱為自然交互和知識計算，自然交互關注于語音，以及如何建立對語音的分析和理解。業(yè)界將達成共識。演講是未來最重要的事情。演講是對話、翻譯和問答，它們是最前沿的作品。我們?yōu)槭裁匆紤]它？今天是單詞搜索，未來是向機器提問，以便它能得到準確的答案。我們在這里工作，在w

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