IT龙门阵第 210 期

人工智能领域的“黑科技”

现场互动

观众 : 我比较感兴趣的是对妙计旅游这块,我在群里也有提问,想问一下就是关于安全这块,是否有机器安全对接,包括在欧洲和法国抢劫的事情非常多,专门针对亚洲人。
张帆 : 没有那么针对,治安是非常差的,是肯定的,在巴黎的每一个朋友没有没被抢过的,所有人都被抢过,这个东西就像刚才讲到的,我们能够提供一些信息,这个地方有危险的,整个巴黎都挺危险的,没有什么好办法,我们能够尽可能提供一些信息,没有办法本质上解决这问题,我依然认为机器帮我们解决一些事情,不能够每个事情都考虑很好,发现被偷的时候,帮助你怎么去做。
观众 : 我这边有一个问题,想请教三位,第一部分想请教一下张总,我是做AI,做语音识别的,AI技术上的难点,到底有那些呢?
张劲辉 : 首先分几块,AI的提法特别泛,云知声的业务主要是以语音识别这个基础为一个切入,本身是一家大数据和智能公司所以呢,就是说我们的难点其实一个是我们语音识别基础的这些语音算法,这块是一个纯技术算法的难点,另外一个在应用服务上,平台服务,如何把服务体验应用的架构,给用户最好的体验,耗时通信这种流程,用户使用的流程的优化,以及持续的交付和更新,这块都是一些难点,分两块一块是算法难点一个是分析难点。
观众 : 我们做语音识别,科大讯飞百度都做了,为什么产生这样一个点切入,基于什么样的考虑呢?
张劲辉 : 是这样,任何一个市场都不可能是一家的,就像之前滴滴快滴,优步也在抢,语音识别和人工智能这块,也不可能只有科大和百度,这是我们加入的一个理由,另外一个就是说我们现在能够做的事情,立足的点是我们能够穿插到行业,B2B2C,我们进入行业,通过行业获取我们的用户和数据,反馈到整个技术上,这样一个路数,落地的有我们家居医疗教育以及车机,车机已经到接近两百万的用户,已经是这个行业的第一了。
观众 : 刚才提到商业模式是B2B2C,可以获取一些用户数据,有没有一些弊端呢,相对B2C。
张劲辉 : 任何模式都有弊端,B2B给我企业提供服务,很多外包公司,输出我的产品和服务,获取你的收益,第二种是2C,比如像百度360,之前做的产品做的纯2C,第一个要求需要自有这样的基因,第二个要求用户和流量有这样的基础,才能运作的事情,其实2C的成本未必比2B要小,也许很大,但是也许或者小做法和当时的情况,以及你产品的切入,那B2B2C呢,整个互联网行业,在中国的市场应该是最恶劣的,已经是血海了,很多爱国产品都去往海外走,在这种情况下,如果做一家新生企业,还去做2C的话,不一定是理智的行为,有很多事情需要变通的,从B2B2C,可能是一个更好或者更优的环境下,在现在这个环境下。
观众 : 我是想问一下云知声的,刚才我看到PPT里面说,基础认知这一块,现在能达到的,想问一下基础认知能达到深度和应用有哪些,还有就是说,比如说就是龙泉市机器人,已经达到了基础认知的程度了吗?
张劲辉 : 是这样,我们现在的语音识别其实有几块,一个纯语音识别,把声音转化成文字或者符号,这是感知的认知,需要NLU,语意去理解,这个话这个人有什么情绪,有什么地理位置,想做什么,我们的语用的话,我们基于语意的场景,刚才举的例子,中国男足谁也赢不了,中国乒乓球谁也赢不了,不仅需要的是识别,你的认知智能是一块,感知智能是一块,还有认知,认知到什么程度,感知得到是信息,如果得到信息,中间我所描述的,谁赢不了谁,这叫信息,到底谁赢不了谁。可能就是出现了很多,从198几年到现在,我们乒乓球是万能的。有了这些,这叫基础认知,前后的上下文,以及时间纬度,以及人类认知的纬度,用到这里边之后,用到我们引擎之后,就会告诉你,中国乒乓球是也战胜不了的,中国男足谁都可以战胜的,谁都可以被战胜的。中文比英文太灵活了。
观众 : 机器给的瓶颈就是人的算法思维,是吗?
张帆 : 可能超越人的驾驭能力,有一个更宽泛的方法,学习过程是需要建立的,对这东西分类,根据现实已经有的分类,丢给他,他从里边找规律,他能找到里边的规律,拟合这个情况,这个方法人给的,人完全没有办法左右这个东西对错,你看起来人定的宽泛的规则,全都不是这个人能够改变的,能够拟合客观现象的。

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