從1945年到2015年，以人工智能為題講述了許多很美的故事，模仿游戲便是其實之一。但春冬輪回，在人工智能的世界里，人們的幻想像一個小球一樣，被拋得高高，也注定摔得慘慘（1974與1987年兩次人工智能寒冬）。
　　這一次，人們對人工智能的幻想被扔得更高了。強人工智能、機器毀滅人類的說法時常有。但這更像是預(yù)言家的說法，像陰謀論。目前的人工智能還是基于邏輯與數(shù)據(jù)、沒有直覺，對情感的理解與創(chuàng)造力更是無從談起。
　　球被拋得高就一定會落得慘，甚至摔得粉碎。不過，做工程的人更謹慎些，要給這個球栓上一根繩子。這根繩子就是“從實際應(yīng)用出發(fā)、從用戶角度考慮”。
　　語音語義的現(xiàn)狀可以大致描繪人工智能在工程界的應(yīng)用情況。有自主語音語義相關(guān)技術(shù)且可以在國內(nèi)使用其服務(wù)的幾家公司有：出門問問、科大訊飛、云知聲、思必馳、百度（度秘）、騰訊（騰訊小鯨）以及Google（Google Now）、微軟（小冰、小娜Cortana）、蘋果（Siri）。
　　到底哪家的語音語義技術(shù)牛？
　　微軟小冰屬于聊天機器人，主打人機對話，每周例常解鎖一種玩法。但微軟小冰不能提供太多的實質(zhì)性的服務(wù)，比如查詢機票、查詢車票、叫車，這些出門問問卻能做到。
　　如何客觀的評價技術(shù)的優(yōu)劣？在這個信息交流特別頻繁的時代，被使用的人工智能算法大都來自學(xué)術(shù)界的公開成果，很難有一家公司擁有不屬于這個時代的技術(shù)。就從語音識別的角度上講，各個公司的識別率大都在90%以上（這個問題實際上要復(fù)雜些，比如方言識別率、生僻詞識別率等就有更多說法了）。當一家公司的技術(shù)只比另一家的好5%或者1%，用戶便很難感受到優(yōu)劣，技術(shù)被應(yīng)用的場景便成了重要的不同之處。
　　人工智能語音語義系統(tǒng)的基本實現(xiàn)方法
　　這些公司的語音語義技術(shù)都和“云”離不開關(guān)系。人工智能系統(tǒng)按照一套邏輯推理程序，在海量的數(shù)據(jù)中尋找其認為最正確的答案。這就意味著，被使用的人工智能系統(tǒng)其覆蓋的領(lǐng)域越廣，就越是對數(shù)據(jù)以及運算能力饑渴。小型離線設(shè)備，如手機、家用電腦都無法滿足這樣的需求。解決辦法是搭建一個擁有超強處理能力以及海量數(shù)據(jù)的“計算機集群”，并將其接入網(wǎng)絡(luò)，也就是我們所說的“云”。搭建了AI語音語義系統(tǒng)的云就是AI語音語義云，是這些AI公司的基礎(chǔ)設(shè)施。
　　搭建了智能云之后，還需要合適的語音輸入端口。這個端口可以來自公眾號、APP這類軟件，也可以來自音箱、可穿戴智能手表這類硬件。
　　如何正確看待目前市面上知名的語音語義系統(tǒng)？
　　雖然人工智能系統(tǒng)的概念很廣，具體到語音語義的概念還是很廣，因此這么多類似但不同的人工智能公司在不同方向上深耕。從用戶角度看，這些產(chǎn)品的不同之處還蠻大。
　　擅長搜索查詢消息的個人助理的有騰訊小鯨和出門問問
　　1、騰訊小鯨目前公開的信息較少，主要被嵌入TOS系統(tǒng)。與Ticwear類似，TOS系統(tǒng)被搭載在智能手表當中。不過，小鯨的功能與其他語音助手類似，可以設(shè)置鬧鐘、查詢信息，但不能像出門問問那樣直接叫車、訂咖啡。
　　有資料顯示，曾在GoogleBrain工作過的工程師創(chuàng)立了名為ScaledInference的公司，該公司的種子輪投資者就包括騰訊首席探索官David Wallerstein和騰訊本身。另外，也有消息稱，騰訊沒有停止其他視覺識別產(chǎn)品的研發(fā)。

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