不要高估AI对人类语言的理解我们需要承认深度学习的局限性( 二 )_原创不易请随手点击关注本文由Rehoo团

大家很容易误读和高估人工智能的成就。而这一点在人类语言领域中更为明显，在过去的一年中，我们看到许多公司给人的印象是，他们的语音机器人，和其他应用程序可以像人类一样进行有意义的对话。

您只需要看看Google的Duplex ， Hanson Robotics的Sophia以及其他许多产品，就可以确信我们已经达到人工智能能够体现人类行为的阶段。但掌握人类语言需要的不仅仅是复制类似人类的声音或制作结构合理的句子。它需要常识，对环境和创造力的理解，这些都不是当前人工智能趋势所具备的。

事实上，深度学习和其他人工智能技术在使人类和计算机彼此更加接近方面已经走过了漫长的道路。但是，电路和二进制数据的世界以及人类大脑的奥秘仍然存在着巨大的差距。除非我们不了解并承认人工智能与人类智能之间的差异，否则我们会对未满足的期望感到失望，并错过人工智能所提供的真正机会。为了理解AI与人类语言关系的真实深度，我们将场分解为不同的子域，从表面到深度。

演讲到文字

语音转录是AI算法取得最大进步的领域之一。平心而论，这甚至不应被视为人工智能，但人工智能的定义有点模糊，而且由于很多人可能错误地将自动转录解释为智能的表现。较旧的技术迭代要求程序员经历繁琐的过程，即发现和编纂分类和将语音样本转换为文本的规则。由于深度学习和深度神经网络的进步，语音到文本已经取得了巨大的飞跃，并且变得更容易和更精确。