机器理解能力将超过人类？( 九 )_想想这样一个画面：在剧院的舞台上

杨志明解释，深度学习的快速发展，也为语义理解带来更多的提升。比如意图分类等统计学记忆方法的准确不高，深度学习进一步发展，进一步提高了这类语义识别的技术。其次，深度学习之下的新型语义理解模型，让语义理解准确度变得更高了，实现了突破。

今年6月，工信部正式对国内运营商发放5G牌照，国内的第四大运营商也正式诞生，让人们看到，无人驾驶和远程手术的近在咫尺。虽然离大规模商业化应用还有一定时间，但是5G对人工智能带来的改变也是值得期待的。

《2019年中国人工智能行业市场分析》中提到，国际会计师事务所毕马威近日发布研究认为，当前，5G技术在主要垂直行业的全球市场潜在价值预计可达4.3万亿美元，而这4.3万美元的市场，显然离不开AI的作用。

“更重要的是解决及提升物联网和AIoT设备语义理解的能力。”杨志明告诉36氪，5G的三大技术特点“高速率、低延迟、超大数量终端”让物联网设备大有可为，但离线端语义识别的技术突破，也不可小觑，未来在端的部分，也可能会有语义理解芯片的成功研发。

杨志明举例，比如在无人驾驶场景中，时常会面对信号弱的情况，例如过山洞、隧道等，同时，虽然5G能够连接超大数量的终端，但是终端连接的越多，传输的速度就越慢，这就需要终端同样具备部分的语义理解的能力。

机器理解能力将超过人类？( 九 )