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工業人工智能浪潮下人機交互的分析和解讀

訊飛開放平臺 ? 來源:djl ? 2019-09-27 16:06 ? 次閱讀

PC時代,瀏覽器成為了互聯網的一道入口;到了移動互聯網時代,以App Store為代表各類應用商店成為了入口。而到了IOT物聯網)的時代,人工智能助手可能會成為入口。用戶界面的交互方式,最早看到的是Web,然后是App,到了新時代可能是自然語言。

除了輸入法可以使用語音輸入以外,語音技術也可以廣泛應用在醫療領域、智能車載、智能可穿戴、智能家居、教育領域等各行各業。

本期公開課我們請到了訊飛輸入法的創始人翟吉博為大家揭秘人工智能浪潮下人機交互的未來走向。

“汽車沒有出現之前,人們只想要一匹跑的更快的馬”,這就是創新驅動路徑,也正是因為這種創新精神,人工智能大時代順勢而生。人工智能、科學技術、人機交互滲透進你我生活的每個縫隙,我們經歷的每種改變、突破甚至革命,都值得借鑒、探索和挖掘。

Part1: 人工智能為何物?

人工智能是能夠和人一樣進行感知、認知、決策、執行的人工程序或系統。

1956年達特茅斯會議召開,以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會,共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關問題,并首次提出了“人工智能”這一術語,它標志著“人工智能”這門新興學科的正式誕生。

莫爾,麥卡錫,明斯基,塞爾夫里奇,所羅蒙夫(從左至右) 2006 年出席紀念人工智能學科50 周年會議合影

70年代后期,人們發現過去的理論和模型,只能解決一些非常簡單的問題,很快人工智能進入了第一個冬天。80年代又興起一撥人工智能的熱潮,包括語音識別、語音翻譯計劃,以及日本提出的第五代計算機。

工業人工智能浪潮下人機交互的分析和解讀

元罔達的《第五代計算機》中,第五代計算機系統概念圖

到了90年代后期,人們發現這種東西離實際生活實在太遙遠。IBM在90年代的時候提出了一款語音聽寫的軟件叫IBM Viavoice,效果其實不錯,但是真正用的時候卻遭冷遇。因此,在2000年左右第二次人工智能的浪潮再次破滅。

人工智能開始進入真正爆發的標志,是2006年Geoffrey Hinton提出的深度學習技術,以及在圖像、語音識別以及其他領域內取得的一些成功。

Part2: 弱人工智能時代

人機交互的發展

在此次AI公開課上,分享人翟吉博提到了人工智能的三個階段,他認為人工智能可以分為三個階段,分別是弱人工智能、強人工智能和超人工智能。目前我們常說的人工智能主要是弱人工智能,只擅長于單個方面的人工智能。

比如AlphaGo,雖然下圍棋很強,但如果讓它下象棋或者國際象棋,也許就不會了。還有我們常見的掃地機器人,它在掃地方面也許具備一定的智能,但它并不能通過學習,掌握其他的技能,比如它就學不會洗碗。弱人工智能和人類智能的區別在于它并不能通過自適應的學習,掌握它之前并不會的技能。

人工智能的三個階段

還有一種是研究人工智能學者眼中的“強”人工智能,這些人希望能真正破解人類產生智能的奧秘,例如做一個類似人類大腦的機器,這樣它就可以通過學習,掌握不同領域的事情。至于超人工智能,還只存在于科幻電影和小說中,很長一段時間內還無法實現。目前,我們還處于弱人工智能時代。

Part3: 人機交互的走向

“人機交互”顧名思義是人與機器的交互,隨著科技、網絡、社情、人口、文化等多方面的發展,人機交互從最開始的單一刻板到如今越來越“貼心”和人性化,甚至可以想你所想,做你所做。

觸控、語音、體感等交互方式都是自然的人機交互方式。在未來10年內,人機交互將以語音交互為主,觸控、體感交互為輔。

人機交互的未來:體感交互

萬物互聯時代,很多智能設備也許沒有屏幕,這樣輸入就會非常麻煩,所以語音輸入成了最自然的解決方案。而且由于許多設備的不可移動性,所以在遠場情況下,語音交互也是最方便的。除此之外,語音輸入的技術發展也早已達到實用階段。AI公開課上也提到了,以訊飛輸入法的發展為例,用戶對語音輸入習慣已經養成,訊飛輸入法的月活躍用戶達到1.1億,其中45%的用戶在使用語音輸入,且平均使用次數高達15次以上。

在未來,人和機器交互會變得和人交流一樣,機器像一個老朋友,能夠理解你的任何意圖,并幫你完成。而且機器還能夠根據你的習慣,提供主動服務。

終極的人機交互可能就是不需要交互,你可以通過腦電波直接控制機器,就像控制你的身體一樣,機器成為你的一部分

Part4: 人機交互的適應性

人機交互應該是從人適應機器到機器適應人的一個過程,例如從鍵盤到鼠標到觸摸再到語音就是一個具體的表現。眾所周知,觸屏交互已經成為智能手機的主要交互方式,或者說是移動互聯網時代的主流交互方式。可為什么語音、體感現在還沒有大規模的應用?原因主要有兩個:一個是技術發展的程度,一個是應用場景。

語音輸入實際上直到2010年才開始真正走入實用,隨著DNN深度神經網絡技術的發展,目前技術已經成熟,識別率可以達到97%以上,現在手機上已經有應用場景。但真正大規模的普及應用還在未來。目前手機上有屏幕,用戶還是會習慣按鍵輸入,也許未來等到穿戴設備出現,可能沒有屏幕,用戶必須要用語音輸入。

門捷洛夫曾說:“為了照亮地球深處,在黑暗之中看到蘊藏豐富的礦產資源,科學之燈是必須的”,面對未知面對困惑,拋開猶豫不前拋開“沒時間”的借口,雷厲風行的行動起來吧,掌握干貨,才能成為時代弄潮兒!

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