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智能語音交互是人工智能的分支，相當(dāng)于語音助手，屬于一款智能型的手機(jī)應(yīng)用，通過智能對(duì)話與即時(shí)問答的智能交互，實(shí)現(xiàn)幫助用戶解決問題的功能。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法特別是深度學(xué)習(xí)近年來取得了極大的成功，但是你需要明白的是數(shù)據(jù)才是使機(jī)器學(xué)習(xí)成為可能的關(guān)鍵因素。你可以使用簡(jiǎn)單的算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，但是沒有好的數(shù)據(jù)你將寸步難行。

ARM發(fā)布了兩款針對(duì)移動(dòng)終端的AI芯片架構(gòu)，物體檢測(cè)（Object Detection，簡(jiǎn)稱OD）處理器和機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，簡(jiǎn)稱ML）處理器。

人工智能在智能對(duì)話方面的長(zhǎng)足進(jìn)步，也反映了其飛速的營收增長(zhǎng)。研究機(jī)構(gòu)Tractica LLC的調(diào)查顯示，2016年，人工智能軟件市場(chǎng)規(guī)模為14億美元，到2025年將增至598億美元。

人工智能的產(chǎn)生，具有堅(jiān)實(shí)的科學(xué)理論基矗算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算三大基礎(chǔ)要素，共同驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展。其中算法是機(jī)器實(shí)現(xiàn)人工智能的核心，計(jì)算能力和大數(shù)據(jù)是人工智能的基矗。

一般來說，深度學(xué)習(xí)適用于計(jì)算量更大的情況，而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)相對(duì)更易于使用。

商湯科技研發(fā)總監(jiān)、中山大學(xué)教授林倞，將從產(chǎn)業(yè)落地以及學(xué)術(shù)創(chuàng)新兩種視角出發(fā)，帶領(lǐng)大家一起探索“后深度學(xué)習(xí)時(shí)代”的新挑戰(zhàn)。

“人工智能國際主流學(xué)界所持的目標(biāo)是弱人工智能，也少有人致力于強(qiáng)人工智能。那么，這是不是因?yàn)閺?qiáng)人工智能‘太難’，所以大家‘退而求其次’呢？不然。事實(shí)上，絕大多數(shù)人工智能研究者認(rèn)為，不能做、不該做?！鼻岸螘r(shí)間，南京大學(xué)教授、計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室常務(wù)副主任周志華發(fā)了篇文章，觀點(diǎn)很鮮明——嚴(yán)肅學(xué)者都不該去碰強(qiáng)人工智能。

隨著人工智能在安防領(lǐng)域應(yīng)用的深化，這個(gè)產(chǎn)業(yè)也吸引著越來越多AI企業(yè)的入局，尤其是計(jì)算機(jī)視覺企業(yè)，作為天生的算法廠商，他們的進(jìn)入，也開啟了安防與AI企業(yè)在安防人工智能時(shí)代關(guān)于積淀與基因的較量。

在人工智能＋行業(yè)不斷延伸，也預(yù)示著物聯(lián)網(wǎng)黃金時(shí)代來臨，并加速物聯(lián)網(wǎng)普及。