【原创｜科技】 智能可能更懂你
人工智能
关键词：人工智能 语音识别技术 大数据
深度学习 亚马逊Echo 谷歌now
开放性封闭性 可持续性发展
共计2504字｜建议阅读8分钟
1.
在现实生活工作之中，我们在与别人沟通交流的过程中，常常你会感觉自己无论如何详实地解释说明，但是对方好像还是无法理解自己的真是想法。
或者，你在对他人进行描述自己的观点的时候，明明知道那是什么，但也总是无法正确的表达自己的意思。我们习惯把这种情形，比做成“不在同一个频道”。
就像我们很难对没有接触过手机的人，解释清楚只需要简单操作就可以和想要联系的人通话。同样，即使已经通过验证“地球是圆的”的概念的人，也无法说服亚里士多德时期的人去放弃固有的认知，去接受现有的知识，哪怕其本身绝对正确。
我想，之所以如此，除了可能由于自身的语言表达能力不足之外，更关键的是沟通交流的双方，由于各自生存环境、知识积累和认知程度的不同，造成了双方无法保持在同一个语言情境之中。因此也就无法理解双方想要正确表达的意思，从而往往都变成“自说自话”的现象。
你无法解释清楚
由于这些问题的存在，从而让我们在协作中不得不浪费大量的时间和精力，以此来保证把某些问题解释清楚并让别人尽可能地理解。这也因此使得各种社交、谈判、交流和学习等效率大大降低。
所以，我们不断地获取更多维度的知识，并且进而在自身领域持续深耕。即使很多时候这些行为是无意识的，但很大程度上也可以理解为尽可能掌握尽可能多的知识存量，从而以此来最大程度地缩减自我认知的边界。
2.
我们每个人都希望能够更加高效地利用时间，尽可能地扩大自己生命的长度和无限性。从这个角度来看，以上通过自身以时间换认知的方式，关键就在于时间对于认知的转化率。
毕竟我们生命有限，这个代价往往是不可逆的，虽然积累成长是人生的正常逻辑，但是我们如果能够通过某些方法尽可能缩短或者替代这种转化率，那么每个人的生命是否会有更多的冗余来做更多想做的事情。
人工智能应用
而很有可能，这种交流代价的情况会在不久之后就会得到很好的解决，这就得益于基于人工智能的语音识别技术的出现。就像手机一样，他将会成为我们生活工作不可或缺的一部分。
谈到人工智能，我们很多人的第一反应就是那种和人类拥有同样的容貌和身体的机器人，而其实真正的人工智能就在于其“大脑”，也就是对于数据的分析处理运行的整体能力。更形象的说法就是，人工智能就相当于人类的大脑，而机器人只不过是其大脑的载体。
3.
说到语音识别人工智能，具有代表性的就是亚马逊的ECHO、Goole now之类的语音对话机器人。他们的运行基本上通过三个技术来实现，也就是语音识别技术、对话数学模型技术和任务完成技术。
而作为当下互联网巨头公司的亚马逊、Google、微软和苹果，也基于这些技术而衍生出来的不同产品类型。
我们都使用过苹果的Siri和微软的“小冰”，他们给我第一印象是非常震惊的，我们惊奇于他们竟然可以回答我们的问题，并且做出一些简单呼叫和任务提醒。但如果你长时间地和他进行交流，你就会发现他来回说的就是那么几句话。
亚马逊Echo
而想对来说，Goole now和亚马逊的Echo的比较，都是基于大数据的大量运算，从而可以在语音识别技术方面更加智能。前者基于自己内部系统的大数据基础，而后者则是基于有效借助其他数据的外部性。
我们知道谷歌自身就是做搜索出身的，因此在大数据方面掌握着得天独厚的优势。也正是由于其自身的数据量大和深度运算能力强，因此造成了Goole now本身技术产品特点，也就是说他自身作为一个语音接口的封闭系统，更多的是提供对于自身产品和服务的整合，而外界第三方基本无法进入，总的来说就是自己玩自己的。
但是亚马逊则不同，Echo基于自身强大的AWS云计算技术，将自己打造为一个开放的生态系统，它更像是一个给各类外部第三方提供服务的平台，从而外界的各种资源全部可以为其所用。因此，由于其自身系统的可持续和协作性，对于资源配置的多样性和全面性，所以可以说在一定程度上是优于Goole now的语音智能。
4.
关于这两款语音识别系统人工智能产品的比较，让我想起了大英百科和维基百科的区别，前者更多是基于一些层层筛选和壁垒门槛很高的专业性文库，外界要想进入他这个平台非常困难。但也正是这个特点，使得其必定是非常小众化的。
现实和虚拟数据库
而维基百科则不同，他充分地利用抓住了互联网便捷快速的优势，打造了一个开放的平台系统，任何一个个体都可以通过网络在维基系统之上建立自己的词条，并且汇聚各种各样的词条不断地补充完善更新，从而使其成为目前最大的数据存储库。
这两种不同的形态本身也就反映了互联网的作用，它可以打造一个开放而不是闭合封闭的系统，从而可以充分的抓住各种长尾效应并且通过免费的形式，让社会的各种资源为我所用而不是为我所有，以此实现自己的可持续性发展。
我们知道在封闭的系统之中，会由于“熵”这个客观存在的不断的增加，从而引起最终的熵死，而更好的做到熵减方法就是，打造开放的系统和生态平台。
就像亚马逊的Echo和维基百科，它本身更像一种生态的系统，正是由于这样的特点，会使得他们更加的强大和可持续性发展。
目前Echo通过与其他第三方的连接，已经不但可以更好地支持和理解与人之间的对话，同时更是提供了更多其他类似于语音订餐、语音新闻和各种工作生活的共享。
5.
而谈到，如果基于Goole now和亚马逊的Echo技术可以实现并且实用化，完全听懂正确理解你我的话里话外的意思，那么我们每个人和外部的联系又会多了一个外接插口的功能。
协作共生
一方面，在于“解决当下”，也就是说，除了让他给我提供一些自身的日常生活中会遇到的各种事务提醒、社交关系的沟通交流的效率，以及衣食住行的一站式服务外。
另一方面，在于“预测未来”，我更会用他来帮助提醒和协助自我完善各种思维漏洞，从而避免错误的决策带来不利的影响，并且能够为自己的健康提供更多合理化的建议。同时预测出未来和自身相关的各种危险，并提供有效的解决方案和措施。
总的来说，无论是语音识别还是图像识别等人工智能技术，势必会给我们现有的生活带来更多的便捷性，为我们省下更多的时间和精力。从而让我们更好地把握现在不至于错过，又可以更好地抓住未来的机遇。
因此，对于我们每个人来说，并不是一味地抱持技术危机论，学会接受并和智能相互协作可能是更关键的问题。
