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人工智能（AI），印象最深的時事新聞，大概就是阿爾法圍棋（AlphaGo）作為第一個擊敗人類職業圍棋選手、第一個戰勝圍棋世界冠軍的人工智能機器人。除此之外，這項技術也應用至生活的方方面面，如指紋解鎖、圖像識別、語音轉換文字、機器人看病等。
從字面意思，我們知道人工智能是學習人類的一種模式，其涉及的範圍廣闊，從技術領域上分類有機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、智能搜尋、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等。其中的涉及的領域可謂包羅萬象，而Alphago屬於圍棋博弈、深藍屬於象棋博弈。
今天文子，就給大家盤點一下AI應用的新拓展的內容，其中最為顯著的就是圖像識別、語言識別，這樣說著好像似曾相識，但是AI永不止步於你認識的這些。
一、圖像識別
圖像識別技術是人工智能的一個重要領域。就如近期支付寶推出的刷臉支付設備「蜻蜓」，其中便涉及到了圖像識別。但你以為這就是AI的圖像識別了嗎？——大錯特錯。
AI的圖像識別主要需要幾種步驟做到識別：信息獲取、圖像處理、特徵抽取和選擇、判決設計、分類決策等。其中涉及的原理與過程極其複雜，在這里文子就不過多說。
現階圖像識別技術娛樂應用最為成熟，遊戲與相機居多
圖像識別技術，如今主要應用在娛樂方面。譬如，百度魔圖的「大咖配」功能，它可以通過圖像大數據庫去幫助用戶找到與其長相最匹配的明星；百度的圖片搜尋功能，上傳圖片之後通過圖像識別為用戶找到相似的圖片；國內專注於圖像識別的創業公司曠視科技成立了VisionHacker遊戲工作室，借助圖形識別技術研發移動端的體感遊戲等等。
對於圖像識別的發展前景，並不止娛樂化，它還將逐步趨向功能化。比如Facebook研發了根據相片進行人臉匹配的DeepFace；雅虎收購的圖像識別公司IQ Engine開發的Glow可以通過圖像識別自動生成照片的標籤以幫助用戶管理手機上的照片，通過越來越多的智能相冊APP的衍生，可見其中的重要性。
前面舉例的都是現階段圖像識別技術的應用場景，那麼未來的它，將會綻放什麼樣的魅力呢？
圖像識別技術的高階應用——讓AI擁有「眼睛」
《人工智能：一種現代方法》中提到：「在人工智能中，感知是通過解釋傳感器的響應而為機器提供它們所處的世界的信息，其中它們與人類共有的感知形態包括視覺、聽覺和觸覺，而視覺最為重要，因為視覺是一切行動的基礎。」
這也是大多數人提到AI，第一時間想到的是圖像識別技術的重要原因，因為這項技術的研究發展，是我們走向ASI（超人工智能）的重要關鍵之一，也是AI執行決策時的重要考究。
二、語音識別技術
語音識別技術研究涉及人工智能、信號處理、模式識別、聲學、語言學和認知科學等諸多學科領域，具有多學科綜合性的研究屬性。
語音識別，任務處理助手成為常態
在日常生活中，說到語音識別，首先會想到語音助理Siri，曾經一度是蘋果手機的一大亮點。但隨著語音識別的影響力逐步擴大，整體市場需求的增加，國內對其的研究也越發注重，比如科大訊飛。
對於常見的語音助手，往往是以電子產品為載體，做到語音交互。比如迭代迅速的智能手表、智能車載設備、智能音箱等等，都是通過設備讓消費者感受語音交互的智能魅力。
語音交互的產物之所以深受消費者喜愛，除了在生活上能夠提升自身生活的效率與質量，更是因為語音交互，所產生的體驗感受，是目前AI技術中最為普及化與直觀感受的。
根據數據調研所得，用戶每搜十次搜尋引擎，就有五次是通過語音交互的方式，可見語音交互方式在無形改變我們的生活習慣。
語音交互場景有幾個分類：To B、To C、To G。
To B是為提高企業效率的工具，因為工具更加個性化和人性化，可以幫他們的用戶提供更好的用戶體驗。
To C是最為常見的，是通過連接各種各樣的交互設備，做到更多元化的交互方式，也是未來變更人與機器的重要方式。比如小米智能音箱，提高生活質量。
To G與To B 比較類似，只是涉及的行業不一樣，比如司法、醫療、教育可以有很多應用場景，比如高考的打分，這都是偏政府的行業，是通過語音提供一個更有效率，用機器可以自動完成的事情，或者提供更好的用戶交互的方式。
在生活中，除了蘋果的siri、小米的小愛同學、三星的bixby等語音助理之外，我們遇到最多的，是電話智能語音。不止中國移動等企業使用的智能語音通話，就連中介推銷服務，也在語音技術加持下，越走越任性。
最後
如同人類一般，AI也是以「感知」去了解世界。從圖像識別上獲取視覺；從語音交互上，做到需求與對話的轉換。人工智能潛力無限，有正在不斷完善自身識別技術的無人駕駛汽車，也有正在日常執行任務的服務型機器人，比如送餐服務生，AI的未來，正如影視呈現的那樣，無限可能，這取決人類的想像有多廣闊，技術有多強悍！