我們每一個(gè)人都曾想過(guò)，什么時(shí)候我們?nèi)祟惸苡谩耙饽睢笨刂剖挛餅槲宜茫X子里想啥，就有機(jī)器理解別識(shí)別我的命令去執(zhí)行。我們的想象猶如神筆馬良一樣神奇，有一天AI機(jī)器真的能讀懂我們思想？

事實(shí)如此?？茖W(xué)家利用人工智能開發(fā)了一種系統(tǒng)，可以將大腦活動(dòng)轉(zhuǎn)化為文本，這項(xiàng)突破給聾啞人帶來(lái)了福音，給互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了革新，又一次互聯(lián)網(wǎng)革命即將到來(lái)。目前，它已經(jīng)可以在有人大聲說(shuō)話時(shí)的神經(jīng)模式上起作用，但研究人員也正在研究可以用于無(wú)法講話或打字的聾啞患者。相信未來(lái)是美好的，我們離大腦“意念”被識(shí)別已經(jīng)不會(huì)太久。

意念機(jī)器人

AI智能識(shí)別的發(fā)展和現(xiàn)狀！

目前，我們互聯(lián)網(wǎng)公司掌握高準(zhǔn)確率的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，最高可達(dá)到99%的正確識(shí)別率。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，也被稱為自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別（Automatic Speech Recognition，ASR）技術(shù)，就是讓機(jī)器通過(guò)一定技術(shù)的識(shí)別和理解過(guò)程把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的AI智能技術(shù)，也就是讓帶音頻的機(jī)器聽懂人類的語(yǔ)音并輸出我們需要的結(jié)果。

大數(shù)據(jù)人工智能

語(yǔ)音識(shí)別主要有兩部分技術(shù)實(shí)現(xiàn)：

一、訓(xùn)練（Training）：預(yù)先分析出語(yǔ)音特征參數(shù)，制作語(yǔ)音模型并存放在語(yǔ)音參數(shù)庫(kù)中，整理出共性。

二、識(shí)別（Recognition）：把未識(shí)別的語(yǔ)音經(jīng)過(guò)與訓(xùn)練時(shí)相同的語(yǔ)音分析，得到語(yǔ)音標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)，將它與參數(shù)庫(kù)中的模型一一比較并加入常用詞語(yǔ)庫(kù)，然后采用自動(dòng)匹配的方法找出最接近這個(gè)語(yǔ)音特征的模型得出語(yǔ)音識(shí)別效果。

其實(shí)語(yǔ)音識(shí)別要從1952年的研究開始算起，當(dāng)時(shí)AT& T Bell實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)了識(shí)別一個(gè)單一發(fā)音人發(fā)音的十個(gè)英文數(shù)字的語(yǔ)音識(shí)別雛形，方法主要是度量每個(gè)數(shù)字的元音音段的共振峰。70年代、80年代開始用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入語(yǔ)音識(shí)別。直到2000年以后，人機(jī)語(yǔ)音交互成為研究的焦點(diǎn)，技術(shù)開始提升到即興口語(yǔ)的識(shí)別和理解，自然口語(yǔ)對(duì)話，以及多語(yǔ)種的語(yǔ)音同聲翻譯。很多國(guó)家級(jí)會(huì)議就需要用到同聲翻譯系統(tǒng)，不然很多主持來(lái)自不同國(guó)家，語(yǔ)言也不懂，在座的人怎么能聽懂。

AI智能識(shí)別“意念”為文本是意外發(fā)現(xiàn)。

加利福尼亞大學(xué)舊金山分校參與這項(xiàng)研究的約瑟夫·馬金和他的同事招募了四名參與者，他們?cè)趨⑴c者的大腦中植入了電極陣列本來(lái)用于監(jiān)測(cè)癲癇發(fā)作。馬金等人要求參與者多次朗讀50個(gè)固定句子，包括“蒂娜·特納是流行歌手”和“那些小偷偷走了30件珠寶”等常用語(yǔ)句，在他們講話時(shí)科學(xué)家也在跟蹤朗讀者的神經(jīng)活動(dòng)。然后將所有這些數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，這是一種人工智能程序，可以將每個(gè)口述句子的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一串?dāng)?shù)字。

語(yǔ)言識(shí)別過(guò)程

該算法剛開始只生成一些無(wú)意義的句子。但是，通過(guò)將每個(gè)單詞序列與實(shí)際朗讀的句子進(jìn)行比較，結(jié)果逐漸得到改善。接下來(lái)，研究人員對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試，僅從語(yǔ)音過(guò)程中的大腦活動(dòng)生成書面文本。剛開始每次識(shí)別轉(zhuǎn)換過(guò)程都不盡人意，有著不同的準(zhǔn)確率。后來(lái)，科學(xué)家改進(jìn)了識(shí)別模型，每個(gè)參與者平均一句話僅需要人工去糾正3％，也就是達(dá)到了識(shí)別準(zhǔn)確率97%。

這項(xiàng)研究令所有人興奮了一宿，因?yàn)樵撓到y(tǒng)為每個(gè)參與者使用了不到40分鐘的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和少量的句子，而不是通常需要數(shù)百萬(wàn)小時(shí)就可以達(dá)到高準(zhǔn)確率。這項(xiàng)語(yǔ)言識(shí)別模型達(dá)到了迄今為止尚未達(dá)到的最高識(shí)別水平。

AI智能

小編有話說(shuō)。

可以說(shuō)該項(xiàng)研究的成功證明著人類未來(lái)對(duì)AI人工智能的技術(shù)又跨了一大步，語(yǔ)言是人類最基本的溝通方式，也是最頻繁的大腦活動(dòng)。該項(xiàng)應(yīng)用有非常偉大的意義，應(yīng)用也非常廣?？梢詫弳栕锓概袛嗍欠裾f(shuō)謊，可以幫助聾啞人“說(shuō)話”，幫助每天寫稿的媒體人隨時(shí)隨地記錄靈感，還能提高一切與互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)的活動(dòng)效率。更多殺手級(jí)應(yīng)用，大家可以一起交流，說(shuō)不定我們的討論未來(lái)會(huì)誕生出N多獨(dú)角獸。

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