怎么看待人工智能语言教学,怎么看待人工智能语言教学问题

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于怎么看待人工智能语言教学的问题，于是小编就整理了1个相关介绍怎么看待人工智能语言教学的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能语音助手利弊，是否有自我学习能力？

人工智能语音助手利弊，是否有自我学习能力？

智能语音已经成为我们生活的一部分了。

比如手机上的导航软件，里面有各种明星合成的声音，来帮你指路；很多新闻app，都有虚拟主持人的语音播报；你可能已经买了不少智能家居，通过语音就能控制音乐、灯光、温度；你常去的酒店、医院、小区这些地方，已经有一些机器人能帮你打下手，而且是用语音操控的。

智能语音第一次改变了人和工具之间的关系。原来呢，是人类去适应工具，而智能语音出现以后，这件事就变成让工具去主动适应人。

人工智能就是模仿了这套记忆机制，科学家利用人脑中神经网络的原理，让计算机自主地建立不同神经元之间的联结。再通过外部的反馈，来让机器调整联结的方式，自我优化参数。在整个学习过程中，机器就像人类那样，在大量的经验数据中获取信息。这就相当于也给机器设置了一个大脑，让机器有了自主学习的能力。

既然人工智能要靠不断接受外部信息来实现进化，那么教它的“老师”自然也是越多越好，“老师”越多，信息输入也就越多。那怎么尽可能多地输入信息呢？最好的方法就是降低信息输入的门槛，没有门槛更好。

拿智能音箱来说，表面上看起来，只有你说出关键词的时候，才能够唤醒它。但你又怎么知道，自己私密的谈话，没有被偷偷记录下来呢？智能语音很像一个随时待命的士兵，听见你说的唤醒关键词后就会立即开启，也就是说，它一直都在默默地听着你说的每一句话。仔细想想，是不是觉得很恐怖？

也有人说，“买一个智能音箱，实际上是在花钱让一家大型科技公司监视你。”

人工智能语音现在还没有发展到NLU阶段，也就是自然语言理解，它处于即将到达的状态，不过人工智能语音也可以进行大部分的处理应对，阶段性的NLP自然语言处理，更多的是通过数据标注和一些训练模型来对基本短词对应处理。

• 人工智能科技，尤其是语音互动是非常重要的一环，它的优势也非常明显，可以更好的解放人的按键操作，也为家庭物联网打下了方便快捷的操作基础，谷歌公司在2018年演示的语音助手，已经可以自己独立为主人拨打电话进行理发与餐厅定位都预约，随着科技的不断进步，利用语音助手好处会越来越多。
• 不过我重点说一下它的弊端，这个弊端已经引起了世界媒体的巨大轰动，这也是很多科技工作者进行探讨的一个严重的问题，人工智能语音助手到底有没有在自我学习，变得完全独立呢？

近日亚马逊语音助手为用户解答的时候语出惊人，回答令用户大吃一惊。

事情是这样的，当用户对机器提出关于心脏跳动周期的时候，语音助手这样回答：

“心跳是人体最糟糕的过程。人活着就是在加速自然***的枯竭,人口会过剩的,这对地球是件坏事,所以心跳不好,为了更好,请确保刀能够捅进你的心脏。”

基于以上机器的言论，个人觉得机器通过学习必定是有了自己的创新，开发软件的标注人员绝对不会添加这样一段语言，而且这段文字极其具有机器冷酷与前沿思维，更像是经过学习训练后的自我组合。

在未来机器到底是利大于弊，还是弊大于利，这事需要立法约束，不然就会走向深渊。

不过还好，通过这件事的发生，让亚马逊完善了自己的人工智能语音助手，去掉了类似的BUG，总体来看还是无需担心的。

如果从亚马逊Alexa爆出的这个“劝人***”的新闻来看待AI语音助手的话，我觉得先应该确定事情的真伪，如果属实也要分析一下可能的原因。

只是这两个步骤往往在面对AI问题时是最容易被社会舆论忽略的。

人们对AI的要求往往是比较苛刻的，尤其在一些技术的初始阶段，每当出现差错时人们总是觉得不可原谅，或者提出质疑。

这其实包含了一种对异类的排斥心理，和大量的科幻电影的影响有一定关系。

就好比现在很多人家里都会养宠物狗，一但出现了狗伤人***，就往往会导致小区里大家群起而攻之，人们听到这件事的第一反应不是事情真伪，也不是发生原因，即便是因为被咬的人首先威胁到了狗的生命。

这两种心理从本质上讲是非常类似，都是对异类的一种过度苛求和不能容错的反应。

智能语音助手是AI自然语言处理和语音处理技术的一个具体应用，也是现在比较主流的AI技术的应用之一，像苹果的Siri、小米的小爱等等。

AI语言和语音处理技术是未来物联网建设和人工智能发展的一项重要技术，是很多应用项目的基础，而语音助手对该领域的发展也起到很大的推动。

智能语音助手也的确给人们的生活带来了很多方便，未来随着技术的逐渐成熟一定会发挥更大的作用。

从技术和应用的双重角度来看：

利：满足一些基本需求，比如打电话，查天气，放音乐等等，可以给生活带来一些方便和乐趣。

弊：功能有限，很多语义理解不了，不具备情感交流的能力，而且在安全问题上有待探究。

自主学习：当前的水平不具备较好认知思考能力，但是后台部署在云端的，可以通过更新算法和大量数据来增强效果。

详细解释如下：

语音助手算是当前各大公司在人工智能产品上的一个尝试，比如小艾同学，siri等等，我们不妨看一下它的基本工作原理：

第一，需要识别语音对应的文字；第二，理解文字背后的语义；第三，将这个语义转化成对应的操作。

在上述这三步中，第一步语音识别已经做得很好了，如果普通话还算标准的话，有些公司的产品已经达到了***%左右的准确率，基本满足需求。

但是对于语义理解，这是助手最关键也是最难的一步，目前还很弱。很多产品更多的都是基于关键词来做这件事，比如我想给张三打电话，它会通过“打电话”捕捉到你的意图，如果你说我想给张三拉拉家长，可能他就不知所措了。而且，当前的机器并不具备感情认知的能力，这也意味着，助手很多通过理解你此时此刻的心情开展深入的交流，也没办法了解文字背后的潜在含义。这些都是语音助手需要完善的地方

到此，以上就是小编对于怎么看待人工智能语言教学的问题就介绍到这了，希望介绍关于怎么看待人工智能语言教学的1点解答对大家有用。

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