2015-11-23 21:12:05
来 源
中存储
智能手机
Gartner称,“到2020年,智能代理将完成40%的手机交互,以语音助手形式出现的智能代理技术,将与基于云计算的神经网络监测用户内容和行为,以建立和维持数据模型。根据这些信息收集和建模努力,语音助手能预测用户的需求,建立信任,并代表用户执行动作。”

中存储网消息,据国外媒体报道,市场研究公司Gartner最近发表报告预测,到2020年,人们与智能手机近半数的交互将通过苹果Siri、微软Cortana和谷歌Google Now等语音助手完成。

Gartner称,“到2020年,智能代理将完成40%的手机交互,智能代理将在后应用时代占有主导地位。以语音助手形式出现的智能代理技术,将与基于云计算的神经网络监测用户内容和行为,以建立和维持数据模型。根据这些信息收集和建模努力,语音助手能预测用户的需求,建立信任,并代表用户执行动作。”

使手机能预测用户需要的信息、需要信息的时间,已经成为各大科技公司的努力方向。各家公司在扩展语音助手方面取得了重大进展。

苹果Siri

在被发现涉足神经网络领域后,去年苹果受到广泛关注。神经网络技术会使Siri更智能。

苹果最近一系列的收购会使Siri更上一层楼。10月,苹果收购了自然语言语音识别技术公司VocalIQ,后者的技术有助于提高Siri理解用户语义的能力。苹果最近还收购了深度学习技术厂商Perceptio,其人工智能技术不需要收集大量的用户数据。Perceptio在开发能对照片分类的人工智能技术。

除收购外,苹果最近还招聘了数名人工智能大腕,其中包括英伟达的一名深度学习专家。当然了,并非苹果所有人工智能努力都是为了Siri,但是,鉴于iPhone占到其营收的63%,苹果肯定会努力使Siri比其他语音助手更聪明。

谷歌Google Now

谷歌已经在Google Translate等应用中部署神经网络处理技术,这使得Google Translate能把一种语言即时翻译为另外一种语言,而无须上网获取信息。

Google Photos应用利用名为TensorFlow的深度学习系统,对应用中的照片进行分类,使用户能更快速地发现要找的照片。

但谷歌并非仅仅对深度学习和神经网络技术感兴趣,它还利用人工智能系统预测用户的需求。谷歌严重依赖通过其他应用、Gmail和搜索服务收集的信息,然后通过Google Now提供预测性信息。

博客网站SearchEngineLand最近刊文称,“Google Now完全基于云计算技术。谷歌通过任何设备和服务收集的信息,都会统一存储在云计算环境中。”

谷歌利用基于云计算的信息为Google Now提供支撑。随着谷歌更多地涉足基于云计算的神经网络,Google Now的预测能力会进一步提高。

微软 小娜Cortana

微软已经将神经网络技术用于Skype应用,有助于翻译用户实时对话中的不同语言。微软语音助手Cortana也利用神经网络技术完成语音识别功能。

但微软在继续扩大人工智能技术的应用范围。今年早些时候,微软研究院披露,其深度学习系统在识别图像方面的表现好于人类。微软深度学习系统的失误率为4.94%,人为5.1%。

苹果、谷歌和微软希望利用神经网络和深度学习技术,推断用户在移动设备上需要哪些信息。

Cortana利用基于云计算的信息帮助它理解用户的问题,从必应搜索引擎、电子邮件和Web浏览历史中收集信息,帮助它理解用户的需求。随着微软研究院的更多研究成果被用于Cortana,微软将能够提高语音助手预测用户需求的能力。

尚未分出胜负

目前还很难估计哪个平台在扩大神经网络应用方面做得更好。语音助手给人的感觉是一项“有则更好”的特性,在帮助用户完成日常任务方面并非是必须的。如果这些科技公司继续研发神经网络、深度学习等人工智能技术,语音助手可能成为未来设备中最重要的部分之一。

声明: 此文观点不代表本站立场;转载须要保留原文链接;版权疑问请联系我们。