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費(fèi)斯托氣動(dòng)技術(shù)-與機(jī)器對(duì)話
點(diǎn)擊次數(shù)：1141 發(fā)布時(shí)間：2018-3-7
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費(fèi)斯托氣動(dòng)技術(shù)-與機(jī)器對(duì)話
“Siri，今天天氣怎么樣？”“好的，Google，把音樂調(diào)小點(diǎn)！”“Alexa，再幫我訂一雙那款藍(lán)色運(yùn)動(dòng)鞋！”這些聽從于語言的技術(shù)化身為語音助手，早已成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?。語音控制之所以能順暢工作，要得益于其背后運(yùn)行著的復(fù)雜的軟件程序。若要正確解讀所發(fā)出的指令，眾多準(zhǔn)備工作、高性能計(jì)算機(jī)、以及人工智能均*。
人腦可以不費(fèi)吹灰之力地解讀一個(gè)簡(jiǎn)單的要求、一條短句。也就是說，人腦可以建立起邏輯關(guān)聯(lián)，并相應(yīng)地作出反應(yīng)。但這對(duì)機(jī)器而言要復(fù)雜百倍。若想通過語音去控制技術(shù)設(shè)備，必須經(jīng)歷若干步驟。
費(fèi)斯托氣動(dòng)技術(shù)：識(shí)別與解讀語音
“給我一支鉛筆！”這樣一句簡(jiǎn)單的指令，背后的計(jì)算機(jī)處理流程卻十分復(fù)雜。首先，要將發(fā)出的語音指令轉(zhuǎn)換為文本。只有借助頻率模板，語言識(shí)別軟件才能確定指令中包含哪些詞語，并克服諸多挑戰(zhàn)：譬如模糊的發(fā)音，同音異義詞，不同的音調(diào)或方言。浩瀚的數(shù)據(jù)庫中儲(chǔ)存了大量的雙關(guān)語及其頻率模板，通過與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，軟件能夠判斷當(dāng)前出現(xiàn)的是哪些詞。
下一步是推斷句義。為此，軟件要將文本發(fā)送至語言界面，界面會(huì)根據(jù)特定關(guān)鍵詞來審核文本。在準(zhǔn)備階段，程序員必須確定并定義所有重要的概念與指令——即所謂的目的——以及它們的近義詞，以應(yīng)對(duì)每一次不確定的任務(wù)。例如發(fā)出“給”這個(gè)指令時(shí)，對(duì)應(yīng)的是將一個(gè)物體傳送至某個(gè)具體的位置。“我”一詞則被理解為某個(gè)人、或某個(gè)行為的目的。
費(fèi)斯托氣動(dòng)技術(shù)：人工智能可以找到*解
當(dāng)語言界面識(shí)別出句義時(shí)，將會(huì)出現(xiàn)一個(gè)所謂的環(huán)境對(duì)象：借助一個(gè)軟件代碼可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的操控。為了給機(jī)器下達(dá)一個(gè)無歧義的命令，需要使用另一個(gè)軟件所配備的“人工智能”技術(shù)。人工智能可以分析語境對(duì)象的內(nèi)容，并同時(shí)通過不同的傳感器收集關(guān)于設(shè)備位置與環(huán)境的信息。軟件中包含許多針對(duì)不同解決途徑所設(shè)置的模塊，它們分別對(duì)應(yīng)某種的行為。綜合所有信息，程序?qū)⒔⒁粋€(gè)指令，例如抓臂該如何運(yùn)動(dòng)以及往哪個(gè)方向運(yùn)動(dòng)，然后將指令發(fā)送給設(shè)備操控系統(tǒng)。傳感技術(shù)能夠識(shí)別鉛筆在書桌的哪個(gè)位置，以及機(jī)器要采取何種路線才能拿起它，并將之遞給某個(gè)人。此外，軟件還能逐漸學(xué)習(xí)哪條解決路徑對(duì)當(dāng)前行為而言是*解，并在下一次處理這一行為時(shí)運(yùn)用這個(gè)知識(shí)。
以上所有復(fù)雜的流程必須在轉(zhuǎn)瞬間進(jìn)行，因?yàn)槿讼Ｍ麢C(jī)器能夠作出迅速且必須正確的反應(yīng)。經(jīng)過三十余年的應(yīng)用，語音識(shí)別在一定程度上能夠運(yùn)行得當(dāng)。但在我們能與機(jī)器像與鄰居一般自如流暢地交流之前，還需要對(duì)機(jī)器的語音控制展開眾多研究與發(fā)展。
至于費(fèi)斯托公司如何在仿生學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)全新設(shè)計(jì)中運(yùn)用語音控制技術(shù)，這一謎底將在2018年的漢諾威博覽會(huì)上揭曉。敬請(qǐng)期待！