想象一下,你再也不用翻箱倒柜的找手机,然后从一排排密密麻麻的APP中翻找目标——你只需自然的说出来:“卧室的灯关了吧,太晃眼了”,它就会乖乖的熄灭掉,甚至下次再打开时,你会发现亮度变低不那么晃眼了。
人工智能帮助提升人机交互体验
要保证上面这种级别的语音交互,机器需要智能家居加盟店http://www.znjj.tv/tag/1030.html准确提炼出的重要讯息有“卧室、灯、关、晃眼”,并最终组合为2个单独的指令“卧室灯→关闭”“卧室灯→初始亮度75%
这需要设备具备自然语言理解的能力(Natural Language Understanding,NLU),以正确地理解用户的语音指令。而谈到NLU技术,人工智能是无法避开的一个话题。
击败国际顶级棋手李世石的“AlphaGO”,可能最为人熟知的人工智能了。帮助它在围棋上击败对手的技术,和帮助机器理解人类语言的NLU,是基于同一种的、起源于上世纪50年代的技术——机器学习。作为人工智能的核心技术之一,机器学习的核心在于“学习”二字上。 通过模拟人类的学习过程,机器学习用一些特定的算法指导计算机利用zigbee智能家居http://www.znjj.tv/tag/1892.html已知数据得出适当的模型,并利用此模型对新的情境给出判断。这其中的关键,在于一种叫做“神经网络”的算法,它通过模仿人类神经元工作方式,让单一神经元处理接收到的信号,并基于信号特性,给出相应的反馈信息传递给关联的其他神经元,最终经过多层神经元的彼此筛选,得出针对信号的结论。
听起很复杂的过程,实际上因为模拟了人脑处理信号的方式,可以通过有限次数的训练,让程序自己学会对新信号的处理能力,即NLU(自然语言理解)。在神经网络算法,只要有足够数量的语音数据来训练,机器也可以准确的理解人类语言的意图,甚至是“言外之意”——问完天气的你随口抱怨一句“最近外面好冷”,它或许会调皮的提醒你,要不要规划一趟飞往热带的海岛之旅。
取代“伪智能”,语音交互让设备服务链接更紧密
NLU技术在美国市场的应用最为成熟,各巨头也纷纷推出国内智能家居http://www.znjj.tv/tag/1248.html其基于语音交互的智能设备,希望提前抢占市场。而这一市场,目前有着界限鲜明的两派:一边是以Apple、Microsoft为代表的语音辅助派,把自家的手机版助手直接移植到了Apple TV、XBOX设备上,语音仅作为辅助交互手段。而另一边是则更为激进的Google和Amazon,其推出的智能设备Google Home、Amazon Echo仅支持语音交互。技术方案各有不同,但四家巨头在商业上的战略野心惊人的相似:通过融入家庭生活,而成为家庭成员获取服务的新入口。
如果把目光转回国内,国内有此野心的厂商目前并不在少数,但市场反响平平。究其原因,智能音箱只是连接服务的一个可以实现语音交互的端口, 最重要的是通过不断叠加不同的服务,并提升使用体验,实现真正意义的智慧服务系统——设备+云服务,这才是智慧家庭产业的重要发展方向。