談到人工智慧。
我問她：人工智慧是什麼？
她說：就是把機器變得很智慧型……
emmmmmmmmm……怎麼說呢，這個回答不算錯，也不是很正確。
(好想用電腦碼字啊！)在一本書還沒看完的情況下，我用我認為的人工智慧拿出來溜溜。
我回答她：我認為的人工智慧最通俗的可以理解為讓某個東西可以擁有人類一樣的思維，讓人一樣思考。(所有觀點不一定正確，有你認為更適當的回答請提出來懟我，使勁懟)
真正的所謂人工智慧其實是很多很多的伺服器存著很多很多的資料，可以把這些伺服器比作人的大腦，資料當作記憶。
比如阿爾法狗(英文忘記怎麼拼了…)，這是google研究出來很強大的一種人工智慧圍棋對弈機械人。在與人類進行對弈時候，人類下了一步，阿爾法狗就會通過高速運算，匹配在伺服器的資料，找到你下的這步棋的用意，然後計算出匹配率最高的可以打敗你的下法去出手。這就是人腦與資料的比拼，以google的底蘊，我認為人腦很難拼得過它積累的資料…你想好了接下來的十步，阿爾法狗說不定已經想好了接下來的一百步。
再比如常用到的語音識別：人的聲音其實是一種波形，裝置可以把波形通過ad值處理轉成音訊資料，接著再把這段資料給到微軟後台去分析計算，聽過聲學模型機不行對比得到系統認為正確的結果返回。這是識別最基礎流程（如果我理解沒錯的話）
還有就是拿我用過的微軟的來說。你說一句can you hear me？這時候會出現乙個問題，hear跟here可以說是同音，這時候怎麼辦？這時候就用到了上下文分析：can you here me？這句話在英語裡不是通順的語法（應該不是吧，我是英語渣）後台就可以分析出來同音的區別，再根據前面的can you跟後面的me，再結合hear這個發音得到匹配最高的結果就是電腦認為正確的can you hear me？ 作為輸出結果給到使用者。這應該也是人工智慧一種吧？
還有其他比如：神經網路翻譯，語音翻譯，語音合成，影象分析/合成，面部識別等等等等等一大堆都是基於資料完成的。
好吧，不知道該怎麼結尾。反正就是沒事嘮嘮嗑打打字，等我看完整本書再記錄一下讀後感。晚安
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