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阿里云品牌大升级发布全新人工智能ET

本文摘要:在昨天上午举办的阿里云浅海大会上,阿里云展开了品牌大升级。除了换成已用于6年的“云”字LOGO外,4个月前面世的智能小Ai机器人也月升级为ET。全新LOGO在说明为什么替换LOGO时,阿里云回应主要有两个方面的动因。 其一是随着阿里云的高速发展,之前汉字式的“云”LOGO早已不合乎国际化的发展市场需求。

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在昨天上午举办的阿里云浅海大会上,阿里云展开了品牌大升级。除了换成已用于6年的“云”字LOGO外,4个月前面世的智能小Ai机器人也月升级为ET。全新LOGO在说明为什么替换LOGO时,阿里云回应主要有两个方面的动因。

其一是随着阿里云的高速发展,之前汉字式的“云”LOGO早已不合乎国际化的发展市场需求。另一方面是,自2009年正式成立以来,随着不断深入地为全社会获取云服务,阿里云早已深刻印象地认识到云的本质是计算出来,只有云计算才能反映大数据的价值,而非常简单的“云”字LOGO早已无法精确地传达这一理念。因此,这才有了从代码中提供启发而设计的全新LOGO,简练的符号化传达更加合乎阿里云国际化发展的大战略,同时也更加明晰地展现出了“计算出来”的意义。大会的另一个最重要议题就是人工智能机器人ET的公布。

阿里小Ai要说ET,就被迫托它的前身小Ai。作为阿里云旗下的首款人工智能机器人,小Ai第一次在公众面前亮相还是在今年4月份湖南卫视《我是歌手》的歌王总决赛上,智能小Ai精确预测了最后的歌王得寄居,并由此被公众冷淡辩论。此后,小Ai又在蚂蚁金服、合众人寿、阿里巴巴集团和吉利汽车集团等企业转行了接线客服的工作,大大减轻了客户服务重度倚赖人力的情况。

除此之外,小Ai听得音速录的功底也非常了得,准确率高达96.2%,它凭借这项技能还曾击败过全球中文速记亚军。只不过,小Ai早在2012年就开始著手筹划。阿里云团队从大数据处理应从,一步步向着深度自学、社交网络分析和语意情感分析等了解应用于上伸延,最后抽象化出有一个标准化的人工智能实体。为了预测《我是歌手》,小Ai被提早“海补”了几百万首各种风格的歌曲,还可怕“自学”了音乐的理论和历史科学知识,经过多位工程师、科学家和音乐专业人士的调教和训练,才能在最后顺利预测歌王获得者。

Ultra的ET而此次针对小Ai的UltraET,阿里云回应其优势不仅反映在陪伴人类说出聊天上,更加最重要的一点是他们彰显了ET全局意识。阿里云指出,在人工智能的时代里,海量的数据量意味着是一个基础,数据背后的数学分析建模和神经网络深度自学才是重点,正是通过计算出来才让数据之间有了关联,让数据对人类有了现实意义。只有对全局数据展开一个综合的整体分析,才能充分发挥人工智能的确实创造力。

例如阿里在去年十一期间和杭州市政府试点利用智能交通预测的情况,准确度高达90%以上,这背后就是大局观的力量。仅有杭州市的十字路口特一起成千上万,每一个路口都能上载车流情况和交通堵塞时间数据,这就是大数据基础。但是要展开精准预测,就必需展开大局分析,要统合每个路口的交通堵塞数据,联系道路之间的相连关系,才能在大环境上对杭州市的城市交通有一个明晰的解读,从而展开精准的预测。

除了大局意识,ET人工智能还有其他一些亮点功能。例如能仿效人类音色说出和唱歌,ET在大会上就现场仿效了马云的声音。

还能针对视频和图像展开内容上的分析,例如能从一张风景照中辨识出有朝阳和落叶等。除此之外,ET也能获取人脸识别、机器翻译、文字辨识和标准化图像分析等少见的人工智能服务。

在大会上,阿里云回应ET目前还处在1.0阶段,早已可行性不具备了与用户大自然交互的能力和某些行业的非常简单决策力,未来还将大大递归改版。同时,包含ET的各项核心技术都早已在阿里云上对外输入,所有登记开发者都能基于这些公开发表的API模块建构自己的人工智能。业内人士怎么看针对ET的智能语音功能,我们专门向谛听智能接收者机器人的创始人彭军辉理解了他的观点。彭军辉回应,谛听目前主要解决问题的问题是机器人在语义上的精确解读。

并且与机器学习理论为基础的纯计算机分析比起,谛听使用了人工干预特机器分析结合的方式,并且他指出这样要比显机器学习远比精度更高,更加能精确解读语义之间的细微差别。如上图右图,与微软公司小冰的机器学习处理方式比起,似乎图左侧人工干预的方式更加契合人类之间的大自然聊天。关于阿里云ET在智能语音接收者方面的构建方式和现实效果,因为并没特地试用过,因此彭军辉并没讲过于多。

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不过从整体的智能程度来看,彭军辉对重新加入了机器学习的ET还是较为期望的,在朋友圈里,他评价“看上去很得意!”与谛听的策略类似于,主打人机融合翻译成的厘清网也并不是几乎地倚赖人工智能。我们告知了厘清网的CTO魏勇彭,他也回应在现阶段使用人工干预特机器翻译的方式结合,需要获得比全然依赖机器翻译更佳的效果。

因为人工翻译成在目前的确有机器翻译无法代替的优势,在有所不同的翻译成阶段采行有所不同的策略,融合两者的优点,才能获得精准较慢的翻译成结果。转入21世纪以后,随着研究方式全面地从仿效人类的规则制订法,转至依赖大数据和概率分析的数学研究法,人工智能领域在入十几年获得了飞速的发展和变革。智能语音、智能图像处理和行业预测等以往只有人类才不具备的能力,现在在计算机上也能构建了,并且构建效果也更加好。

但无法坚称的一点是,在变革的同时也有局限。目前的人工智能还相比之下无法极致地替代人类的不存在,在各行各业都不能以高级助手的方式协助我们更佳地工作和生活。

未来,我们期望着人工智能获得更大的突破。原创文章,予以许可禁令刊登。

下文闻刊登须知。


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