festo：你必須知道的人工智能操作概念 與機(jī)器人對(duì)話(huà)

　　“Siri，今天天氣怎么樣？” “好的，Google，把音樂(lè)調(diào)小一點(diǎn)！” “Alexa，再幫我訂一雙那款藍(lán)色運(yùn)動(dòng)鞋！” 這些語(yǔ)音響應(yīng)技術(shù)化身為語(yǔ)音助手，早已成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧ＵZ(yǔ)音控制之所以能順利執(zhí)行，得益于在其背后運(yùn)行著的復(fù)雜軟件程序。要正確解讀語(yǔ)音指令，眾多準(zhǔn)備工作、高性能計(jì)算機(jī)以及人工智能均不可或缺。人腦可以不費(fèi)吹灰之力地解讀一個(gè)簡(jiǎn)單的要求、一個(gè)短句，建立起邏輯關(guān)聯(lián)，并對(duì)其作出響應(yīng)。但對(duì)機(jī)器而言，這一過(guò)程要復(fù)雜百倍。要想通過(guò)語(yǔ)音去控制技術(shù)設(shè)備，必須經(jīng)歷若干步驟。識(shí)別和解讀語(yǔ)音

　　“給我支筆！” 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，要將這句語(yǔ)音指令轉(zhuǎn)換為文本。在通過(guò)頻率模式識(shí)別指令詞語(yǔ)的過(guò)程中，語(yǔ)言識(shí)別軟件必須要克服諸多挑戰(zhàn)，例如模糊的發(fā)音、同音異義詞以及不同的音調(diào)或方言等。通過(guò)將這些詞語(yǔ)與存有大量詞匯示例及對(duì)應(yīng)頻率模式的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)，判斷出指令使用的具體詞語(yǔ)。

　　下一步是推斷句子的含義。為此，語(yǔ)言識(shí)別軟件會(huì)將文本發(fā)送至語(yǔ)言接口，語(yǔ)言接口會(huì)核對(duì)其是否含有特定關(guān)鍵字。在此之前，編程人員必須事先確定所有必要的術(shù)語(yǔ)與命令（稱(chēng)為“意向”）以及它們的同義詞，并定義其指向的行為。例如，“給”會(huì)被識(shí)別為將一個(gè)物體傳送至某一特定位置的請(qǐng)求，而“我”一詞則會(huì)被理解為“給”這個(gè)動(dòng)作的對(duì)象，即某個(gè)人或目標(biāo)。

　　借助人工智能找到最佳解決方案

　　一旦語(yǔ)言接口識(shí)別了句子的含義，就會(huì)提供上下文對(duì)象，即設(shè)備控制系統(tǒng)所需的軟件代碼。為了給機(jī)器下達(dá)一個(gè)清晰的指令，人工智能現(xiàn)在要開(kāi)始使用其他軟件。這個(gè)軟件可以分析上下文對(duì)象的內(nèi)容的同時(shí)通過(guò)不同的傳感器收集關(guān)于設(shè)備位置與環(huán)境的信息。軟件中包含許多模塊，其中存有指定給特定動(dòng)作的不同解決方案。

　　程序綜合所有這些信息構(gòu)建一條命令（例如，機(jī)械手臂該如何運(yùn)動(dòng)以及向哪個(gè)方向運(yùn)動(dòng)），然后將命令發(fā)送給設(shè)備控制器。傳感器技術(shù)會(huì)根據(jù)命令識(shí)別鉛筆在書(shū)桌上的具體位置，以及機(jī)器要采取何種路線(xiàn)才能拿起它，并將其遞給某個(gè)人。軟件逐漸學(xué)習(xí)適合各種動(dòng)作的最佳解決方案，并在下一次做動(dòng)作時(shí)加以運(yùn)用。

　　所有這些復(fù)雜的流程必須在轉(zhuǎn)瞬間完成，因?yàn)槿祟?lèi)希望設(shè)備能夠迅速作出正確響應(yīng)。經(jīng)過(guò)三十年的應(yīng)用實(shí)踐，語(yǔ)音識(shí)別功能已然相對(duì)穩(wěn)定，但要讓人類(lèi)與機(jī)器像與鄰居一般自如交流，在機(jī)器語(yǔ)音控制方面還有很多的研究與開(kāi)發(fā)工作要做。