資料分析：AI智慧科技影響下，電話機器人實現落地

 

2016 年是人工智慧發展的一個重要拐點，是更快更強的計算力和爆炸式增長的資料庫將深度學習推到了鎂光燈之下。

 

基礎支撐層的演算法創新發生在上世紀 80 年代末，而建立在這之上的基礎技術便是計算機視覺、語音識別和自然語言理解，機器試圖看懂、聽懂人類的世界、用人類的語言和人類進行交流，研究人類智慧活動的規律 ， 電話機器人也基於這一系統而生 。

電話機器人好不好用？ 電話機器人代理落地可否實現 ，透過總覽人工智慧技術圖譜我們可能找到答案。

 

語音識別技術模式圖和對應企業圖；

 

語音識別是以語音為研究物件，透過訊號處理和識別技術讓機器自動識別和理解人類口述的語言後，將語音訊號轉換為相應的文字或命令的一門技術。由語音識別和語音合成、自然語言理解、語義網路等技術相結合的語音互動正在逐步成為當前多通道、多媒體智慧人機互動的主要方式。

 

自然語言理解的應用：搜尋引擎和機器翻譯；

 

自然語言理解即文字理解，和語音影像的模式識別技術有著本質的區別，語言作為知識的載體，承載了複雜的資訊量，具有高度的抽象性，對語言的理解屬於認知層面，不能僅靠模式匹配的方式完成。

 

人工智慧技術落地具體市場的機遇和挑戰

 

追溯本質來講，人工智慧是一項降本增效、賦能產業升級的工具，不同的是它在各行各業所受到的關注度 —— 或過度的追捧，或悄無聲息。 從醫療、教育、電話營銷 這三個領域都看到了降本增效的可能性，看到了這些市場的變革關乎著普羅大眾的迫切需求，也看到這些變革的背後所帶來的潛力效應。