2013年智能系统发展八大展望

　　2012年对许多人来说利用语音控制手机、汽车、电脑甚至是电视机都是非常平常的事了。之所以如此，是因为语音识别和自然语言理解(NLU)领域取得了重大进步。不久前还被认为是科幻小说里才会出现的产品功能，现在已经变成主流手机和消费设备的基本功能。语音用户界面和“虚拟个人助手”已经成为福特、三星、苹果和谷歌(微博)等企业开展广告营销活动时重点宣传的一个关键特色，这一特色将会引起前所未有的关注和市场需求。

　　人们对这些全新的语音驱动用户界面抱有很大的热情。许多报道指出，用户对他们的新“助手”充满感情。不过，许多人也认识到，这些系统仍在不断改进中，需要不断的创新。预计，现有的虚拟个人助手将演变成无处不在的智能系统，通过语音、文本、视觉、触觉和手势与人进行互动，并将基于周围的环境信息，如位置等，让所有互动具有更大的相关性。

　　以下是对2013年智能系统发展的8点展望：

　　1、语音识别精度更高

　　语音识别是智能系统技术的基础，语音识别的准确性一直在稳步提高，之所以这么说，是因为现在已经把更加丰富的训练数据、更加强大的计算能力以及全新更加复杂的建模方法(如目前非常流行的基于人脑如何完成模式识别的技术“深度信念网”( Deep Belief Networks))结合在一起，提高了语音识别的精度。

　　2、设备将具备更强的识别能力

　　不管是在城市街道上，还是在汽车里或客厅里，语音识别的功能性和精确性正越来越高。一流的信号处理能够区分不同的声音，语音生物统计学有助于判定谁在说话。并排的多个麦克风能够动态引导“听光束”，并可在摄像头的辅助下跟踪用户的位置。因此，在与用户联系更加紧密的移动设备上应用这项功能，将会提高移动设备的识别能力。

　　3、设备将具备更强的感知能力

　　未来完成一项任务可减少许多必需的步骤，如必须选择设备、打开设备、找到目标应用、启动应用，然后与应用互动。不久，用户将可以简单地用自然语言告诉处于睡眠状态的设备干什么——不用触碰它。具备这种低功耗模式状态下听功能的设备将可以鉴别用户，并通过逐步唤醒其处理器的其他功能来确认要求的操作，最终按照要求完成相应的操作。

　　4、互动性的普遍性和连续性

　　随着语音识别技术和自然语言理解技术的发展，用户希望能够在不同设备(智能手机、平板电脑、电视或汽车)的显示屏上进行互动，并拥有一致的体验。用户可以在一台设备上开始任务，在另一台设备上完成任务。这种互动将通过基于客户识别器和云识别器，以及自然语言理解引擎的框架联系在一起。用户的互动历史将被聚合在云端，用来改进识别模型，以便在其他所有相关设备中应用。

　　5、自然语言处理和人工智能将更加智能化

　　自然语言理解(猜测用户输入并据此操作的意图)的能力也在不断提高。今天的一流技术把功能强大的语言框架(被称作符号处理)、知识显示法(知识本体)和利用大数据用观察到的例子和模型来填充框架的机器学习结合在一起。这种互补性至关重要：过去的符号方法被证明是不可靠的，纯数据驱动型自然语言理解一般仅是肤浅的理解。

　　智能系统现在已从对任务目标的预定程序描述迁移至以用户的背景、参数选择和互动历史为条件的动态操作，系统据此有效地自我编程。这将允许我们从简单的任务向更加复杂的任务过渡，可能必须访问协调工作流中的各种应用和信息源。