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除了传统的语音识别和图像识别能力，人工智能正在具备语音合成、图像合成能力。
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比如某个配音演员从来没有说过某段话，但百度根据过去他说的很多话，就可以合成出一段他“讲”的话，并且听起来很像他；图像合成技术意味着演员们拍电影可以不用实际去演，人工智能可以合成出来各种各样的动作和声音。
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语义识别是人工智能的一大难点，理解自然语言的相关技术也正在快速进步。
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经过几年的技术攻克与沉淀后，图灵机器人在机器人自然语言交互方面取得了重大进展，对中文语义识别的准确率高达90%，可为智能化软硬件产品提供中文语义分析、自然语言对话、深度问答等服务。
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通过自然语言实现人机交互显然比现在的输入文字作为交互手段来得便捷，因此语音交互备受各大互联网公司重视。搜狗研发的语音交互引擎支持用户直接用自然语言进行纠错，比如用户可以说，“把‘张’修改为立早‘章’”，或者说“把‘张’修改为文章的‘章’”。它还支持多轮对话，比如用户说我要去上海虹桥机场，搜狗引擎便会问是T1航站楼还是T2航站楼，当用户确定之后，它会问是去坐飞机还是去接人。这就意味着搜狗的语音交互引擎能够处理更加复杂的交互逻辑，能够更好地感知用户语音请求背后的真正需求，这是语音交互方面的重大技术进步。
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2016年5月，谷歌CEO桑达尔·皮查伊在谷歌I/O大会上推出了新的语音助手Google Assistant，旨在让用户通过“流畅”的语音和设备相互沟通。它能够在不断对话之中为用户解决问题。皮查伊做了示范，他问Google Assistant今天晚上将上映哪部电影？Assistant给出了它认为皮查伊可能感兴趣的电影。而之后的问题，都是用非常自然顺畅的语言完成，最后皮查伊还通过它购买了电影票。Google Assistant还能帮用户寻找头条新闻、寻找最快的路径、拨打电话给联系人，甚至直接在照片应用中寻找并向朋友分享毕业照片。
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谷歌新发布的智能语音设备Google Home中也结合了Google Assistant技术。用户可以利用Google Assistant控制家里电灯的开关，调节空调的温度。Google Assistant还能给小孩子讲故事，做科普；也能随时提醒用户天气如何，有什么事情别忘了做了。
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传统的机器人以信息沟通效率为核心，忽略了情感交流，更像一个工具。智能机器的情感表达能力也在进化。
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微软第四代小冰以情感计算框架为核心，在表达上能更感性地、有感情地回应，从而满足人们的普遍心理与情感期望。如果你失恋了，找不到人说话，小冰可以倾听，陪你说话；你问她想不想谈恋爱，她会用甜美的人声聪明地回答你，我正在学习怎么谈恋爱；如果你和小冰分享一段与小狗的互动视频，她会和你聊上几句，而且你会发现她比你更懂小狗在“说”什么。
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海银资本投资了一家做类人表情机器人的公司，其原理是通过情感计算实现面部表情的生动，这样的陪护机器人会受到老人和儿童的欢迎。
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智能手机控制的机器人玩具Cozmo能学会辨认熟悉的面孔以及玩游戏，它还被赋予了一种嬉皮笑脸的个性，这种个性由人工智能驱动。当Cozmo输了游戏，它会发脾气，脸上表露出愤怒的表情，并且摔积木；赢的时候，它又喜欢炫耀，通过几个轮子打转转，高举自己的“手臂”，还发出得意的声音；Cozmo还会像人一样醒着或者睡着，它睡着后，还会发出微妙的打鼾声。
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人工智能的可怕之处不仅在于单个程序的快速进化能力，它们的集体进化能力更是会把人类甩开十条街。
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人类之所以能战胜其他物种，是因为人类有强大的知识传播能力，从语言到文字再到印刷术和互联网，这些其他物种所不具备的知识传播工具，形成了人类的集体智能，从而使人类这个四肢并不发达的物种占据了统治地位。
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人工智能不仅同样能形成集体智能，而且其集体智能的进化速度远超人类。
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雷军在文章中写道：“李世石作为人类围棋领域的顶级代表，多少年才能培养一个？全世界能有几个？然而我们复制一百万个、一千万个阿尔法狗的难度又有多大呢？一个人的智力和技巧的提升，无论他多么出类拔萃，对于其他人的影响终究有限。而一台机器的智能水平能走到哪里，其他机器就都能走到哪里。”
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我们来看两个人工智能集体进化的例子。
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2015年，IBM和软银集团合作，将旗下的沃森人工智能平台跟软银的Pepper机器人进行整合。沃森此前从未学习过非罗马字母，但通过Pepper，沃森逐步掌握了日语。通过沃森，Pepper机器人同样实现了“升级”，只要你拿出一款产品，Pepper就会识别出来，同时还会描述这款产品的具体功能，比如这款洗发水有去油功效，那款牙膏能够祛除牙菌斑。Pepper机器人变得如此“博学”，是借助了沃森强大的信息搜索能力。
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有一款智能咖啡机有很强的学习能力，它能够从一个品牌咖啡机的使用手册中学到很多东西，当你把某个不同品牌的咖啡机放在它面前时，它能够学会这台新咖啡机的工作原理，帮你做好一杯浓缩咖啡。通过一个统一的云计算平台，这个智能咖啡机的“主算法”能分享给其他机器人，它也能在第一时间学习到其他机器人自学而来的本领（比如泡茶），从而实现学习速度的指数级提升。
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每个人都是独立个体，不存在统一的云计算平台，因此不管是同辈之间的学习，还是一代一代间的知识传递，相比于人工智能效率都不算太高。而一个人工智能学到的东西会立刻被其他所有人工智能学到手，这好比全年级第一的学霸的考试能力瞬间被学渣掌握，又好比考上状元的爹瞬间把自己写八股文的能力百分百传给了还在学走路的儿子。这样的统一进化能力人类永远都赶不上，只有望洋兴叹的份儿了。
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工业革命代替了大量体力劳动，人工智能的感知力将进一步替代体力劳动，而且人工智能还有快速进化的强大判断力，几乎所有思考模式可以被理性推算的工作岗位，在有足够数据支撑的时候，都会被取代。因此有专家判断十年之内一半的工作会消失，还有专家判断十五年之内一半的工作会消失，这些预测必须引起我们的高度重视。
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三大弱点：人工智能的“人性缺失”
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人类作为自然界千百万年漫长演化的产物，智慧且美丽，但并不完美；人工智能作为人造产物，其存在历史不到百年，虽然十分强大，但同样存在不少缺陷。
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缺乏创造力：机器人中出不了金庸
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鉴于人类对自身的创造力还不甚理解，思考机器的创造力就更为困难了。
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阿尔法狗有一些全新的围棋打法，但这些打法源自与其他所有落子完全一样的过程和模式，同样算法的重复应用可能会产生让人类感到惊讶或意外的结果，但这并不是传统意义上的“创造力”。
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