第三百六十八章 圣杯(第4/6页)
然后通过比较器对照a/d转换器的输出检查这些存储的模式。
因此语音识别和硬件软件都有关系。
虽然最近这十五年来，人们把人工智能技术应用到了语音识别上，但是底层逻辑是不会变得。
最多是用你的使用记录，语音去调教模拟那个对应关系的数据库。
我严重怀疑狮城的人工智能在底层逻辑上就和蓝星传统的语音识别不一样。
至于具体的底层逻辑，我如果知道，我得给我导师当导师，他给我当博士。
因为狮城的人工智能涉及到同时由整个狮城六百万的常驻人口。
人工智能刚刚上线，正是人们对它好奇的巅峰期。
同时如此庞大的并发量，然后目前我在狮城本地的社群里没有看到一例说它出错的报道。
要知道苹果的siri，你在断网的情况下也可以使用，这是因为它是内嵌在苹果系统里的软件。
就是用的我刚才在上面提到的底层原理。
实际上稍微复杂一点的问题，它就无法识别。
它只能识别固定模式的需求，识别标准化的口语。
狮城的人工智能不同，它在这一天时间里，至少识别了百万级的问题。
更重要的在于无一出错，这太惊人了。
故障率在0和故障率是0.01%，这都是截然不同的概念。
光是这语音识别技术，至少是千亿米元的价值。
（2021年语音识别的市场规模是107亿米元）
因为语音识别可以用在手机、家电、汽车等所有领域。
你能够想象一个导航，能够完美识别你的要求，你说想吃什么，它都能帮你找到最合适的地点。
再深入挖掘，再给它内嵌一些广告性算法，比如你想吃汉堡，然后提出你的口味偏好。
导航自动带你去一家给它充值过的汉堡店。
你无法把责任推给人工智能公司或者是人工智能本身。
当然我相信梅林的人工智能不会用于这方面。
但是梅林的人工智能体现出来的底层逻辑如果让其他互联网公司研究透彻，我想离他们这样干的时间就不远了。
unlabel的ceo把翻译誉为人工智能领域的圣杯。
这一说法被很多人工智能领域的大老所赞同。
为什么？
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