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第74章 长期看好 短期不看好(第2页)

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但经验教训那林枫同样是收穫不少啊。

再加上没吃过猪肉,总见过猪跑。

前世那些前辈们所接受的经验教训,那可是满满一箩筐啊。

对各种坑林枫心知肚明。

要忽悠这帮人往里跳,还不是手到擒来?

首先,林枫知道,语音识別就是一个超大的坑。

当年,多少巨头公司把亿万资金砸进去。

结果呢?搞了几年,语音识別就像个听力不太好的机器人,不是听错了就是理解不了。

那会儿,大家都把这玩意儿吹得天乱坠,整得好像一说话就能控制世界似的,实际上落地应用根本跟不上。

说白了,就是一个听不清、听不懂的尬聊系统。

还有一个更让人头疼的方向就是无人驾驶。

这个技术的理想愿景固然美好。

可在2014年,完全就是个烧钱的火坑。

什么路况复杂、天气多变,还有各种交通规则要遵守,人工智慧哪能应付得了这么多变量?

前世多少创业公司因为这玩意儿崩盘,林枫可是看得清清楚楚。

林枫想像著这帮硅谷的精英们一头扎进去,然后不停调试模型、加班加点,一边幻想著革命性突破,一边却发现自己永远要面对的都是各种各样的问题层出不穷的局面。

那滋味,嘖嘖嘖,肯定相当酸爽。

再来说说自然语言处理,这个方向表面上看著炫酷,毕竟能跟人对话的ai多酷啊!

但林枫知道,2014年的自然语言处理简直就像个不懂人话的纸片人,光靠几个关键词去理解上下文,理解力比三岁小孩还差。

让这些高端人才在这领域辛苦研究几年,结果开发出来的ai只能回答“好的,我知道了”

,再复杂点的对话就原地爆炸,这难道不让人抓狂吗?

再让他们试图优化优化,结果发现越搞越糟,最后还得打著“未来潜力无限”

的旗號继续忽悠投资人。

当然,以上几个还属於那种短期內突破很难,但起码愿景值得期盼的方向。

要说最搞笑的还是情感计算方面,也就是让ai学会理解和表达情感。

老实说,让ai进行情感分析这没什么不妥。

输入一句话,人工智慧总得能判断这句话是褒是贬吧。

连最起码的情感判断都搞不出来还说什么后续呢。

但问题是资本想要的更多,资本的脑洞也更大。

资本想要的是人工智慧彻底像人一般產生情感,並能进行依託於情感的创作。

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