如果人工智能助手能夠讀懂并回復我們的電子郵件，那么每周就能夠為我們節(jié)約 13個小時，這就是人們平均每周閱讀、刪除、分類和發(fā)送郵件的時間。X.ai是一家從事自然 語言處理的初創(chuàng)企業(yè)，當用戶回復召開會議的郵件時，該企業(yè)通過一個名為Amy的自動助手 （或?qū)哪兄諥ndrew）為用戶提供郵件抄送功能。這個人工智能助手將處理與預約有關 的所有后續(xù)溝通工作。由于Amy和Andrew可以訪問你的日程，所以他們能夠根據(jù)你現(xiàn)有的 安排提供建議，例如根據(jù)你在特定時間和地點的活動，向你建議會面的地點。如果說X.ai能 夠和上一章中提到的智能技術企業(yè)合作，那么它甚至能夠根據(jù)你什么時間精力充沛而且效 率比較高來提供可行的會議安排。人工智能人才目前處于明顯短缺狀態(tài)，這種狀況還存在擴大的趨勢。陜西教育人工智能培訓機構

經(jīng)過了5年的研究，斯坦福國際研究所決定開發(fā)一個面向用戶的技術版本。為了向國際研 究所致敬，它們將這一技術命名為“Siri”，剛巧這個詞在挪威語中意為“指引勝利之路的美麗 女人”。然而，在早期版本中，Siri并不淑女。沒有了人工智能的限制，這個24人的團隊 賦予了Siri全新的淘氣個性。Siri的回答很有用，但卻帶有嘲弄的口吻，會隨口帶出罵人的 詞。如果你問Siri附近的健身房在哪里，它就會嘲弄地回答：“是的，你的抓握力太弱了。”湖南人工智能培訓機構的教材人工智能技術實現(xiàn)主要使用Python編程語言。

本章開始部分介紹的SITU生產(chǎn)智能天平的企業(yè)家邁克爾·格羅特豪斯表示：“這當然是技 術公司正在鉆研的事?，F(xiàn)在，我們看到了一些真正令人感興趣的工作，這些工作是通過被稱 為光譜分析儀的設備完成的。光譜分析儀使用光測量物質(zhì)的成分。但問題是，光譜分析儀仍 然無法準確讀取物體的成分與質(zhì)量。它們會變得足夠小且足夠便宜，我們可以便捷 地測量任何物體，但是在那之前，測量食物熱量的比較好方式還是用手工記錄?！备窳_特豪斯等技術人員的夢想是，所制造的智能設備不僅在外形規(guī)模上是不可視的，而 且在使用方式上也是不可視的。就像我們不必有意識地去關注我們的心率、體溫或呼吸，因 為有系統(tǒng)在調(diào)控，未來智能設備也將漸漸地采集并交流信息，而無須個人對流程進 行監(jiān)控。

現(xiàn)在，智能設備依 然要求我們?nèi)斯とプ龃罅渴虑?，這就意味著我們還沒有進入無縫智能交互的領域。舉例來 說，相比夜間睡眠數(shù)據(jù)集，Jawbone用于分析膳食情況的數(shù)據(jù)集相對較小。這是因為人們當 前不得不自己記錄食物，從長長的單子里每一次挑選一種食物。如果人們可以對煎蛋卷或薯 條等食物拍照然后再進行圖片識別，并相應地記錄下來，那么人們很可能會這樣去做。這是 技術公司正在探索的領域。2010年，技術巨頭高通公司申請了，這項可以讓使 用者通過智能手機或智能手表對設備拍照而使設備自動匹配。一旦圖形識別工具識別了 新設備，兩個機器的接口就能自動啟動配置流程。這比復雜的人工配置流程要簡單得多，也是許多智能手表生產(chǎn)商使用這種技術的原因。在類似技術可以連接到食物數(shù)據(jù)庫之前，可能 還需要很長時間。

人工智能人才相對比較短缺，所以人才的爭奪也比較激烈。

Siri在2010年年初進入iPhone應用商店，并且連接各種網(wǎng)絡服務。舉例來說，它能夠從在 線票務交易網(wǎng)站StubHub獲取與音樂會有關的數(shù)據(jù)，從爛番茄網(wǎng)（Rotten Tomatoes）上查看電 影評論，從美國比較大的點評網(wǎng)站Yelp上獲取與飯店有關的數(shù)據(jù)，并通過出租車預約網(wǎng)站 TaxiMagic預訂出租車。2010年4月，蘋果公司以約2億美元收購了這家公司。 在史蒂夫·喬布斯的帶領下（在因身體狀況惡化而卸任蘋果首席執(zhí)行官之前，這是喬布斯深度參與的項目之一），蘋果對Siri進行了多項修改。就像30年前對圖形用戶界面的處理 那樣，喬布斯突出了Siri友好且平易近人的個性。他堅持讓Siri提供語音應答，這是Siri 應用不具備的功能，并且取消了鍵入請求和只能提問的功能限制，這樣就優(yōu)化了用戶體驗。 蘋果公司還去除了Siri中不好的語言，并且使Siri能夠從蘋果本地iOS應用中獲取信息。人工智能學科與相關技術目前還不是一級學科，但越來越多的高校開設了人工智能學院。安徽錦江區(qū)領客人工智能培訓機構

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展。陜西教育人工智能培訓機構

德烏斯托大學“智能、語義和安全實驗室”研究員卡洛斯·勞爾登（Carlos Laorden）說 道：“Negobot的任務就是設法抓到那些狡猾的、有戀童癖的人。他們通常會通過長達數(shù)月的 交談來迷惑受害人。因此需要花費大量時間對這些聊天室進行監(jiān)督。而創(chuàng)造Negobot的設想 就是使其在一段持續(xù)的時間內(nèi)模擬人類對話，而不是模仿幾分鐘?！?卡洛斯·勞爾登從事的工作是編寫過濾垃圾郵件的程序，這是一個傳統(tǒng)的機器學習問 題。通過利用相關語言，在線找出并隔離惡意行為，他提出了實現(xiàn)這一目標的**的現(xiàn)實 版本。陜西教育人工智能培訓機構

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