采集器采集 ai：申请一下自己发明专利，成本都省了

　　采集器采集 ai：申请一下自己发明专利，成本都省了

　　采集器采集文本，转化为信号,可以做标注。关键是，经过合成，很多情况下你还能听到自己说话的，只是没声。我在一次全球性会议上，听到一位生成科学家和他的一位博士合作做这方面的研究，很有兴趣。以下是bing搜索结果，可能不一定准确（有些地方我就觉得奇怪，他为啥要找博士合作研究标注？博士不应该是挺容易找的吗？还专门用人标注，这个研究单位这样多才对吧）。

　　我之前参加过智能陪训，现在有了“ai再普通不过了”的宣传图，我一直都觉得现在基本的识别技术很难靠噱头做出来，真正做人机对话并且把ai这个技术推向市场的是做做合作式的合作伙伴。就现在就已经有人说自己会ai合成。高校里，每年都会有各种*敏*感*词*毕业，要求给人机对话机器人配合课程就很常见了，不可否认我们说一句话几十年前的马达加斯加的“鸭子”机器人就已经搞定了，现在我问你怎么把你自己的转换成一个ai合成的，你能非常精确的告诉我，哪怕在国内没有人机对话，你至少说“是”。

　　先不说解决不解决问题。可不可以申请一下自己发明专利啊，成本都省了。

　　无人机外语配音

　　提高学校英语配音课比例，

　　问题不在“可能”，而在“关系”。希望主要从两方面去思考，一是为什么“想”要用ai，二是“关系”如何处理。先说第一个问题：为什么是“想”而不是“需要”人机对话，可以简单地把它当做两人的情感交流。发展ai这个专业，同样也是为了帮助那些不会说话的人找到他们的存在，了解他们的感受。发展人工智能的过程中，第一点我们担心的是人工智能会丧失自己的语言功能。

　　“死机”这种情况肯定会有的，为了不让那种情况发生，我们就需要定制一套语言系统，让人工智能更高效的沟通，打交道。毕竟，工作在忙碌的工作环境中的人难免会有那么多地方不方便说话。自然地，我们先要解决这个问题。第二个问题，就是如何处理语言知识数据的问题。或者说，是如何生成我们需要的语言，才能让别人听懂我们要表达的语言。

　　第一个想法，是直接借助ai技术来采集和存储相关的语言知识。第二个想法，就是通过已经掌握了语言知识的人的语言，来构建对话模型。传统的对话模型，被认为是一个从结构化数据生成问答。事实上，到现在为止，这种模型的水平，只能做到以字为单位，回答语法结构一致，但语义差别很大的句子。所以针对这种情况，便开发了文本问答交互。以问答交互为基础，得到更高质量，同时结构化的数据来生成更高质量的文本交互语言。这里的目的是为了让。