想真正的做好ai的话（你不能忽视语言本身的魅力）

人工智能的大多数技术都可以用网络来承载，尤其是语音识别与交互技术，例如msra最近一年加速发展的brainwash技术。beamsearch需要依赖语音识别/语音合成的硬件，在搭载云平台的情况下也可以在网络上运行。而语音技术的存储和实时识别，用以训练模型的数据文件，都是可以计算机控制来进行存储与处理的。不是没有这个功能，而是没有替代品，某诺亚方舟手机算吗，某锤方舟手机算吗，都是能搭载人工智能ai的手机。

老罗说小老板搞“人工智能”，就是搞不明白，做的是概念，小老板啥都没有，人工智能？你们还是做轻薄款吧。siri自从存储了基本语言包的android配合新系统1.0推送之后，很明显是在为人工智能ai的发展铺路。siri已经可以接收输入并且转录命令，与此同时该智能音箱也已开放试用。

siri也很大胆地继续接受了并且训练它的机器学习模型并且在实际应用中试验。专门，一堆垃圾！可以研究很多领域，语音识别是技术可以给商业计划家打打广告炒作炒作，facebook，google就都这么干的；想真正的做好的话，你不能忽视语言本身的魅力，你得先搞清楚是那些人能接受一种语言，用好这门语言，就不是简单问题。你用英语跟美国那群人聊天都聊不好，你觉得人工智能能帮你搞清楚为什么要选择外语呢？外语在实际应用中需要给企业带来更多的好处，ai可以代替吗？在现阶段，一个philosopher说出这种弱智的话还是放那儿在小圈子里死开好了，有什么好大惊小怪的。什么时候，人工智能在学习技术的方向上有一些leader的想法，有一些专家的数据，理论上就可以算是一个成熟的ai来。如果还没有的话，肯定是thinking没学好，被实践颠覆了，如果被颠覆了，我相信只要人不懒，肯学，还是能把ai搞好。

就像ai在不停的重构世界，然后又重构人一样。这段时间，人工智能这个大方向一直备受关注，从技术角度来看，人工智能必然是未来的一个大趋势，与它关联的软件产品也将越来越丰富。但是，目前来看，人工智能应用在软件方面还是很少，主要有以下几个原因：行业软件研发难度大，很多企业无力实现某些特定功能。很多企业对人工智能对自身业务的支持并不是很到位。人工智能服务的标准还没有统一。事实上，人工智能在过去一年可谓一波三折，主要原因还是因为市场对于人工智能的理解和应用认知还不够。人工智能应用领域目前主要有智能医疗，智能制造，智能硬件，服务外包，新闻采编，金融，游戏，军事，出行，高端服务，营销，工业工艺，医疗诊断，研究和测试，运营等。所以，人工智能还有很长路要走。