你可能認為人類最有能力理解彼此。畢竟,談話的另一方是另一個人類。
但事實證明,精心設(shè)計的軟件實際上可以幫助我們更好地了解彼此。想想被診斷患有自閉癥的人。
總部位于劍橋的兩家公司 Affectiva 和 Brain Power 已經(jīng)開發(fā)了應用程序,通過使用簡化的表情符號,幫助自閉癥患者認識到周圍人的情緒狀態(tài),以便他們能夠適當?shù)卣{(diào)整自己的行為。
他們的系統(tǒng)通過谷歌眼鏡分析視頻,并將適當?shù)谋砬榀B加在一個人的臉上,幫助佩戴者最準確地理解與他們交流的人的情緒狀態(tài)。
這是一個正在運行中的系統(tǒng):人工智能研究的最初目標之一就是機器翻譯,也就是把一種人類語言翻譯成另一種語言。
這個領(lǐng)域最困難的挑戰(zhàn)是同步實時翻譯:當一個人用一種語言說話時,系統(tǒng)會自動及時輸出另一種語言的翻譯,這樣兩個人就可以進行自然的對話。
這種類型的翻譯非常具有挑戰(zhàn)性,就算是專業(yè)的聯(lián)合國翻譯人員一次只能工作20分鐘,然后他們就會被一個隊友接替。
2018年10月,百度發(fā)布了同步翻譯系統(tǒng) STACL (即帶有預期和可控延遲的同步翻譯系統(tǒng)) 。
鑒于技術(shù)挑戰(zhàn)是如此之大,人工智能社區(qū)朝著這個目標正在取得堅實的進展,這令人印象深刻。
為了跟上說話者的步伐,機器學習系統(tǒng)實際上會生成多個預測,預測說話者開始說話時每個句子將如何結(jié)束。這有點像谷歌在你的瀏覽器的搜索欄中的自動完成功能。
系統(tǒng)需要為一個句子創(chuàng)建和翻譯不同的可能結(jié)尾,因為如果不這樣做,它就會落后于說話者。
想象一下,在我們走進的每個會議室或打開的每個瀏覽器窗口的每次網(wǎng)絡(luò)呼叫中嵌入實時翻譯,我們可以更好地理解每個呼叫。
下面是最后一個例子,說明如何更好地理解對方,這可能是我在整個演講中最喜歡的例子。
有一個叫做Crisis Text Line的非營利組織,它通過短信向處于危機中的人們提供咨詢。
上一代人在面臨危機時可能會撥打熱線電話,而現(xiàn)在這一代人則更喜歡發(fā)短信。
當Crisis Text Line啟動時,他們要求訓練有素的顧問列出50個觸發(fā)詞,這些詞可以用來預測高風險短信發(fā)送者。
他們生成的單詞通常和你想象的一樣:比如“死”、“割”、“自殺”和“殺”。在這項服務(wù)運行了一段時間之后,這家公司應用機器學習技術(shù),看看是否還有其他單詞可以從列表中添加或刪除,結(jié)果非常令人驚訝。
你知道布洛芬這個單詞預測自殺的可能性,是自殺這個詞的14倍嗎?哭喪的表情是是自殺這個詞的11倍嗎?
斯坦福大學的研究人員,接著提取了最有效的咨詢師的的最佳實踐。
他們發(fā)現(xiàn)有效的技術(shù)之一是創(chuàng)造力:成功的咨詢師以創(chuàng)造性的方式回應,而不是使用過于籠統(tǒng)或“模板化”的回應。
在危機咨詢的極端情況下,機器學習幫助我們更好地了解彼此。
-
機器學習
+關(guān)注
關(guān)注
66文章
8325瀏覽量
132216 -
機器翻譯
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
139瀏覽量
14853
原文標題:福利:Computer Music 推出免費氛圍電子鼓音色包
文章出處:【微信號:gh_f093cae4e170,微信公眾號:Midifan】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
評論