天下财经招商当话语遇见AI

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基于语音的人工智能技术之所以如此吸引消费者，是因为它满足了人类的要求：它按照人类的交流方式进行交流和思考，而使我们不再需要在键盘或屏幕上打字。
但这样的技术同时也很难打造。人类在说话时完全不考虑规律性。相反，我们打断自己的话。我们的思维时常反反复复。我们还常常莫名其妙地说出一些只言片语，有时点头有时摇头，甚至有时支支吾吾说不出话。对于人类，有时明明是在胡说八道，我们仍相信自己说的话有道理。
发明一个真正奏效的语音激活式人工智能系统是一个非常复杂且尚未被攻克的难题。在过去，语言科学家们在试图一次性确定杂乱语句的具体含义时遇到了困难。而现在，新的机器学习方法另觅蹊径，以期待能解决这一问题：他们在一开始时就着手处理那些不完美的词语搭配，继而通过临时性的猜测快速调整这些搭配。
这种改进来自于机器学习技术对于此前数千次类似交流的反思，在这些交流中Alexa被搞糊涂过。系统了解了用户真正想听的是哪首歌曲，以及具体是在之前对话的什么地方出现了那首歌曲的名字。麻省理工学院口语系统小组的负责人James Glass说：“一开始你需要做一些关于人们如何提要求的假设，然后收集数据，对你的模型进行调整。”Glass表示，这种机器学习方法得到了广泛的认可，但如果想让它发挥作用，那需要的数据则远远超过了大学研究人员所能掌握的。
随着Alexa的使用量激增，亚马逊现在拥有了一个巨大的人机对话数据库——这让它在改进语音技术方面拥有了一定的优势，而谷歌长期以来一直凭借其文本搜索查询获得的数据进行这样的改进。Prasad团队的一个新项目凸显了这一方法的灵活性。这一项目致力于破解用户在何时会重新提及他们之前提过的要求。提示方式可能千差万别：有些人常说“不，不，不”，但另一些人偏向于使用“停止那个”，也有人喜欢尝试不同的表达，比如“等一下，实际上，我是想这么做”。但Alexa不需要解码所有的话语。大规模的样本数据和半监督式机器学习使系统能够勾画出一组可能的否定性语言标记，之后它可以在这些表达出现变化时，从这组标记中找到一个易于理解的新的请求方式。
 
 
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财务指标等经营性因素对于股价的影响；
资金量、心理预期等匹配问题。
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