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人工智能的三大流派 人工智能（AI）是最近非常火的一个领域，很多国内的手机厂商都想跟着蹭热点。各大厂商都在没了命地扩展的生态圈也可说是人工智能，因为用户生态圈的构成智能家居是必不可少的，而智能家居正是人工智能索涉及的。
此类人工智能的落地方案是通过积累大量的领域知识来让机器的互联更加聪明。一般将之称为基础人工智能，只能与固定的智能模块互动，其中对专家知识库的精妙构造是主要门槛，不足地方主要有两点：一是需要清楚要解决的问题能怎么解决，二是系统不能“自主学习”。
荣耀推出了旗下新机荣耀Magic，一部依靠智能系统与人工智能作为亮点的手机，加之酷炫的外观得到了业界的广泛关注。网络上不乏好评，称赞着这机器的内在，高喊着“人工智能让人们的生活方便不止一点点”；任正非还谈及了AI的其他布局。
在简单神经网络面前基础人工智能就是一个学渣，它以来自身的算法从（文字、图像、音频、视频）数据中学习，所以其应用领域也十分广泛。当下流行的深度学习框架多是基于简单神经网络的实现，运用特定的算法得出结果。 深度学习通过海量标记数据（labeled data）的训练，已经成功应用在了图像识别，文字翻译，垃圾邮件处理等领域。 回到本质上，简单神经网络依然是一个（高级）数学方法，其弱点就是不适用于小数据训练集场景，另外也不适用于数据规律经常变化的场景。综上所述简单神经网络就是个书呆子。
魅族也在Flyme提出了OneMind的底层优化设计。One Mind 的能力划分为分析、决策和进化这三部分。
在分析能力中，她的主要工作是观察并记录你的日常使用习惯，比如她会知道你平时最常用的应用是哪些，会知道你最喜欢哪些游戏，知道你每天的作息时间，甚至还能够了解什么样的信息对你更重要。
第一步的分析数据为第二步的决策提供了前提。One Mind会自我学习，不仅学习你的APP的使用习惯，对常用应用进行预加载，提高应用的启动速度。而且在晚上还会学习你的睡眠习惯判断你的作息时间，通过限制网络，节省待机功耗，包括自我修复能力能全自动进行后台整理，当你一觉醒来就会发现手机跟重生了一样。
也就是说，One Mind从诞生的那一刻起，就会开始她的学习旅程。在持续的进化当中，她会越来越聪明，会有越来越多基于她所开发的功能，让整个Flyme越来越懂你。  楼上所说的基础人工智能和简单神经网络在生物神经面前还是啥都不懂的小师妹，生物网络是十足的老司机，其基础是 SDR（Sparse distributed Representation），SDR对神经元的模拟与深度学习对神经元的模拟是完全不同的。 比如 HTM（Hierarchical Temporal Memory）就是生物神经网络的一个实现，这种神经网络拥有抽象泛化和想象的能力，它的优势在于能够从无标记数据中学习，不依赖于海量数据训练集，这极有可能扩大了生物神经网络的应用场景，因为现实中很多待解决的长尾问题都是无标记数据和小数量级的。比如Vicarious公司当年通过小数据集破解Captcha。
不知各位看官对钢铁侠的助手是否有印象，没错，就是那个话多的贾维斯！这货就是一个语音助手。如今的手机几乎都预装了语音助手，其实人工智能这样的黑科技就在我们的身边。 当苹果推出语音助手Siri时, 人们对这一新技术不仅充满了好奇，还为以后漫漫长夜有伴而欣喜若狂。从按键到触屏再到语音，人机交互的方式逐渐变得更为快捷智能。 手机语音助手的工作模式一般为为本地语音识别+云计算服务。用户对着手机说话后，这些语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息。
用户的手机处于网络连接状态，这些语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定通道发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器。该服务器中内置的人工智能模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容再进行反馈。 服务器识别成功率取决于机器学习的累积与算法的选择，随着科学技术的进步，手机语音识别的准确率愈来愈高，相信在不远的未来，无聊的时候就可以把语音助手拉出来聊聊最新的段子。
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2017-03-04 00:15
出处：PConline原创
责任编辑：zengyaoxin
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