國外媒體今日發表文章稱，阿裏巴巴和百度均推出了自己的智能語音助手，但這些產品能否像亞馬遜Echo在美國那樣普及，還要取決於計算機對中文的理解程度。研究人員把2017年稱為中國的"對話式計算機年"。隨著語音識別和自然語言處理技術的發展，中國互聯網巨頭阿裏巴巴和百度均在開發相應的技術來攻克語音通信。如今，這兩家公司均推出了自己的語音產品。
與亞馬遜Echo類似，阿裏巴巴也推出了智能音箱"天貓精靈"和AliGenie平台。利用這些產品，消費者可以通過語音命令來在線下單、查詢天氣、播放音樂，以及控製家裏的其他智能設備。
百度的"度秘OS"（DuerOS）是一款對話式人工智能操作係統，已被用於家庭機器人、機頂盒和智能手機等領域。它的功能與AliGenie和其他語音助手類似，還能與用戶進行隨機聊天。百度表示，度秘OS開發工具包已接到大量訂單。
百度度秘（Duer）業務部門總經理景鯤預計，今年還將有更多企業進入該市場。這在一定程度上得益於亞馬遜Echo在美國市場所取得的巨大成功，從而引發了中國科技投資者的興趣。
調研公司IDC預計，到2020年，對話式人工智能在中國智能車載領域的滲透率將達到51%，在手機與可穿戴設備領域的滲透率將達到68%。景鯤稱，正如觸摸屏讓人機交互變得更容易，對話式接口將使人機交互變得更自然，從而吸引更多人走進聯網世界。
對於中國消費者而言，語音計算是一個很好的選擇。當前，中國消費者主要使用拚音輸入法進行漢字輸入。但是，漢語拚音有四種音調，每個音調代表不同的漢字。因此，在打字時，消費者不得不選擇自己想要的文字。例如，用拚音輸入法打"yi"時，會出現60多個常用漢字選項。雖然一些輸入法會根據上下文優先顯示一些漢字，但也並不是特別準確。為此，像騰訊微信一些應用推出了語音功能，也就不足為奇了。
當前，中國的語音助手技術將用戶的語音命令轉換為文本，然後再根據文本含義做出反應。對於一些基於任務的命令，如查看天氣或查閱某個漢字的英文表達法，這種語音處理技術還比較奏效。但是，如果涉及到多個主題的反反複複地對話，這種處理方式就顯得無能為力了。
解決對話式計算需要克服漢語的一些複雜性。例如，對於中文，同樣的漢字，以不同的順序出現，其含義也不同。有時，即使按照同樣的順序出現，根據前後文，也會出現不同的含義。此外，與英文句子各單詞之間有空格不同，中文句子各個漢字之間並沒有間隔。為此，中文自然語言處理研究人員必須要教會他們的算法在哪裏斷句，從而正確地理解句子含義。
另外，與英語不同，中文並沒有動詞時態一說，這又為計算機理解中文含義增加了難度。其他一些挑戰還包括，中國有大量的方言，有些很難理解。同樣的表達方法，在不同的語境下，也會有不同的含義。
清華大學副教授吳誌勇稱，計算機要想真正理解人類語言，還必須要找出一些微妙的線索，如語調和重音等。此外，清華大學另一位副教授賈嘉（音譯，Jia Jia）認為，計算機還要了解人類情緒，因為人類作決策時並不完全依靠邏輯。
為了讓係統更智能，百度今年還在自己的平台上推出了"培訓師"（trainer）模式，允許軟件開發人員通過一個內置的注釋機器人實時共享語言數據。該機器人接收開發者的反饋後，會進行學習，然後對係統進行糾正。
中國的研究人員在解決計算機理解中文時也有一個優勢，那就是擁有大量的數據。當前，計算機理解語言依靠的是神經網絡，而該神經網絡需要大量的數據來訓練。用來訓練的數據量越大，神經網絡就越智能。
阿裏巴巴和騰訊擁有龐大的用戶群，因此也就掌握了大量的數據。截至去年年底，百度聲稱擁有6.65億月活躍用戶。而截至今年3月底，阿裏巴巴擁有5.07億移動月活躍用戶。
但阿裏巴巴人工智能實驗室研究員王剛稱，要想讓計算機學習語言時更有效率，研究人員必須要設計出不需要大量數據的神經網絡。在現實世界中，人們會以不同的方式表達同一含義。要把每一種表達方式都教給計算機，那是不可能的。在之前的研究中，王剛及其同事開發出了一種新方法，能讓計算機以很少的數據理解一件事物。
例如，要訓練一個神經網絡理解運動醫學方麵的詞彙，那就隻需提供運動方麵的數據和醫學方麵的數據。但王剛同時指出，與常規方法相比，這種方法的效果並不是特別理想。但是，在數據量有限的情況下，這種方法就特別實用。
機器人創業公司"小魚在家"（ainemo）創始人宋晨楓認為，智能語音助手要想在中國市場取得成功，最終還是要依靠內容和服務。他表示，小魚在家將為自己的家庭助手開發教育和醫療內容。小魚在家使用的是百度的度秘OS，宋晨楓稱，對於那些不方便通過電腦和智能手機接入互聯網的消費者，如年長者和年幼者，語音是為他們提供內容的有效方式。
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