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    人工智能不僅可以利用圖像識別的技術來幫醫生看X光片，幫助識別，還可以應用于其他行業，比如教育、汽車、金融領域。未來，我們應該更加關注人工智能，關注人工智能+。

    人工智能

    互聯網VS人工智能

    互聯網分兩個階段，第一個階段是電腦端的互聯網，第二個階段是移動端的互聯網。2012年互聯網流量格局基本確定，各平臺首頁的APP比較固定，很難有新的APP占據首頁，這是互聯網的紅利開始消失的表現。

    互聯網的下一個階段是“互聯網+”，就是互聯網與其他行業的結合。互聯網+解決了信息不對稱和連接的問題。舉個例子，淘寶是把買家和賣家連接在一起，解決了連接問題，建立了皇冠好評機制解決信息不對稱問題。但是互聯網+還有很多問題解決不了，比如說人工智能可以利用圖像識別的技術來幫醫生看X光片，幫助識別，這個準確率可以超過人類。人工智能還可以應用于其他行業，比如教育、汽車、金融領域，未來，我們應該更加關注人工智能，關注人工智能+。

    人工智能的應用

    人工智能應用在在汽車領域，實現輔助駕駛、自動駕駛，是當前一個很大的趨勢。在醫療領域，現在有手術機器人，比較出名的達爾文機器人已經開始應用到臨床領域。還有外骨骼機器人，深圳先進技術研究院就有外骨骼機器人的模型，可以幫助患者走路和用作輔助問診。在金融領域則有大數據分析技術和人工智能技術，利用大數據實現征信系統。在個人助理領域，智能管家和智能陪伴比較火，比如蘋果的Siri，大陸有訊飛叮咚和小米的小愛同學等。法律領域，語音識別可以做庭審記錄，可以通過語音識別把庭審記錄識別出來，甚至可以審查合同。在教育領域，智能評測和個性化輔導也是一個很好的方向。

    個性化教育

    傳統教育VS個性化教育

    現在學校一個班級大約三十至四十人，甚至更多，而所有學生接受的課程內容和老師都是一樣的。這就產生一個弊端：每個學生的學習水平不一樣，課程的進度并非所有學生都能夠吸收，這就導致一些學生的學習進度跟不上。

    而個性化教育就是將每個學生作為特定的個體，有特定的學習水平，通過分析學生的能力，個性化地推薦一些課程和內容，做到因材施教、千人千面。簡而言之，個性化學習就是動態的規劃學習路徑，滿足學生個性化需要，也稱為自適應學習。

    個性化教育的有效性

圖1學習方式效果對比圖

    國外一家機構已經證明了自適應學習的有效性。如圖1所示，綠色是傳統的課堂教學，黃色是線上教育，藍色是自適應學習，自適應學習的考試通過率明顯更高。圖1右邊的圖片是學生成績，左邊是最低分，右邊是最高分，自適應系統學生的最低分明顯比另外兩個系統要高。

    人工智能在教育領域的應用

圖2人工智能在教育領域的運用

     從圖2中可以看到人工智能運用在教育領域里面的一些環節，比如在學習管理方面可以拍照搜題，現在有一些應用還可以做到拍照片顯示答案，也可以做陪伴機器人，陪學生做作業、學習。在學生測評方面，其中一個是口語測評，幫助判斷發音準不準，對口語水平進行一個評估，也可以做試卷的審閱。在教學輔助方面可以做到作文的批改，也可以做虛擬場景的練習，比如模擬面試。還可以布置作業，由人工智能系統給學生布置作業，并在學生完成作業后做批改修正。在核心學習環節里面可以規劃學習路徑，可以幫學生推送個性化的學習課程，甚至可以預測學生學習的情況。

    聲希科技在個性化教育里面的兩個技術

    發音檢錯糾錯技術

    眾所周知，發音最有效的方式就是多講，進行大量的反復訓練。但是也存在三個主要問題，第一是以前我們上學是填鴨式教學，老師在上面講，學生很容易缺乏自信，不敢開口。第二是課堂時間有限，很難給予每位學生口語鍛煉機會，而且一般沒有口語作業。第三是教師資源不足，比如山區的老師因為帶有口音，發音不是那么標準。聲希科技做的人工智能技術，從發音、重音、語調上進行糾正。比如在發音方面，長音、短音是中國人容易犯的錯誤。在重音方面，舉個例子，單詞Prosody，很多人喜歡把重音放在第二個位置，系統會告訴你重音放在第一個位置。還有語調，它的升調和降調表示的意思可能也不一樣，系統也會做這方面的糾正。

    針對口語學習方面，聲希科技也運用了自適應學習，比如用戶學了一段時間之后，系統會進行分析，根據用戶讀的發音跟標準發音判斷哪兩個音標容易弄混，從而個性化地推薦一些課程給用戶，已經掌握的音標就不需要再進行練習了，而是推薦一些沒有掌握的音標，這樣可以提高學習效率，做到個性化推薦，因材施教。這些技術和系統都可以用到任何語言的學習，比如可以幫助其他國家的人來學習普通話。

    語音轉換技術

    所謂語音轉換技術，舉個例子，想要讓一個人模仿某個女生說話，把他的音色變成這個女生，我們會先收集這個聲音，再通過模型進行訓練，訓練之后可以把任何人的聲音變成這個女生的。比如說現在有一個男聲，通過系統可以轉化成女聲。保持內容不變，只改變音色。半年前我們的訓練數據是1000句，接近1個小時，最近的進展是現在只需要拿到一句話就可以把任何人的聲音進行轉換。這是因為我們在語音轉換方面的貢獻，在2016年我們獲得了ICME唯一的最佳論文獎，參加的國際語音比賽是全球第五名。

    除此之外，我們還可以做個性化語言學習的反饋，比如說我模仿的標準發音是別人的音色，假設我變成自己的音色，就可以知道是什么感覺，這樣可以幫助用戶更有效率地學習和模仿，同時也可以自定義AI老師、AI同學的音色。

    這里還有其他場景的應用，如個性化的語音合成。我們可以把手機的語音助手，比如說把Siri換成自己孩子的聲音、動漫的聲音等等，還有一些新的玩法，像大家熟悉的高德地圖林志玲版的導航，他們是把文字變成語音，要收集很多林志玲的語音數據，而且必須是固定文本的，需要按照固定文本去讀，這是非常耗時間的，并且轉換出來的效果，大家可以看到林志玲版的導航，不是那么自然。而我們系統轉化的流利度較高，聽不出來是機器，這個實用性是非常高的。另外也可以用于電影電視的配音。之前在香港，我們做一些Demo，香港人喜歡叮當貓，但是叮當貓的配音演員已不幸去世了，我們可以通過語音合成繼續演這個動畫片。在娛樂方面，我們想唱周杰倫的歌，可以把自己的聲音直接變成周杰倫，小孩子也可以把自己的聲音變成喜歡的動漫人物的聲音。

    在視頻圖像領域里有一個技術叫Face2Face，可以把一個人的臉變成另外一個人。比如說Source變成普京了，他的表情要怎么變，普京就怎么變。也可以變成動漫或者明星，這樣就可以跟語音結合到一起，從而可以自定義一個人工智能老師，這個人工智能老師可以用自己喜歡的人物的聲音和臉。