想更智能？AI还需深度学习

最近，"谷歌的AI语音助手（Google Assistant）预定理发和餐厅的演示"的新闻稳稳地占据了社交平台的头版头条，这个"网红"AI语音助手能够根据主人的需求拨打电话预定理发和餐厅，并且还没有让商家听出来，这就与我们日常接触的AI智能助手，只是通过固定的情景设置完成如：天气查询、新闻搜索等简易 *** 作有着明显地区别，但这一技术的实现，是否意味着未来人工智能真的可以应用于我们的生活？

想更智能？AI还需深度学习

在这里，给大家一个肯定的答案：完全可以。未来你的AI助手将会拥有更丰富的词汇量，不但可以识别语气和你的小情绪，就连帮你提前预定熟悉的理发师和常去的餐厅，也都将变成基本 *** 作。而这未来的一切应用，还需要AI"深度学习"的帮助，经过深度学习终端人工智能，就可以模拟出"深度神经网络"，也就是说它可以通过模仿我们人类大脑的连通性，来对数据集进行分类整理，并逐渐发现它们之间的一些相关性。试想一下，如果有新学习的知识，机器就可以将见解应用于其他数据集，像滚雪球一样，当机器处理的数据越多，它的预测就越准确。你可以把它理解为：熟能生巧。

协作式强化整合，助力终端智能发展

提到神经网络，那就不得不提到十多年前便启动此项研究的高通，现在它每年都将人工智能集成于数亿产品之中，来支持无缝、个性化且可预测的人工智能体验。而在5月24日的高通人工智能创新论坛上，高通宣布将在公司范围内开展的全部前沿人工智能研究，进行跨各职能部门的协作式强化整合。

对于此次大动作，高通给出的答复是"聚集业界最优秀的人才，一起打造人工智能软硬件平台路线图"。一方面可以给予各领域精英一个沟通、学习的平台互相取长补短；另一方面，在整合现有资源的情况下，创新者们可以借此机会相互学习、交流，碰撞出新的想法，为更多领域的人工智能提供创新性的解决方案。

基础研究打造商用解决方案

目前高通正积极地通过学术刊物、参加技术会议及学界合作项目，加强研究团体之间的交流。而且它得到的资源也很丰富，依托平台在连接和计算领域的领先优势，开启了涉及高能效人工智能、个性化和数据高效学习的多样化研究工作，这些基础研究，已经帮助打造了多个面向智能手机、汽车和物联网（IoT）的商用解决方案。

在整合现有资源，并且拥有各领域专业人才的情况下，高通未来将会为我们带来更多领域人工智能的商用解决方案，并为终端侧智能拓展至更多全新行业而奠定基础。也许未来的某一天，我们真的可以拥有一个像钢铁侠的"贾维斯"般的智能助手，帮我们处理生活中的琐事！