我的道路---企业不能没有文化

人工智能经过了很久的发展, 在各个分支领域,都去得了一些进步. 但仍没有取得突破性进展. 谷歌已经宣布将人工智能作为未来的实现方向.
就目前来讲, 人工智能仍然没有跟软件的智能化区分开来. 智能化是将软件做的尽可能完善, 尽可能考虑的周到, 也就是尽量模拟用户的习惯, 其实输入法就是其中一个很能说明问题的案例. 输入越来越智能了. 但距离人工智能仍有相当的距离, 比如输入法的效果相当于口述, 当然,就目前仍无法与一个人帮你书写的效果好. 因为输入法也就是获取了你当前的输入习惯,而不是纵观整篇文章来帮助你书写. 要想做到这一点, 输入法必须要考虑你输入的全部, 并了解你的当前状况. 可能才能达到这个理想理想理想理想理想理想理想理想的状况. 为什么我打了这么多理想, 因为输入法一直将这个词放在第二位, 我打了这么多次后..才把理想放到第一个次的位置. 这样理解输入法还是比较死板的. 可以这样理解, 智能化到这个程度已经相当的不错了. 但距离人工智能, 还是有相当的距离. 但我认为, 人工智能从输入法取得突破是个比较好的突破口. 至少可以从技术上进行摸索, 而没有其他的副作用. 下面就如何从输入法突破进行描述.
作为输入法, 不同的用户肯定有不同的输入习惯, 用户可能再输入一篇博客写生活琐事, 也可能写一篇医学的专著. 可能写一部小说, 也可能写一封情书. 输入法肯定是一个个性和共性共存的过程. 也就是说, 他有自己的个性部分, 也有共性的部分. 所以从这几个方面来考虑,有几个大的重点: 1, 学和用共存的机制, 2, 私人词库和公共词库的机制 3, 词频动态调整机制 4, 动态上下文机制. 5, 知识库,知识库不同于词库, 知识库包括各个字,词,句子的情感, 以方便根据上下文情感选择相应的词汇.例如你打一个: haozhigang 输入法就不应该出现”好志刚.”,而应出现”郝志刚”, 打印shagnzhenyong 不应出现”上阵用”,而应出现”尚镇永”,””我爱了不少”什么时候能出来:”我矮了不少”. 微软的输入法是尽量在没有确定之前,找到最合适的字眼, 所以你打拼音的时候,整个句子是不断的在变化. 尽管如此, 本人还是感觉以词为单位要比以句子为单位感觉更好. 就是后面打的是要以前面确定的为基础, 也就是说,, 输入法必须进行语法分析, 或许微软输入法已经加入了语法分析.
上面几项,很多已经实现, 关于智能的输入分析则面临着更严重的问题. 微软的输入法分析导致前面出现的对了的词汇因为后面输入的变化又变一成了错误的词汇, 是智能不够智能有了副作用. 也就是缺少上下文分析,. 至于应该出现哪一个, 只有上下文. 上下文就是智能判断. 智能判断就需要常识, 需要知识库. 需要对当前的上下文分析. 而上下文是个复杂的技术, 或者输入法记录你所输入的一切, 并分析, 构造个上下文框架. 必要的时候要进行反问, 来确定用户的意思..
输入法的智能化,潜力很大. 浅层面的智能化可以做到打字基本都可以获取你的意思. 并达到一种默契. 更高的智能化可以做到,你输入意思 ,输入法来些句子. 或者自动写小说. 虽然现在已经有这样的智能小说机器人, 但本人不知道原理.
智能怎么产生呢..上面的结构达到了为智能产生做好了准备的阶段. 下面阶段就可以全力模拟人的对话了. 人的对话中, 语言不仅仅是文字 ,还代表了动作,代表了思想. 需要把语言跟行动等等协作起来才能做到完美. 会话的过程就不仅仅是一个打字的过程了. 聊天打字很写一篇文章而打字是不一样的.
如果没有智能存在, 错误随处可见. 随便打出一个字,一个词, 都会出现错误. 而对于人来说,我们没有描述错误. 同样的字符, 这个人可能需要的是这个词, 那个人可能需要的是那个词. 个性化是必须的. 目前的输入法是不同的人针对不同的词频不同而来区分. 对于智能来说, 词频是很重要的一个方面而不是全部.
确实,我们不能通过你打一个字,就能明白你到底要什么… 但我们可以对你所有针对本文打过的字进行分析, 并对他们全部对象化, 综合分析并处理有不对的地方并给用户提示. 不过这也不是最好的办法. 新技术不一定实用. 或者技术更新不应增加用户体验的复杂性.
这样就可以规划一个综合段落分析系统.并用综合出来的结果控制输出的词频顺序,以达到最好的效果.
1, 通过输入法建立用户的输入自己的分析库. 输入法按照当前的输入项目为单位来分析. 例如qq聊天, word文档, 或者IE书写博客等等. 以区分不同的项目的不同学习.
2, 记录用户在不同工具中的输入的不同的连续汉字字典. 并对文章进行对象化.
3, 文章对象化技术.




文章对象化技术是语义分析的必要环节. 通过对象化获取文章的主题, 细节, 以及其他复杂关系. 对象化技术是一项及其复杂的技术. 因为囊括了方方面面的学科, 例如一个应用题, 如何进行对象化 .. 一篇哲学文稿, 如何对象化, 而对象化技术的好快, 又直接涉及到不同的人不同的理解的问题. 而我们的对象化技术..可能出现的就是千篇一律的结果.