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地方？在产品上不适用之处有哪些？

　　第一个问题，语音识别靠谱吗？在百度、腾讯，都提到了语音识别的能力，今天我给大家的演示也用到了语音识别，这是搜狗自己的技术。在安静的环境里面我们的识别准确度已经到了95%，甚至97%，但是一旦有噪音，准确率迅速下降。当噪音还只是汽车的引擎噪音、风的噪音时，我们把噪音当成原始数据进入监督学习系统里去，把这种噪音变成机器见过的问题之一。但是事实上我们见到更多的情况，如果同时两个人说话会怎样？在今天的学术界依然无解。

　　今年六月份，我问学术界的人，人和机器在语音识别上的区别，究竟怎么破解？我们用机器的时候，采用立体声的方式做定向的识别，也就是说我们做一个麦克风矩阵，通过立体的方式知道其中一个人在说话，把另外一个人说话去掉，但人本身是这样干的吗？如果把一只耳朵堵上，我是否没办法分离出谁在说话？或者把两个说话的声音录在一个单声道里面，人可以识别吗？人当然是可以的，所以人的方法和机器不一样。人怎么识别？因为人的音色不一样，还是因为两个人的一个声音大一个声音小，还是因为他们不同的语音，博士说但凡同时两个人说话的时候，只要能够找到差别，人就能够把其中的一个声音识别出来，所以人在和机器处理过程当中有巨大的不同。语音识别最成熟的领域其实还是和人有很大的区别。

　　另外一件事情是语义靠谱吗？对语言的理解，谷歌在之前是用知识图谱的方法解决，现在遇到了瓶颈，也是今年六月，我在一个实验室看到最先进的人机对话系统，这个系统可以帮你订餐订酒店，对话过程当中机器的表现非常惊艳，我们上去试，有一个环节，机器问你：“你是需要停车位还是不要停车位？”这个时候我们回答要或者不要都没问题，如果回答“我没车”，大家知道机器会怎么样吗？他们完全不理解我没车代表着我不需要停车位，因为今天的机器，在自然语言概念的理解方面，还是远远不够的。所以自然语言处理是可以做的，但是语义理解到现在还是一个不靠谱的阶段。谷歌也在今年发布了一套对于自然语言能够做句子分析的引擎，把主语、谓语、宾语提出来，但是准确度只有90%，提不上去了，因为这个时候光靠统计靠语法已经不能支撑，往下是需要对句子当中的具体概念有理解才能消除歧义。我们知道不能把马路放在冰箱上面，这对于人来讲非常好理解，但是对计算机的挑战非常大，这是深度学习人工智能还不够的地方。

很敏感的问题，无人驾驶靠谱吗？今天百度在大会上

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