AlphaGo能否代表人工智能的未来(4)
基于海量数据的图像识别
除此之外，还有基于人脸、姿态和场景等综合的相似性图像推送
基于海量数据的相似图片推送
l机器翻译
语言是沟通的桥梁。在没有中间翻译的条件下，两个不同语种的人交流往往十分困难。近年来伴随着语音识别和深度神经网络（DNN）等技术的快速发展和经济全球化的需求，多语言机器翻译研究成为当今信息处理领域新的研究热点。基于深度学习的翻译系统的核心是一个拥有无数结点（神经元）的深度神经网络，一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以“理解”的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文
机器翻译演示
以目前的发展趋势预测，AI替代人类部分工作只是时间问题，这在众多领域已经初现端倪。最后引用开复老师的精彩答案[6]来回答：战胜李世石的AlphaGo是否代表了人工智能的成功和未来？
1.在可以凭逻辑分析推算的问题上，机器即将远远把人类抛在后面。机器速度会越来越快，学习能力会越来越强，数据会越来越多。当年，大家讨论“国际象棋输给机器不算什么，围棋才是真正的智慧”只是我们人类维护自己尊严但是不实际的幻想！今天，我们该面对现实了！
2.在大数据机器学习大规模并行计算的时代，我们将看到无数的商机和产品，能够在预测、分析、推荐等方面，产生巨大的商业和用户价值。不过，这些解决方案和人类相比，其实没有什么意义，因为人差太远了（比如说：推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜，想认识的人；自动交易能得到更高的投资回报和风险比例。。。）。
3.在感知方面，人类也将会被机器超越。今天的语音识别，人脸识别，未来的自动驾驶，都是例子。(责任编辑：方向)
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