本次论坛，来自高校、科研院所和企业的代表围绕未来智能语音技术如何变革、产业如何发展等话题，进行深度研讨。
 

东南大学首席教授   曹进德
网络群智研究破题1+1>2

 

 

　　谈及智能语音，一个关键词就是“人工智能”（AI）技术。正是由于AI技术的迅猛发展，给语音技术和产业发展插上智能翅膀。欧洲科学院院士、东南大学首席教授曹进德提出关于“群智系统”相关概念。其在《群智系统与网络》主旨报告中提出：群智系统与网络的理论和技术是AI2.0时代的重要研究课题。

　　曹进德认为，网络广泛存在于自然界和人类社会中，比如鸟群、鱼群、航空网、战略网、制造网络、电力网络等。在自然界中，局部、无序的网络能够在短时间内形成全局、协调网络，进而解决某些个体无法解决的问题。“例如，本来松散无序的鸟群，受到惊吓后能够很快形成有规律的队形，共同防御外部危机。网络群智研究就是要解释1+1大于2的问题，即智能物体通过聚集在一起，解决单个个体无法解决的难题。”

　　曹进德介绍，网络群智协同与控制是人工智能领域的重要研究方向，国外主流学会、研究机构和权威学者围绕网络群智协同和优化进行大量研究。梳理已有研究发现，目前在该领域仍存在三个难点：一是网络协同难，主要表现在网络系统分析难、网络系统优化难、网络系统协同控制难；二是业务融合难，具体包括共性服务体系难建立、业务持续网络难构建、业务融合扩展难实现等；三是模型融合难，比如数据异构难表达、网络系统难耦合等具体问题。

　　曹进德表示，5G和人工智能技术的协同发展为解决以上难题提供了开放思路，有助于驱动实现分布式群智网络的智能协同与控制。例如，研究认为人脑是极为复杂的动态系统，其理性决策是智能寻优过程的结果，神经动力学优化研究旨在建立仿脑寻优的动模型，用以构建智能系统。将神经动力学优化算法应用在分布式计算机网络系统上，可以大大加快算法运算速度，实现对分布式群智网络的智能优化与控制。

　　当前，群智系统在智能电网、智能交通、无人机集群协同等方面应用广泛，有着良好的产业前景。“目前，人工智能算法耗时长、成本高，智能算法精度差，缺乏多任务和精确任务执行能力，稀疏网络信息挖掘难度较大等，导致现有网络群智协同与控制仍存在诸多挑战。下一步，在5G+AI框架下，如何解决大规模、复杂的群智网络优化等问题，仍有待深入研究。”曹进德说。
 

　　熊子瑜表示，“我们希望在基于方言区的学习者的材料方面，做一套韵律的自动检测标注系统出来，检测出学习者在韵律上、语调上出现的偏误性问题。比方说，我们学英语，从小老师就教我们疑问句句末要升调，这些都可以通过语音手段实现教学。”
 

 

 

　　中国声谷企业科大讯飞股份有限公司总裁吴晓如分享“智能语音技术助力数字社会”时认为：语音是万物互联下的重要入口，关键技术需要掌握在自己手里。随着人工智能赋能的领域越来越多，相关核心技术在教育、医疗、办公等细分行业得到良好发展应用，数字经济在国民经济中的占比也越来越大，让社会服务更加公平高效。

　　“最近很多人讲，从来没有一个时期像最近10年一样，各种新技术耦合对经济社会发展产生这么大的作用。同时也从来没有一种技术像信息化技术一样，对经济社会产生这么大的影响。”刚刚参加数字中国峰会回来的吴晓如说。据介绍，目前中国数字产业规模约占GDP的7%，预计5年后占比大约提高到10%。

　　人工智能到底在未来社会能起到什么样作用？吴晓如说，第一是智能化。“比如开车的时候，到一个停车场，以前需要一个收费员，现在不需要了，通过车牌自动识别，通过传感器等技术，就变成一个无人值守的停车场。智能化现在在我们的生活中不断渗透，未来它的效率会越来越高。”

　　第二是个性化。个性化下一步会涉及到消费升级，个性化服务将会使每个人都能够得到高品质、高性价比的服务。未来，人工智能能为数字化社会带来一些关键性的应用。

　　谈及人工智能赋能民生，吴晓如举一个医疗方面的例子。科大讯飞开发一个叫“智医助理”的产品，已在安徽基本上全面推广应用。它是怎么服务基层医生的？医生在看病时，旁边有一个智能机器人，当医生针对一个病情作出诊断时，机器人同步作出诊断。如果两个诊断结果不一致，医生面临两个选择，一是再去思考一下，可能机器人是对的，于是就把诊断结果调整过来；二是如果他觉得自己的判断结果正确，诊断样例就会送到上级医生，由上级医生给予指导。