“AI現在的準確率已經超過了真正的醫生， 醫生在裡面會犯30%的錯誤， 而AI只會犯1%的錯誤。 ”
說完這句話時， 武巍(Vinci聯合創始人)興奮的不行。
樂此不彼， 是我對科技的人工智慧最直觀上的感觸；愛莫能助， 是我以感官者和體驗者角度的客觀態度。
我們一度憐憫中東國家的暴亂無常， 也暗自慶倖我們的國度存有和平與希冀。 社會與文化進步的同時， 與時俱進的不再是單一的生活本身， 我們身邊等待去發現的去嘗試的未知美好， 可能還有很多。
我們始終不是霍金， 他甚至能在躺椅上隨便思考的一句話， 就可以撥弄高科學術界裡， 一片反復的研究與議討。
AI真的能夠解決人類的完美生活嗎？我想至少在情感輸出上會是有所遺失的， 因為人與動物最高級辨識， 不應該就是情感的輸出與輸入嗎，
2017的GIMIC主題更多靠攏的是人工智慧， 大會主旨意在大資料時代下，
對科技領域中的創業者們來說， GMIC是證明自己軟實力與吸引投資的絕佳之地， 這裡擠滿了渴望成功與渴望突破的人， 在不斷掀起話題爭議性的AI之潮裡， 他們破釜沉舟之勢， 不禁讓人唏噓。
不過， 我們仍然發現今年的GIMIC了沒有了過往傳統廠牌兒紮堆式的浮誇連篇， 更多的是讓我們看到了技術與創業者的深層交流， 通過資料獲取、積累、分析、融合、也讓我們知道了人工智慧在未來確實重要的必要性。
和現在大熱的共用經濟不同的是， 前者想搶佔更多市場贏取一定的紅利， AI則是背後強大依託於資料支援並成功在場景使用下的一名“功臣”。
我們的演算法不暴力
武巍認為人類神經網路的演算法是非常神奇的， 因為它可以在外界干擾甚至被剪斷下重新訓練和學習， 這種演算法是自然的， 不暴力的， AI最終的可能性就是模擬大腦來拓展的技術的薄發。
Vinci的定位， 其實做的恰是一個行走的或者說是移動版的Alexa。 目的很簡單， 就是通過更多資料分析的方法， 不斷學習模擬來表達用戶內在的情感理解， 以及表達的語義理解。
讓用戶更好的聽到一首歌， 匹配到他自己真正想要的內容， 這是一種精神層面上定制化的交互， 或者說一種“靈魂”交互的觸碰。
另外武巍還發現， 用戶在使用Alexa最常見的指令並不是聽音樂， 最高頻的應用卻是計時器， 他覺得這種現象極為反常識。 在家庭場景的應用下， 最高頻的應用不是聽歌， 這可能值得每個音訊領域的創業者思考的。
正是基於這種演算法，武巍希望更多創業者在聲音領域，音訊領域，把握AI進行不斷創新融合，這一點是值得探討和思考的一個必要問題。
有人說美好往往是一瞬即逝的，如果只把美好當做片面的定義，往往太過膚淺，對我來說美好勾勒出的畫面，其實就是你和我身邊所發生的一點一滴。
AI雖然目前無法複刻人類最纖維與最智慧神經層面技術，但是Vinci的到來，卻讓我們真實觸碰到AI最真實和最智慧的那一面。
正是基於這種演算法，武巍希望更多創業者在聲音領域，音訊領域，把握AI進行不斷創新融合，這一點是值得探討和思考的一個必要問題。
有人說美好往往是一瞬即逝的，如果只把美好當做片面的定義，往往太過膚淺，對我來說美好勾勒出的畫面，其實就是你和我身邊所發生的一點一滴。
AI雖然目前無法複刻人類最纖維與最智慧神經層面技術，但是Vinci的到來，卻讓我們真實觸碰到AI最真實和最智慧的那一面。