人工智能电视怎么用?怎么做人工智能?

人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4.机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5.生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。人工智能包括五大核心技术：
1.计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2.机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3.自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。
优点：
1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。
2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。
3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。
缺点：
1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

1、加入大型人工智能平台。目前大型科技公司纷纷开放了自身的人工智能平台,这也是当今社会进入智能化时代的一个重要标志,而对于中小创业者来说,基于这些人工智能平台来进行创新是比较现实的选择,这不仅降低了在人工智能领域的创新、创业
2、参与到人工智能生态体系中。人工智能生态体系需要大量的参与者,整个人工智能生态的产业链也比较长,比如大数据、物联网、云计算等领域都可以看成是人工智能生态体系中的一部分,所以对于创业者来说,选择空间还是比较大的。
3、基于行业领域做智能化改造。当前正处在产业结构升级的大背景下,大量的行业企业都需要进行智能化改造,而这个过程会释放出大量的发展机会。对于具备丰富行业经验的职场人来说,人工智能也带来了新的创业机会。

人工智能（AI）取代阁下工作好像是明日发生就要发生的事。曾任职微软（Microsoft）和Google 的李开复说很多职位将被取代，牛津大学说10 年后近半美国职位将处于高度自动化（即人类无得捞）；尽管不少人学者认为AI 消灭工作但同时创造新工种。不如简单点：看看有那些工作会因为人工智能发展而吃香。

研究构构Tech Pro 引述求职网站Indeed 数据，列出6 大待遇优渥的AI 工种，包括：机器学习（Machine Learning）工程师、数据科学家、研究科学家、科研专家、商业智能（BI）开发员、电脑视觉工程师，以上职位平均年薪逾136,000 美元）。心动吧？很明显，以上只是反映美国数据（惟香港情况应相差不远），求职者亦需要先经学术训练才能胜任AI 工作。

人工智能类工种需要的技能当然包括编程，C / C++、Java、Python 等编程语言背景是基本，因这跟机器学习有关，有自然语言处理（NLP）技术等经验更佳。还有不要忘记：数学。AI 正正涵盖高等数学及资讯科技知识，如：线性代数、矩阵、凸优化（Convex Optimization）、概率论。未掌握以上基础，逻辑能力和分析能力便无从建立，遑论以AI 研发为职业。

除了科学技术，要做成功的「AI 从业员」，最好也学习商业知识，如把机器学习模型结果转化为企业或消费者可用的系统；多参加交流会议、阅读近期科学出版物，对吸收新知识应付日益复杂的环境也很重要。

Gartner 早前发表报告预计，人工智能将消灭180 万职位，但到2020 年又会在新兴领域创造230 万个工作岗位；Capgemini 调查又指，83% 受访公司表示因打算或正采用AI 技术而需开新职位。因此，机会总是有的，但如何令它属于你，便要懂得如何装备自己。

工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法，它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法，它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。

一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。现代一般通过大规模语料训练，现成一个大的概率表，再得到回答映射概率表，最后自动完成聊天。对于小黄鸡之类的程序，是根据传统ALICE程序对句式学习的产物。流程：语料－－－分词（中科院ICTCLAS库）－－－语法分析／概率分析（聚类，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隐马可夫链，神经网络－－－概率分析（N－gram）／句型选用－－－句子生成

现在有人工智能电视了？？
个人认为，现在市面上最好的人工智能电视当属8K电视了！虽然我现在暂时还买不起~不过梦想还是要有的！话说8K电视的优点真的太多了，这里我主要讲两点吧。首先，它的分辨率达到了 7680*4320，是4K的四倍~画质极为清晰！也因为如此，中小尺寸就完全不具备展现效果，因此各品牌主要设计了65英寸以上的大屏幕彩电~光是想想用8K大电视看电影的感觉都颤栗啊哈哈哈哈。另外，8K电视的刷新率达到了120Hz，这就意味着咱们观看节目的时候就可以告别模糊的图像情况~特别是男士喜欢看的运动节目！保证不会遗漏精彩瞬间！我一点要攒钱买一台！

人工智能在电视人机交互中的应用

无论是传统电视还是智能电视，要解决的问题都是一样的，即“如何让用户方便地获取内容”。这里有两个关键点：“方便”和“内容”。在方便性上，传统电视和互联网电视差不多，都是基于遥控器进行人机交互；“内容”是传统电视和互联网电视最大的不同点，这个无需赘述。而人工智能技术的长足发展，正在这两个关键点上都大大提升了用户使用体验。

关键词：人工智能 人机交互 深度学习
远场语音NLP自然语言处理ASR语音识别

“人工智能（AI）”的概念1956年就已经出现了，但是受限于当时计算机的运算能力和算法理论，并没有应用于实际生活，了解的人自然不多。随着
GPU 能力和深度学习理论的发展，人工智能技术终于从实验室理论进入到产品化阶段，在各个领域开始突飞猛进。互联网电视就是其中之一。

在讨论电视应用人工智能技术之前，需要厘清一些基本概念：所谓人工智能是指人造机器表现出来的智能。这种智能可能模拟人的思考，也可能完全异于人，目前阶段研究的核心主要还是“像人一样自我学习”。机器学习是人工智能的一个分支，深度学习又是机器学习的一个分支。完全异于人思考方式的研究，还是个天马行空的哲学问题。

无论是传统电视还是互联网电视，要解决的问题都是一样的，即“如何让用户方便地获取内容”。这里有两个关键点：“方便”和“内容”。在方便这点上，传统电视和互联网电视差不多，都是基于遥控器人机交互；“内容”是传统电视和互联网电视最大的不同点，这个无需赘述。而人工智能技术的长足发展，在这两个关键点上都大大提升了用户体验。

先说方便

由于人工智能技术在自然语言处理（NLP）领域已经能够达到90%

的意图识别率，所以直接使用自然语言控制电视获取内容成为可能。这里要强调的是“自然语言”，类似“给我来点跟《教父》一样水准的欧洲黑帮电影”这样的语言才是自然语言，而不是某些品牌厂商经常使用的“音量增加百分之二十”这样的“机器语言”。对自然语言的理解和反馈是衡量一台电视机人工智能水平的关键指标之一。

前几年用语音遥控的电视并不能叫做人工智能电视，最主要的原因就是只能识别固定的指令，而人工智能电视不仅能够理解自然语言，而且能够联机自我学习，举一反三理解更多用户的意图，越用越准确。

人类在对话过程中，会自动带着上下文。比如用户在第一次对话中问：“有什么好看的电影”，接下来他可能会问“不要好莱坞的”或者“只看今年的”，这种对话方式都是基于上下文的对话，我们叫做多轮对话。是否支持多轮对话也是衡量一台电视人工智能水平的关键指标。

除了语义理解，方便性还体现在远场收声能力。它可以让用户不再需要拿着遥控器“按住说话”，而是在客厅的任意位置呼唤电视和它对话。典型的场景是：“暴风大耳朵，最近有什么好看的片子推荐？”、“鱼香肉丝怎么做？”、“明早七点提醒我去机场”

图 1暴风 TV 中以语音唤起的服务

远场收声是通过麦克风阵列实现的，麦克风阵列以前一直是实验室的研究对象，直到亚马逊推出
Echo 智能音箱，终于实现了规模产品化。麦克风阵列最少需要两颗麦克风，目前市面上有 4Mic、6Mic 甚至 8Mic 方案。

阵列可以从背景噪音中感知用户说话的特殊波形，通过波束成形技术准确地向用户所在位置的方向定向收声，忽略其他方向的杂音。厂商会根据设备的特性选择不同的麦克风阵列，一般来说电视用的是线性麦克风，智能音箱采用的是环形麦克风

图 2 麦克风阵列的两种主要布局

笔者一直关注亚马逊
Echo
的发展，在实际体验过程中发现，纯粹的语音交互目前还存在比较大的缺陷，反而是把远场语音应用于电视后体验会更好。举个例子，用户面对一个完全没有显示的智能音箱，基本上不知道该怎么说才能操作；而面对有大屏的电视，用户的紧张感会减轻很多，因为屏幕时时刻刻在提醒用户当前可以说什么样的话来操作电视。谷歌把这种交互方式叫做“视觉反馈”，并把这种反馈交互模式应用于今年十月份刚发布的最新的“Google
Assistant for
Android TV”系统，目前暴风 AI
电视的交互也是类似的模式。与此同时，亚马逊也意识到这个问题，并很快推出了带有屏幕的“EchoShow”作为补充。

图 3 暴风 AI 电视的视觉反馈提示

目前最新的技术已经不仅能够识别人声，而且能够区分不同人的声纹，实现更加高级的操作，比如购物、支付和个性化推荐。国外的亚马逊和谷歌，国内的讯飞、若琪都拥有该项技术。自然语言理解能力和远场语音处理能力最终会让电视机用户摆脱遥控器，在人机交互上产生巨大的飞跃，这种飞跃不亚于当年苹果推出没有键盘只有触摸屏的
iPhone 手机。

再说内容

除了自然语言理解，人工智能在个性化内容推荐上的应用其实更广泛。AI
可以从大量用户对话和用户行为中抽象整理出用户的“话外音”，了解用户的喜好习惯，然后根据这些特征主动推荐用户可能喜欢的内容给他。有时候，系统会推荐给某个用户从来没有接触过的内容类型，用户会惊呼“原来这个这么好看”，他可能自己都没有意识到这种内容会对自己的胃口。这种智能推荐已经在互联网产品中大量应用，典型的就是今日头条。传统的个性化内容推荐主要是基于标签体系。首先运营人员要对所有的内容“打标签”，比如“恐怖”、“热血”、“二次元”、“都市”等等，工作量极其巨大，而且准确与否完全依赖于运营人员的水平；然后系统再根据用户行为对用户进行画像，抽取标签进行匹配。这个过程中诞生了各种专业的推荐算法，技术人员随时调整各项参数优化算法，提高打开率。

基于
AI 的个性化推荐系统和传统推荐系统有区别也有联系，区别最大的地方就是标签体系。AI
推荐系统里的“标签”实际上是系统自动从内容和行为日志等记录里自动提取的，不需要运营人员的参与。例如从电影的元数据（主演导演简介等）里分词提取属性标签，从用户的微博、豆瓣评论里分词提取用户的属性标签，然后依托

GPU芯片进行大规模的矩阵运算，把高维度的向量数据逐步降维，最后简化到三维空间，根据三维空间里的聚集情况给出推荐。原理类似于传统推荐系统里的“协同过滤”。简单讲，就是假设一个人喜欢某个电影，那么他的好朋友也有可能喜欢那个电影。

“千人千面”的个性化推荐反过来又推进了电视界面的变化。
传统电视用“节目排播表”概念来编制频道，用户爱看不看错过了就等下次；互联网电视则完全基于点播模式，海量内容给你随便看自己找不到别怪我；基于
AI 的智能电视则是把传统的“人找内容”变成了“内容找人”，AI
把你可能喜欢的菜端到你面前，先尝后买。“尝”就是给用户预览完整影片中的精彩桥段，用短片引导用户看长片，降低了用户的选择难度节省了用户的时间。请注意，精彩桥段可不仅仅是电影的宣传 VCR，如何挑选桥段也是一门学问，可以另起一篇了。

更大的可能性

人工智能在电视应用的场景不仅仅是人机交互和影视内容推荐，它可以用来做任何内容服务的推荐。前面讲到使用远场语音改变了电视的人机交互模式，所以电视界面不再受传统电视的树状菜单结构束缚，可以容纳更多的内容服务，并且用户可以直达服务。

具备人工智能特点的电视，典型的使用方法是这样的：

●“帮我找个八十年代的经典文艺片看看”；

●“随便放点周杰伦的歌”；

●“再买点上次买过的那种三元牛奶”，“对”，“再买两盒”；

●“去大鸭梨怎么走”，“对，就是最近的那家”；

●“半小时后提醒我关火”；

●“晚安（关闭家里的智能电器设备，并且让电视机休眠）”。

可以看到，应用人工智能技术的电视机已经大大超越了传统电视机的使用方法和使用范围。电视机可以帮用户挑选内容，挑选服务，帮用户控制智能家电，提醒用户备忘，甚至帮用户下单购买日常用品等等。上述这些不是设想的场景，而是已经成为现实的场景。

电视还是电视，但电视机已经早已不是电视机，它已成为家庭助手的一个大屏终端。而这个“家庭助手”的大脑，就是人工智能。

基础型：
1.数据库
2.高效率的搜索引擎。
提高型：
如果想做一个能够有一定学习能力的还要有一个知识系统，就是将数据库中的未知知识，在第一次提出问题并且输入正确答案后自动整理收纳到数据库中，在下一次提问时能够做出正确答案。如果想要再深入的就要涉及到模式识别了，就是知识的模糊判断，简单说就是把“一”识别成”1″。

人工智能程序 要有比较针对性的方向，比如说你要做一个控制动作的人工智能程序等等

你可以参考一下：“威凯智控”的人工智能程序，在__淘—宝上有

做一个数据库 做一个查询软件 把所有的回答写到数据库里 用查询软件查询随机抽取答案 因为数据库有模糊查询 当然你机器配置要高 而且工作量不是一个人能搞的，海量的数据需要一条一条输入