谷歌作为人工智能领域的科技巨头，在软硬件领域都有布局，通过结合开源平台、智能芯片和相关硬件，谷歌建立了完整的人工智能生态。其中，谷歌自主研发的深度学习开源平台TensorFlow可编写并编译执行机器学习算法代码，并将机器学习算法变成符号表达的各类图表。TensorFlow目前已应用于谷歌搜索、谷歌翻译等服务。同时，大量开发者也接入到平台中，成为主流的深度学习框架，在2017年，谷歌进一步推出了TensorFlowLite，支持移动和其他终端设备，谷歌已成为人工智能领域不可或缺的巨头。本书后面将以TensorFlow为基础阐述机器学习技术。
2.2.2 语音识别与自然语言处理
交互模式的变革贯穿了整个IT产业的发展史，语音交互很有可能成为下一代人机交互的主要模式（见表2-2）。
语音识别与自然语音处理是机器能够“听懂”用户语言的主要技术基础，其中语音识别注重对用户语言的感知，目前在中文语音识别上，国内已经达到97%的语音识别准确率，这要归功于深度神经网络的应用、算力的提高以及大数据的积累。语音识别是机器感知用户的基础，在听到用户的指令之后，更为重要的是如何让机器懂得指令的意义，这就需要自然语言处理将用户的语音转化为机器能够反应过来的机器指令，包括自然语言理解、多轮对话理解、机器翻译技术等。对于自然语言处理方面，虽然深度学习能起到的作用还有待观察，但在语义理解和语言生成等领域都有了重要突破。如图2-7所示，很多提供语音技术服务的公司也突破了原有的单纯语音识别或者语义理解的业务框架，开始提供整体的智能语音交互产品。
第2章 AI产业
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