首先 ， 人机交互技术需要编程 ， 然后一对一语音人机交互 ， 想聊就聊什么 ， 尤如另外一个人类的硅基生物 。
7.人脸识别技术
人脸识别技术在市场上已经非常成熟 ， 为什么称为人脸？就是单单对于人的人脸而研发的技术 ， 通过人脸识别技术可以像家里的开门识别 ， 只需要有一张人脸够了 。
人脸识别技术应用于登录系统、电子支付和门锁 ， 是个人的标签 ， 只需要设计完美 ， 晚上也可以人脸识别 ， 现在已经很成熟了 ， 相对于人脸节点需要编程 。
8.机器翻译
机器翻译的独角兽是科大讯飞 ， 比如中文翻译成英文 ， 英文也可以翻译中文 ， 两个互补 ， 在机器翻译语音方面 ， 只要输入对话 ， 就产生翻译的功能 。
如果一个中国人拿一个机器翻译产品说中文 ， 然后可以转成英语语音 ， 与相对性的机器翻译 ， 实现语言的间隔连通 。 机器翻译应用各国的语言翻译 ， 比人与人翻译很好 。
二、新的人工智能理论
9.印象神经网络算法
本人自创的人工智能新理论 ， 有4个 ， 称为神经网络算法范畴 ， 采用按照休谟的《人性论》 ， 其中的印象和观念 ， 是重点之重点 ， 本人采用哲学的理念 ， 而完成理论假说 。
首先 ， 印象神经网络算法是个理论假说 ， 来源休谟的《人性论》参考 ， 分为印象和观念部分 。 模仿现在市场成熟的卷积神经网络算法 ， 人的印象是独一无二的 ， 可以应用于人工智能 。
印象分为感觉印象和反省印象 ， 产生的图像的印象 ， 也产生声音的印象 ， 人类是于印象支配的 ， 现实生活的方方面面 ， 离不开印象 。
在哲学上 ， 休谟的《人性论》可以应用人工智能 ， 是最好的理论支持 。 所以本人采用哲学解析人工智能 ， 印象和观念两个就够了 ， 把印象和观念的思想应用于人工智能当中 。
人工智能分计算功能、感知功能、认知功能3个阶段 ， 感觉印象是大数据处理；反省印象是大数据学习处理 ， 印象具有叠加大数据学习 。
感觉印象看到的图像和声音 ， 经过反省印象的模型处理 ， 最后产生观念神经网络算法 。
顾名思义 ， 印象是图像和声音的感觉 ， 经过大数据处理 ， 而产生印象神经网络 。
10.观念神经网络算法
观念神经网络算法是印象叠层叠加上而产生的 ， 观念 ， 是印象的再现 ， 如果印象加上想象力 ， 就产生观念 。
在《人性论》这本哲学书 ， 提出的印象、观念 ， 可以应用人工神经网络 ， 观念即是思维 ， 经过感觉印象和反省印象而产生思维观念 。
将来新的神经网络算法 ， 还需要大家的努力 ， 完善人工智能系统 。
观念分为简单观念和复合观念 ， 而简单观念是叠层印象产生思维学习 ， 复合观念 ， 比如想象一匹马加上翅膀 ， 而成为有翅膀的天马 。
简单观念 ， 如果印象的图像和声音 ， 叠层盖下印象而产生观念 ， 观念代表思维 。
复合观念 ， 就是印象产生观念 ， 加上想象力 ， 没有翅膀的一匹马变成有翅膀的天马 。
通过马的图像和声音 ， 联想到有翅膀的天马 ， 这是人工智能的复合观念 。
11.逻辑神经网络算法
本人提出的逻辑神经网络算法 ， 理论支持是亚里士多德的语言逻辑学三段论 ， 各位学过逻辑学都知道 ， 逻辑是一步一步来 ， 一段一段来 。
按照逻辑学方面 ， 比如 ， 如果上帝创造出一个搬不动的石头 ， 按照上帝的全能 ， 这块石头搬不动 ， 上帝全能吗？造物是全能的 ， 一半是造物的创造性 ， 一半是造物的相对性 。
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