人工智能的三大流派
人工智能（AI）是近來十分火的一個領域，好多國外的手機廠商都想跟隨蹭熱點。各大廠商都在沒了命地擴充的生態圈也可說是人工智能，由于用戶生態圈的構成智能家飾是必不可少的，而智能家飾正是人工智能索涉及的。
這種人工智能的落地方案是通過積累大量的領域知識來讓機器的互聯愈發聰明。通常將之稱為基礎人工智能，只能與固定的智能模塊互動，其中對專家知識庫的精妙構造是主要門檻，不足地方主要有兩點：一是須要清楚要解決的問題能如何解決，二是系統不能“自主學習”。
榮耀推出了旗下新機榮耀Magic，一部借助智能系統與人工智能作為亮點的手機，加之拉風的外型得到了業界的廣泛關注。網路上不乏好評，贊揚著這機器的內在，高呼著“人工智能讓人們的生活便捷不止一點點”；任正非還談及了AI的其他布局。
在簡單神經網路面前基礎人工智能就是一個學渣，它以來自身的算法從（文字、圖像、音頻、視頻）數據小學習，所以其應用領域也非常廣泛。當下流行的深度學習框架多是基于簡單神經網路的實現，運用特定的算法得出結果。
深度學習通過海量標記數據（data）的訓練，已然成功應用在了圖象辨識，文字翻譯，垃圾電郵處理等領域。
回到本質上，簡單神經網路仍然是一個（中級）物理方式，其弱點就是不適用于小數據訓練集場景人工智能，另外也不適用于數據規律時常變化的場景。綜上所述簡單神經網路就是個書呆子。
小米也在Flyme提出了的底層優化設計。的能力界定為剖析、決策和進化這三部份。
在剖析能力中，她的主要工作是觀察并記錄你的日常使用習慣，例如她會曉得你平常最常用的應用是什么，會曉得你最喜歡什么游戲，曉得你每晚的作息時間，甚至還能否了解哪些樣的信息對你更重要。
第一步的剖析數據為第二步的決策提供了前提。OneMind會自我學習，除了學習你的APP的使用習慣，對常用應用進行預加載，提升應用的啟動速率。并且在夜里都會學習你的睡眠習慣判定你的作息時間，通過限制網路，節約待機幀率，包括自我修補能力能全手動進行后臺整理，當你午覺睡醒都會發覺手機跟重生了一樣。
也就是說，OneMind從誕生的那一刻起人工智能，都會開始她的學習旅程。在持續的進化當中，她會越來越聰明，會有越來越多基于她所開發的功能，讓整個Flyme越來越懂你。
樓上所說的基礎人工智能和簡單神經網路在生物神經面前還是啥都不懂的小師弟，生物網路是爆棚的老司機，其基礎是SDR（），SDR對神經元的模擬與深度學習對神經元的模擬是完全不同的。
例如HTM（）就是生物神經網路的一個實現，這些神經網路擁有具象泛化和想像的能力，它的優勢在于能否從無標記數據小學習，不依賴于海量數據訓練集，這極有可能擴大了生物神經網路的應用場景，由于現實中好多待解決的長尾問題都是無標記數據和小數目級的。例如公司當初通過小數據集破解。
不知諸位看官對鋼鐵俠的助手是否有印象，沒錯，就是那種話多的賈維斯！這貨就是一個語音助手。現在的手機幾乎都預裝了語音助手，雖然人工智能這樣的黑科技就在我們的身邊。
當蘋果推出語音助手Siri時,人們對這一新技術除了飽含了好奇，還為之后漫漫長夜有伴而欣慰若狂。從鍵盤到觸屏再到語音，人機交互的形式逐步顯得更為快捷智能。
手機語音助手的工作模式通常為為本地語音辨識+云估算服務。用戶對著手機說話后，這種語音將立刻被編碼，并轉換成一個壓縮數字文件，該文件包含了用戶語音的相關信息。
用戶的手機處于網路聯接狀態，這種語音訊號將被轉到用戶所使用聯通營運商的基站當中，之后再通過一系列固定通道發送至用戶的互聯網服務供應商(ISP)，該ISP擁有云估算服務器。該服務器中外置的人工智能模塊，將通過技術手段來辨識用戶剛剛說過的內容再進行反饋。
服務器辨識成功率取決于機器學習的累積與算法的選擇，隨著科學技術的進步，手機語音辨識的確切率愈來愈高，相信在不遠的未來，無趣的時侯就可以把語音助手拉下來談談最新的段子。
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