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现在的人工智能，其实还处于一个初级阶段。

而对很多人而言，目前的人工智能，其实就分两个部分。

一部分就叫做图形识别，另外一部分就叫做语音识别。

而图形识别，现在我们研究更多的其实是所谓的人脸识别。

至于用途吗，你懂得……

还有某些特定部门用的最多。

其次就是一些车站啦，银行金融机构啦，应用的比较广泛。

而对于其他的图形识别，其实目前很多人工智能公司也在开发，只可惜却并没太多的突破。

因为这个部分真的是太难了！

你想要人工智能识别图形，首先你就得让它能区分对面到底是图形，还是物体。

到底是二维，还是3D，光是这两方面其实就已经非常费心费力了。

目前即便是CS方面号称最强大的斯坦福，和MIT的科研团队，在这方面也没有取得太多的突破。

这么说，可能会有些人感觉不服，说还有硅谷，还有我们的水木也不差啊！

可实际情况却是，硅谷的科研团队基本都是出自这两所大学的。

甚至很多科研项目，硅谷的公司都是雇佣这两所大学的团队来进行的。

而我们的水木大学的CS虽然也在近些年突飞猛进，挤进了世界前十。

可实际上水木大学距离斯坦福的距离，那就隔着一个太平洋那么远。

再想想和MIT之间的差距，那真是让人感到绝望……

这也是为什么，前些年的时候，所谓的人工智能在国内的呼声很高，热度也相当可以。

可实际到了最近几年，却偏偏是雷声大雨点小，以至于渐渐没了声息了。

现在很多团队更是专心就致力于开发人脸识别系统了。

至于图形识别，他们大多都是放弃了。

而语音识别方面，入门的难度那更是比图形识别要大得多。

图形识别方面，最起码还能有人脸识别作为入门。

可语音识别这一块，难度就太高了。

虽然近些年来，我们在语音识别方面，也有了一定的进步。

可是距离想要达到我们想象的地步，那还真是有着天差地别呢。

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