人工智能的三大流派
人工智能（AI）是近来十分火的一个领域，好多国外的手机厂商都想跟随蹭热点。各大厂商都在没了命地扩充的生态圈也可说是人工智能，由于用户生态圈的构成智能家饰是必不可少的，而智能家饰正是人工智能索涉及的。
这种人工智能的落地方案是通过积累大量的领域知识来让机器的互联愈发聪明。通常将之称为基础人工智能，只能与固定的智能模块互动，其中对专家知识库的精妙构造是主要门槛，不足地方主要有两点：一是须要清楚要解决的问题能如何解决，二是系统不能“自主学习”。
荣耀推出了旗下新机荣耀Magic，一部借助智能系统与人工智能作为亮点的手机，加之拉风的外型得到了业界的广泛关注。网路上不乏好评，赞扬着这机器的内在，高呼着“人工智能让人们的生活便捷不止一点点”；任正非还谈及了AI的其他布局。
在简单神经网路面前基础人工智能就是一个学渣，它以来自身的算法从（文字、图像、音频、视频）数据小学习，所以其应用领域也非常广泛。当下流行的深度学习框架多是基于简单神经网路的实现，运用特定的算法得出结果。
深度学习通过海量标记数据（data）的训练，已然成功应用在了图象辨识，文字翻译，垃圾电邮处理等领域。
回到本质上，简单神经网路仍然是一个（中级）物理方式，其弱点就是不适用于小数据训练集场景人工智能，另外也不适用于数据规律时常变化的场景。综上所述简单神经网路就是个书呆子。
小米也在Flyme提出了的底层优化设计。的能力界定为剖析、决策和进化这三部份。
在剖析能力中，她的主要工作是观察并记录你的日常使用习惯，例如她会晓得你平常最常用的应用是什么，会晓得你最喜欢什么游戏，晓得你每晚的作息时间，甚至还能否了解哪些样的信息对你更重要。
第一步的剖析数据为第二步的决策提供了前提。OneMind会自我学习，除了学习你的APP的使用习惯，对常用应用进行预加载，提升应用的启动速率。并且在夜里都会学习你的睡眠习惯判定你的作息时间，通过限制网路，节约待机帧率，包括自我修补能力能全手动进行后台整理，当你午觉睡醒都会发觉手机跟重生了一样。
也就是说，OneMind从诞生的那一刻起人工智能，都会开始她的学习旅程。在持续的进化当中，她会越来越聪明，会有越来越多基于她所开发的功能，让整个Flyme越来越懂你。
楼上所说的基础人工智能和简单神经网路在生物神经面前还是啥都不懂的小师弟，生物网路是爆棚的老司机，其基础是SDR（），SDR对神经元的模拟与深度学习对神经元的模拟是完全不同的。
例如HTM（）就是生物神经网路的一个实现，这些神经网路拥有具象泛化和想像的能力，它的优势在于能否从无标记数据小学习，不依赖于海量数据训练集，这极有可能扩大了生物神经网路的应用场景，由于现实中好多待解决的长尾问题都是无标记数据和小数目级的。例如公司当初通过小数据集破解。
不知诸位看官对钢铁侠的助手是否有印象，没错，就是那种话多的贾维斯！这货就是一个语音助手。现在的手机几乎都预装了语音助手，虽然人工智能这样的黑科技就在我们的身边。
当苹果推出语音助手Siri时,人们对这一新技术除了饱含了好奇，还为之后漫漫长夜有伴而欣慰若狂。从键盘到触屏再到语音，人机交互的形式逐步显得更为快捷智能。
手机语音助手的工作模式通常为为本地语音辨识+云估算服务。用户对着手机说话后，这种语音将立刻被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息。
用户的手机处于网路联接状态，这种语音讯号将被转到用户所使用联通营运商的基站当中，之后再通过一系列固定通道发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云估算服务器。该服务器中外置的人工智能模块，将通过技术手段来辨识用户刚刚说过的内容再进行反馈。
服务器辨识成功率取决于机器学习的累积与算法的选择，随着科学技术的进步，手机语音辨识的确切率愈来愈高，相信在不远的未来，无趣的时侯就可以把语音助手拉下来谈谈最新的段子。
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