語音輸入：人工智能入口（零機壹觸）
微軟示範過Microsoft Translator的功能，能即時口語傳譯將英文翻譯成普通話。
有朋友向筆者問起，現時很多文書工作，樽頸位都是文字輸入、記錄、搜尋消化內容等的過程，亦是不同應用端口之間的障礙，而透過「人工智能」和「自然語言處理」（Natural Language Processing），如何減少中間的屏障？今期討論一下人工智能在這方面的發展趨向。
現時電腦科技的口述自動筆錄功能已經十分成熟，只是還未算是普及。2012年，微軟便曾示範過 Microsoft Translator的功能，能夠即時口語傳譯將英文翻譯成普通話，即場測試準確度頗高。而Microsoft Translator是植入了Skype程式，亦在Android和iPhone上有App，亦有編程接口（API）對公眾開放。有興趣者可以下載軟件測試一下；不少用家覺得它的筆錄功能比Siri好，翻譯功能也比谷歌翻譯優勝。
筆錄和翻譯功能，對自然語言處理和人工智能發展而言，只屬前線功能。可以這樣理解：應用前端將人類「口語」筆錄為「文字」，之後將「文字」轉化為「概念」，而將知識整理出一個「概念網絡」，儲存為像腦地圖（Mindmap）一樣的格式。概念網絡可以記錄所有人類從太初迄今的所有知識，而優點在不需要用口語或文字儲存，而直接用方便電腦處理的方法儲存。這便是一個電腦專用的知識庫或大腦，只在有需要時才翻譯為文字或語言。而這個概念網絡或知識庫的概念，在電腦科學裏有一個完整的學術範疇稱為「知識管理」（KM, Knowledge Management）去處理和研究。
建立好知識庫之後，人工智能除了可以運用這概念庫去了解世界和人類溝通外，也可以藉概念作出「行動」。行動會製造出物流、人流或資訊流等「流動」，然後達至滿足人的「市場需求」，從而整合出一個人工智能輔助的「經濟系統」。
整合於人類經濟社會
簡而言之，即是：「文字或語言」→「概念網絡」→「物件資訊流動」→「滿足需求」→「操作經濟系統」。這便是人工智能對人類經濟社會的參與的一個整合理解。至此，這個人工智能除了自主性外，便差不多是一個完整的AGI（Artificial General Intelligence）。
現時的互聯網仍然是主要藉着語言和文字操作，所以它仍是在2.0階段。網絡3.0被稱為語義網（Semantic Web），它的主要操作語言便是上述的「概念網絡」。而構造語義網和概念網絡，需要的便是近年大熱討論的深度學習功能，例如谷歌示範過只是靠YouTube影片教曉人工智能明白「貓」的概念，和人工智能只從觀察而不靠人手輸入學懂玩卡牌遊戲，而擊敗人類玩家。概念網絡組成了人工智能最重要的大腦記憶部分後，就到物件流動和滿足需求，便輪到各種機械人科技差不多成熟登場。可能在很多人不知不覺間，科技其實一直向着學術界一早已計算的正確方向飛快地發展。
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