显然 ， 在全国推广起来要困难得多 ， 经济成本也会更高 。在这种情况下 ， 可以很好的解释为什么不同地方的方言不能互通 。我们找不到200年前的记录材料 ， 更不知道1300年前唐朝的发音是什么样的 。有一种观点认为 ， 元朝以后 ， 受蒙古人的影响 ， 北方方言的语音和声调发生了很大的变化 ， 与南方方言有很大的不同 。
人工智能为什么这么火？
谢邀！人工智能(AI)从被提出到现在 ， 已有超过60年的发展历程 ， 虽然中间也经历过暂短的热潮 ， 都没有真正火起来 ， 而直到去年3月阿尔法狗打赢了世界围棋冠军李世石 ， AI才掀起了新一轮的热潮 。这轮热潮 ， 在谷歌、Facebook、微软、BAT等企业投资推动下 ， 让AI走到大众视野 ， 也走向实际应用 ， 而人工智能之所以最近两年才火起来 ， 是因为拥有计算、算法和大数据这三大支撑力！首先看看计算力方面的提升 。
计算是AI发展的基础 ， 在20年前 ， 一个机器人 ， 当时是用32个CPU ， 达到120MHz的速度 ， 而今天一台小小服务器的计算速度已是20年前最快计算机的60倍 。现在的人工智能系统可以使用成百上千个GPU来提升的计算能力 ， 这使得处理学习或者智能的能力得到比较大的增强 。之前用CPU一个月才能出结果 ， 然后再去调整参数 ， 一年只能迭代12次 ，
GPU产生后大幅提升了计算量 ， 现在用GPU可以一天就出结果 ， 迭代的更快 。再看看算法方面的更新 ， 以人脸识别为例 ， 在2013年深度学习应用到人脸识别之前 ， 各种方法的识别成功率只有不到93% ， 低于人眼的识别率95% ， 因此不具备商业价值 。而随着算法的更新 ， 深度学习使得人脸识别的成功率提升到了97% ，
这才为人脸识别的应用奠定了商业化基础 。而历经了十多年互联网行业快速发展所积累的数据资源 ， 为AI提供了充足的“养料” ， 例如 ， 在AlphaGo的学习过程中 ， 核心数据是来自互联网的3000万例棋谱 。互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据 ， 无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中 ， 几乎所有的活动都会留下数字足迹 ， 海量数据已汇成数据洪流 。
AI界的泰斗、加拿大多伦多大学的Hiton教授早在2006年就提出了深度学习的概念 ， 直到最近几年深度学习才逐渐应用起来 ， 是因为算法的更新也离不开大数据和计算力的支持 ， 深度学习模型只有通过大量的数据训练才能获得理想的效果 。相应地 ， 海量数据的运算处理也必须有强大的计算作为支撑 ， 所以说 ， 有了计算的基础 ， 加上算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能获得突破、走向应用 。
【捷渡语音为什么要联网,为什么三者却不能互通呢】为什么吴语 ， 粤语 ， 闽语都标榜自己是古汉语 ， 为什么三者却不能互通呢？
认为方言等同于古汉语的观点是某些地方沙文主义者的无稽之谈 ， 从来没有在语言学界受到认可 ， 任何一个有着基本的语言学知识的外行人也不会这么认为 。所以这个问题的前提本身就是错误的 ， 那么方言和古汉语究竟是什么关系？实际上和普通话与古汉语的关系也差不多 ， 并没有什么神奇之处 。都是古代汉语发展而来的 ， 普通话本质上也是一种方言 ， 只是具备了通用语的资格 ， 并且得到了国家法律的支持和认可 。
推荐阅读
- 存储器为什么存储数据,计算机数据存储的原理是什么
- 欧蓬为什么要离开尚德,为什么说今夜要结束微信时代
- 蜡笔小新为什么人气高,《蜡笔小新》中
- 为什么网速那么差,为什么手机信号满格
- 为什么跨境电商,为什么要选择亚马逊呢
- 阿里为什么在香港退市,所谓的阿里京东回港上市
- 为什么零售 快消行业,快消企业应该怎么办
- 工程裸土为什么要覆盖,北方为什么裸土要覆盖
- 移动的ppc限速是什么,为什么你的ppc那么高
- 铁路为什么没过河间,自建铁路成泡影