技术终于有人对语音技术来了次彻头彻尾的批判( 八 )
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Andrej Karpathy在他的技术讲座中解释：为什么在自动驾驶汽车行业 ， 获得最后1%的质量很困难
但是我们应当从中学到什么？为什么我们应当关心和参与这些？作为一项科技 ， 语音有很大的潜力将无聊的任务自动化 ， 让人们可以将精力花在重要的事情上 。 这些以前也发生过 。 20年前 ， 这样的“奇迹”技术是关系数据库 。 请阅读Benedict Evans关于这个主题的文章 。
“关系数据库是一个新的基本支持层 ， 能够改变计算所能做的事 。 在1970年代晚期关系数据库出现之前 ， 如果你希望数据库显示“所有购买此产品并居住在该城市的顾客”信息 ， 则通常需要一个客户工程项目 。 数据库的结构限定：并非任意交叉引用查询都很容易也很常规 。 如果想要提问 ， 则需要有人建立 。 数据库是保存记录的系统 ， 关系数据库则将其转化为商业智能系统 。
这使得数据库在重要的应用方面有所改变 ， 因此创建了新的用例 ， 并导致全新价值数十亿的公司出现 。 关系数据库给了我们Oracle ， 也给了我们SAP公司 ， 而SAP公司及其同侪让我们拥有了全球化的即时供应链 ， 他们又给了我们苹果和星巴克 。 到了1990年代 ， 几乎所有企业的软件都是关系数据库了 ， PeopleSoft和CRM ， 还有SuccessFactors以及数十家公司几乎都在使用关系数据库 。 没有人会认为SuccessFactors或Salesforce这样的公司会因为数据库都归属于Oracle而无法运行 。 相反 ， 这项技术成为了所有一切的支持层 。
因此 ， 借助这种思考方式来衡量如今的机器学习会是很好的办法 。 这是我们对计算机所能应用方式变化的一步进展 ， 也会成为很多不同公司许多不同产品的一部分 。 最终 ， 几乎所有一切都会包含机器学习了 ， 而且没有人会在意 。 这里有一个重要的相似之处便是 ， 尽管关系数据库具有规模效应经济 ， 还存在有限网络或“庄家通吃”效应 。 假如B公司从同一家供应商处采购了相同的数据库软件 ， 则A公司所使用的数据库不会变得更好：如果Caterpillar公司也买了相同的数据库 ， 那么Safeway公司的数据库也不会变得更好 。 机器学习在实际中的应用与之相似：机器学习是关于数据的 ， 但数据与特定应用高度关联 。 更多的笔迹数据会使得手写识别器效果更好 ， 而更多燃气涡轮数据会令预测燃气涡轮故障的系统效果更佳 ， 但彼此之间无法协助作用 。 数据是不可替代的 。 ”
根据他的概念：“机器学习 = 只是个能回答些问题的堆栈 ， 就像无处不在的关系数据库” ， 语音技术的命运只能取决于我们来决定 。 其利益会由少数选择后的人群 ， 还是整个社会 ， 尚且不得而知 。 我们坚定地相信 ， 毫无疑问语音技术会在2-3年之内成为商品 。 唯一的问题在于 ， 它们会更像是PostgreSQL还是Oracle ， 或者两者并存？
原文链接：
https://thegradient.pub/a-speech-to-text-practitioners-criticisms-of-industry-and-academia/
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