Sythesizable 綜和再生，機(jī)器變成人
每天醒來，你喚的第一個(gè)名字叫做 Alexa，每天睡去，最后一聲念叨的是 Siri，基于人工智能的語音綜合（speech synthesis）已經(jīng)成為了我們生活中不可缺少的一部分。甚至，未來的騷擾、詐騙電話都會(huì)用到 AI Sythesize 技術(shù)。
Reference: L. Deng, Microsoft Chatbot Talk
可以被綜合的難道僅僅是語音么？Chatbot 們已經(jīng)學(xué)會(huì)用自然語言調(diào)戲人類，新一代美顏濾鏡會(huì)造出以一個(gè)個(gè)印象派的蒙娜麗莎，自動(dòng)駕駛的車輛們，直接生成方向盤指令?；?Policy Evaluation 的增強(qiáng)學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）已經(jīng)革多少人的命？更勿論，生成對抗學(xué)習(xí)的大 boss 已經(jīng)磨刀霍霍向豬羊。
所以硬件創(chuàng)業(yè)者們，classification/inference 的年代早已隨歲月順?biāo)鳎磥淼挠布臋C(jī)遇已經(jīng)超越了理解人類的范疇。這將是一個(gè)機(jī)器能與人溝通的年代。以綜合（synthesis）為目標(biāo)的人工智能硬件正向我們走來。
Savable 從頭開始，你就輸了
總是改變生態(tài)的 G 家大神總在你意想不到的給大家送福利。比如正式出版的 Tensorflow 1.0 提供了不少基于圖片識(shí)別的預(yù)訓(xùn)練（pre-trained）網(wǎng)絡(luò)，基于 Inception 結(jié)構(gòu)。對于很多智能開發(fā)者而言，只需要根據(jù)實(shí)際情況，對最后一到兩層的全鏈接（Fully connected layer）訓(xùn)練下，就能達(dá)到玩美智能的效果。高效、省時(shí)、省力、省硬件。
同樣的故事發(fā)生在 Baidu 和 Amazon 的語音識(shí)別系統(tǒng)中。大家不約而同的發(fā)現(xiàn)，對于不同語言的識(shí)別系統(tǒng)，其實(shí)只要訓(xùn)練輸出層（output layer）就能得到相近的結(jié)果。而省去 RNN/CNN 層訓(xùn)練就好像是時(shí)間的饋贈(zèng)，來自上天的禮物。
