對于“超腦”一詞，胡郁將其解釋為一個比大腦更優秀的人工智能系統。至于“訊飛超腦”，這是科大訊飛在2014年公布的一個人工智能計劃，幾年來一直由胡郁所領導研發，也在多次演講中曾被提及。對于該計劃，它的目的是什么？具體是怎樣操作的？又將帶來什么樣的變革？相信很多小伙伴的心中都有一個疑惑。

機器智能有三個階段，“訊飛超腦”的目標是“認知智能”

在胡郁的演講中，我們看到他將機器能夠實現的人工智能分為了三個維度，分別是運算智能、感知智能/運動智能和認知智能。

所謂的“運算智能”早已實現，講究的就是一個“能存會算”，最典型的案例就是IBM深藍打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫，以及2016年初引起全世界轟動的AlphaGo戰勝圍棋大師李世石這兩場“人機之戰”。其中，計算機所做的就是利用超強的計算和存儲能力來預測接下來的一步甚至十幾步，從而作出相應的部署。

而“感知智能/運動智能”就是語音識別、計算機視覺等當下已經發展的相當成熟的人工智能技術，以及一些運動機能，也就是說，機器具備了眼、耳、鼻、舌等如同人類一樣的感官，并且能走會跑、能抓會扔。

至于“認知智能”，從某種意義上來講，這更像是基于以上兩種智能的一種升華。“人類區別于動物的一個本質，就是人類有自己的語言，能夠解釋自己的知識，并且能夠進行邏輯推理。而機器人在這個方面跟人類也有很大的差距，我們甚至可以說，這是機器人最后能夠跟上人類的最需要的一個功能，叫做認知智能。”胡郁在峰會上表示。而從這段話中，我們或許可以這樣作出總結，“認知智能”就是機器具備知識理解、邏輯推理等能力，并且能夠用自然語言的方式表達出來。這就是“訊飛超腦”的研發目的。

兩大路徑，“訊飛超腦”打造認知智能引擎

為什么現在人工智能能夠在生活中得到應用和普及？其中的主要原因有三，首先是深度學習網絡，其次是互聯網和移動互聯網的普及所帶來的大量的數據，最后則是一種“漣漪效應”。

在這三個基礎上，為了實現“認知智能”，成功打造一個認知智能引擎，“訊飛超腦”是如何運作的？

在峰會現場，胡郁表明，“訊飛超腦”的運作采用兩條路徑，一方面是深度神經網絡+大數據+漣漪效應，另一方面則是與人腦相結合，一短一近，一長一遠，以此來實現這方面的突破。

當前，“訊飛超腦”模擬人腦打造了擁有100多億個神經元的深度神經網絡，繼而利用大數據來進行訓練以提升相關算法。當然，這其中的“訓練”指代的并不是那種填鴨式的數據輸入和訓練，而是讓系統能夠依據數據實現自主學習和提升。至于其中的具體過程，就涉及到大數據與漣漪效應的一個結合。

首先推出一個人工智能算法，慢慢的讓用戶群體由小到大，就跟水滴滴入水中后的漣漪一樣越來越大。在這期間，用戶使用算法所產生的數據就會上傳到云端，繼而算法就相當于在真實環境中自行學習并更新。這樣一來的結果就是，在用戶群體不斷擴大的同時，算法也因此愈加成熟。

部署多年，“訊飛超腦”成果如何？

歷經18年，在語音識別、語音合成等方面，科大訊飛的地位已經是不可撼動的了。一直以來，科大訊飛都是圍繞“語音”這一塊來進行各項技術研發的，作為其旗下的一個重點項目，“訊飛超腦”在應用上也可以說是“萬變不離其宗”。

胡郁稱，“訊飛超腦”計劃是科大訊飛面向人工智能領域深度進發的一個非常重要的風向標，一定是符合公司自身需求并且和現在業務發展能夠緊密配合的，比如智能客服、個人定制手機全能助理、機器智能健康醫療咨詢等應用方向。

這樣一來，從某種意義上來說，以理解人類語言，掌握人類的概念，進行人類的推理，擁有自學習能力等為目標的“訊飛超腦”更像是一種專用人工智能。當然，這也是由科大訊飛十幾年來的研發成果和積累所決定的。

目前，“訊飛超腦”已經能夠做到看、聽、讀、寫，同時還具備了推理、知識學習與表達的功能。與此同時，國際最高水平的語音合成比賽Blizzard Challenge（暴風雪競賽）的第一名、第四屆CHiME Challenge國際多通道語音分離和識別大賽的第一名、國際著名的常識推理比賽Winograd Schema Challenge 2016的第一名……通過幾場國際比賽和測試的評判，“訊飛超腦”的實力也已經得到了驗證。