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语音合成技术现在国内的公司也做得不错，如讯飞语音、百度语音。
2016年9月1日的百度世界大会，百度董事长兼首席执行官李彦宏便在现场展示了运用情感语音合成技术还原张国荣声音的视频。
以张国荣在影视、电台等留存下来的原声进行建模，通过情感语音合成技术实现与粉丝的“隔空对话”。任何一个人只要用30分钟按照要求录制50句话，就可以用百度大脑的语音合成技术模拟出来这个人的声音。百度地图中有一个李彦宏导航语音包，其实就是根据他日常的语音合成的。
②虚拟歌手
虚拟歌手技术看起来比语音合成技术更高了一个层次，语音合成技术只是合成说话的声音，而虚拟歌手技术则能合成出唱歌的歌声。
Vocaloid正是现在颇火热的虚拟歌手软件，建模的虚拟歌手有初音未来等等，从日语到英语，其中还包括能唱汉语的洛天依、乐正绫等。Vocaloid的声音合成引擎一代比一代出色，声音越来越逼真。
虽然现在Vocaloid现在创造出的歌声还跟真人演唱有着未能突破的距离，但已拥有了数量庞大的粉丝。值得一提的是，初音未来演唱的《甩葱歌》，在我们国内也是火得一塌糊涂，小孩跟着摇头晃脑手舞足蹈，若问他们或他们的家长，这歌唱的是什么，估计大部分都答不上来吧。但音乐是没有国界的，虽然没多少人能听懂《甩葱歌》唱的是什么，但无碍这首歌的传播。
微软的跨平台人工智能机器人小冰也不务正业，加入了虚拟歌手行列。Vocaloid运用的是电子语音合成程序来实现歌曲演唱，而微软小冰的发声则主要是基于机器学习。微软就和湖南卫视的综艺节目《夏日甜心》进行合作，发布了首支由小冰演唱的人工智能版本的节目主题曲《夏日甜心》，并在美拍上获得了500多万的点击量。
基于深度学习，未来人工智能以任何人的声音进行演唱，这也是可能的。
1、围棋
在刚过去的2016年，韩国围棋界曾获得多项世界冠军的职业九段李世石对阵谷歌计算机AlphaGo的人机大战，是人工智能领域的一大标志事件。（大家可以看看我在钛媒体发表过的两篇文章：《AlphaGo首出Bug，围棋第三代算法的死穴在哪儿？》和《谁能利用AlphaGo的Bug，玩转“双重魔法”？》）
一般来说，没有随机性的棋类游戏，能通过计算机用穷举法暴力破解从而得到最优解；但围棋例外，因为围棋的变化委实太多了。初代围棋AI使用穷举法失败后，现在AlphaGo运用的是人工神经网络。要知道，由暴力穷举法得出来的棋子下法，才会是绝对正确的。
人工神经网络采用抽样评估，在样本足够多足够好的情况下，可以得到趋近于100%正确的决策。人工神经网络只能无限趋近于正确，并做不到100%正确。理论上AlphaGo肯定是有弱点的，人类棋手仍然有很小的机会能获胜。但AlphaGo有人工神经网络支持，李世石跟AlphaGo对战，仿佛一个李世石在跟千万个李世石战斗，这胜算很低。
AlphaGo仍在不断成长，面对强大的电脑AI，人类棋手已经绝望了。
围棋、麻将这些棋牌游戏，其实是属于桌游的范畴。像象棋、围棋这类没有随机性亦即没有运气成分的桌游，水平档次不一样的玩家对战时差距太大，胜负没有悬念，玩起来没劲；作为娱乐，大众更喜欢有随机性亦即有运气成分的桌游，如麻将、德州扑克等等。由于是随机摸牌，手气好的低手也有机会赢高手，谁胜谁负要到最后才能揭晓，玩起来更有乐趣。
2、德州扑克
玩有随机性的游戏，再厉害的电脑AI也不能保证肯定能赢人类。不过在随机性上人类跟电脑AI是平等的，在赢面上电脑AI还是会胜出。
另外有一个关键点，就是“完整信息博弈”跟“非完整信息博弈”的区别。
玩像象棋、围棋这类桌游时，对弈的双方都能看到各自有什么棋子又在什么位置等完整的信息，这种情况被称为“完整信息博弈”；而玩像麻将、德州扑克这类桌游时，情况大不相同，每个玩家的手牌只有自己才知，其他玩家是无法看到的，这种情况被称为“非完整信息博弈”。电脑AI又能不能玩转“非完整信息博弈”呢？
不熟悉德州扑克或者初步接触德州扑克的玩家，可能会觉得玩德州扑克输赢很大程度上依赖运气，这种观点其实是不对的。
德州扑克远不止石头剪刀布那么简单，有着很多策略技巧，你被高手虐过就能深刻认识这一点了。毫无技巧可言的玩家，确实有可能抓到一把好牌想不赢都不行，但是德州扑克是需要投注的，依筹码论输赢，你看上去要赢的这一把，别人不跟你玩，你也赢不了多少，几把下来，综合战绩，高手跟低手的差距会越来越大。
DeepStack、Libratus就是国外不同大学新研究出来的德州扑克AI，已经能够战胜人类职业牌手了。DeepStack 玩的是“一对一无限注德州扑克”，玩法比有限下注要复杂得多，不过研究DeepStack的团队只是发表了一篇这样的论文而已。Libratus则模仿了 AlphaGo 的套路，提供了20 万美元奖金，公开邀请人类全球排名靠前的顶尖牌手对决，这显然要比一篇论文更能吸引眼球。
可以看到，人工神经网络在“非完整信息博弈”的情况下仍然有效，电脑AI仍然能够统治战局。
