***2021考研每日一句已經開始更新,新一年的陪伴又開始了,雖然受到疫情影響今年對2021考研人來說開學時間會晚一點,但是在家里就跟***老師一起先學起來吧,下面是2021考研***每日一句:第41句。
今天的句子:
文章來源背景和來源在后面仔細看:
Despite all the deep-learning promotion, AI struggles with the messiness of reality. Background noise, cross talk, non-Western accents all tend to confuse transcription AI. By contrast, humans interpret bad audio by understanding the context of the conversation, by deploying common sense.
思考題:
The author holds that transcription AI______
A. actually adds to humans’ workload
B. eliminate the role of humans
C. has room for further improvement
D. is to fail in the foreseeable future
第一句:
Despite all the deep-learning hype=promotion, AI struggles with the messiness of reality.
詞匯突破:
1.promotion 推廣,宣傳
2.messy 糟糕的(adj);messiness 混亂的情況(n)
參考譯文:盡管關于深度學習的宣傳頗多,人工智能仍在現實的混亂中掙扎。
第二句:
Background noise, cross talk, non-Western accents all tend to confuse transcription AI.
1.transcription 把聲音轉錄為文字;文稿(估計你們不認識這個詞)
參考譯文:背景噪音、串音、非西方口音都容易讓轉錄人工智能感到困惑。
第三句:
By contrast, humans decipher=interpret bad audio by understanding the context of the conversation, by deploying common sense.
詞匯突破:
1.deploy 訴諸,使用
2.interpret 解讀,翻譯 這里我用來替換超綱詞:decipher
參考譯文:相比之下,人類通過理解對話的上下文,并訴諸常識,來破譯質量不佳的音頻。
思考題解析:
The author holds that transcription AI______
A. actually adds to humans’ workload
(實際上增加了人類的工作負擔)
沒有提到。雖然人工智能的轉錄工作還不完美,但也沒有說增加了人類工作負擔啊。
Add to 是短語,增加的意思。
B. eliminate the role of humans
(消除了人類的作用)
也沒有提到消除,eliminate這個詞你是不是不認識啊?
C. has room for further improvement
(還有提升空間)
這種選項難道不應該是一看就覺得對的選項嗎?
人工智能做還不夠好,還不能識別一些口音,還不如人類,
那不就是還有提升空間嗎?
只要有缺點我們就可以說還有提升空間。沒有任何問題。
又是一個模糊而正確的選項!
拿出小本本趕快記下來!
D. is to fail in the foreseeable future
(將在可見的未來失敗)
文章沒有提到,直接排除。
文章來源背景和來源:
Word’s Worth
言語的價值
Source: https://www.wired.com/story/ai-transcription-economy-future-of-work/
背景:轉錄員曾經是美國一個典型的中產職業,2000年左右為企業轉錄會議記錄的時薪大概在40美元左右。但在過去十年,這個行當陷入低谷。隨著音頻的數字化和寬帶速度的突飛猛進,越來越多的企業選擇將轉錄業務外包到印度或菲律賓;初創企業又進一步把轉錄變成了按需接活的零工模式,令轉錄員的時薪降到了6-12美元。變化比想象的要模糊和古怪得多。因為多媒體技術的進步實際上令轉錄的需求大幅膨脹,有更多的會議錄音、警務錄音、電話錄音等需要被轉錄。但需求并沒有推高收入。因為懼怕人工智能的挑戰,轉錄公司競相調低價格,讓轉錄員現在的收入已經不如星巴克的服務生。可實際上人工智能雖然已經能讓我們對手機發出指令,但自然語言識別的準確率仍然顯著不及人工,仍無法解決錄音質量、背景干擾、復雜情境和非標準發音等諸多問題。
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