[发明专利]电子设备及控制该电子设备的方法

说明书

公开了一种电子设备及控制该电子设备的方法。根据本公开的用于控制电子设备的方法包括以下步骤:检测至少一个用户并获取检测到的至少一个用户的用户信息；基于所获取的用户信息确定用户模式；通过将用户信息和所确定的用户模式作为输入数据输入到由人工智能算法学习的模型中，来确定要提供给检测到的至少一个用户的服务；以及提供与用户模式相对应的所确定的服务。一种用于由电子设备提供服务的方法可以至少部分地使用根据机器学习、神经网络和深度学习算法中的至少一个学习的人工智能模型。

技术领域

本公开涉及能够基于用户之间的关系提供服务的电子设备及控制该电子设备的方法。更具体地，电子设备可以提供适合于单个用户的动作的服务，或者理解多个用户之间的关系，并且提供适合多个用户的服务。

此外，本公开涉及使用机器学习算法模拟人脑功能(诸如识别或确定)的人工智能(AI)系统及其应用。

背景技术

与传统的基于规则的智能系统不同，人工智能(AI)系统是具有人类水平智能的计算机系统，并且在这个系统中，机器自身训练、确定并变得智能。随着使用人工智能系统，识别率得到提高，并且用户的偏好可以被更准确地理解，并且因此，传统的基于规则的智能系统逐渐被基于深度学习的人工智能系统所取代。

人工智能技术由机器学习(如深度学习)和使用机器学习的基础技术组成。机器学习是自分类/自训练输入数据的特征的算法技术，以及基础技术是使用机器学习算法(诸如深度学习)的技术，并且由语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表示、操作控制等的技术领域组成。

应用人工智能技术的各个领域如下。语言理解是识别人类的语言/字母并应用/处理它的技术，并且包括自然语言处理、机器翻译、转换系统、问答、语音识别/合成等。视觉理解是识别人类的视野中的对象并处理它的技术，并且包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解、图像改进等。推断/预测是识别信息并对其进行逻辑推断和预测的技术，并且包括基于知识/可能性的推断、优化预测、基于偏好的计划、推荐等。知识表示是执行将人类的实验信息自动处理成知识数据的技术，并且包括知识构建(数据生成/分类)、知识管理(数据应用)等。操作控制是控制车辆的自动驾驶或机器人的运动的技术，并且包括运动控制(导航、碰撞或行进)、操纵控制(行为控制)等。

同时，最近已经开发了向用户提供各种服务的电子设备。然而，这种电子设备仅在特定状况下仅仅提供服务，或者仅提供用户命令的服务，并且在用户命令之前，电子设备不确定和提供用户期望的服务。

发明内容

【技术问题】

已经做出了本公开以解决上述问题，并提供了一种电子设备及用于控制该电子设备的方法，该电子设备通过在用于用户所需的服务的命令之前确定状况来预期/主动提供服务。

此外，本公开涉及能够理解多个用户之间的关系并提供适合于多个用户的服务的电子设备。

【技术方案】

提供了一种用于使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法来实现上述目的，该方法包括：通过检测至少一个用户来确定用户模式，获取检测到的至少一个用户的用户信息，基于所确定的用户模式和用户信息来确定要提供给检测到的至少一个用户的服务，以及提供与用户模式相对应的所确定的服务。

用户模式可以是第一用户模式和第二用户模式中的任何一个，并且第一用户模式可以是针对一个检测到的用户的用户模式，以及第二用户模式可以是针对多个检测到的用户的用户模式。

基于用户模式是第一用户模式，确定服务可以包括：通过将单个用户的信息、单个用户周围的对象的信息和单个用户周围的状况的信息中的至少一个作为输入数据输入到通过使用人工智能神经网络模型训练的模型来确定服务。