牛津大学的科学家与 Google DeepMind 人工智慧部门合作，藉助 BBC 提供的新闻报道片段，成功让人工智慧系统学会「读唇」，即在没有任何声音的情况下，通过嘴唇的形状及动作识别出背后的话语。虽然準确率只有 50%，但考虑到专业的人类唇读者 12% 的準确率，人工智慧显然又一次胜过了人类。
为了协助开发这套系统，BBC 提供了大量新闻片段和对应的字幕。然后，研究者在一个人工神经网路（Artificial neural network）中整合了最先进的图像和语音识别技术，利用新闻片段，让系统开始学习读唇。
语境分析科学家称这个人工智慧系统为「观察－专注－拼读」（Watch, Attend and Spell）。步骤看起来似乎很简单，然而让人工智慧学会唇读并非易事。牛津大学工程系博士研究生 Joon Son Chung 解释，英文中有些发音，如 mat，bat，pat，唇形极其相似。这种情况下，无论是专业的唇读者，还是人工智慧，借助的都是上下文语境。
实际上，人工智慧所学习的，是分析同时出现的讯息，即唇形、词语以及后文紧接着出现的词语。由于系统学习的是新闻语言，现在已可以轻鬆地识别出「Prime」后面总是接「Minister」（首相），「European」后面接「Union」（欧盟）。但对于新闻主播不常使用的辞彙，系统识别起来仍然有一定的难度。
我们也推荐 人工智慧準确预测法庭判决结果 优势明显，但仍需较大改进如前所述，虽然系统目前準确率高于人类，但仍然拥有其缺点，其中之一便是準确率。科学家表示，增加系统的準确率将会是他们未来最主要的研究目标。
此外，系统目前只能对录製好的完整句子进行唇读，无法实时运行。Joon Son Chung 表示，他们希望让系统学会即时唇读，不过，这个挑战的难度其实比提高系统準确率较低。
我们也推荐 马斯克警告：高级人工智慧可以瘫痪网际网路 帮助失聪人士虽然离实际应用还需进一步的改进，但失聪人士援助团体 Action on Hearing Loss 已表现出极大的关注。技术研究经理 Jesal Vishnuram 称，人工智慧唇读技术可以提高语音到文本的转化速度和準确率，帮助听障人士观看电视，或者在嘈杂环境中听清声音。
牛津大学和慈善组织一致认为，人工智慧唇读技术不会取代人类唇读者。但在很多情况下，它将会成为辅助工具，提高人类唇读者或语音识别技术的效率和準确性。