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  • 首席发言者AI又出书啦,这次是本专业的教科书

    图片来源@视觉中国

    正文 | 首席议长

    AI又出书了,这次是本专业的教材。

    本月早些时候,世界上最大的技术出版商之一德国施普林格出版社出版了其第一本完全用机器学习编写的教科书《锂离子电池:当前研究的机器生成摘要》。离子电池:当前研究的机器生成摘要)。这本书有 247 页长。是AI对近三年锂离子电池领域150多项优秀研究成果的总结,图文并茂。

    这本书的作者 Beta Writer 是由德国法兰克福歌德大学应用计算语言学 (ACoLi) 实验室的 AI 研究人员开发的一种算法,现在可以查看关于给定主题的大量文献,并自动挑选出重要的细节渲染. Spring 计划在未来使用该算法出版更多不同研究领域的书籍。

    这本抽象的教科书可以帮助相关研究人员快速了解这个热门行业的最新动态,但内容对于普通人来说过于专业和遥远。

    本文讨论AI写作,下文中的AI特指写作AI。

    不仅是教科书,笑话、小说、剧本、歌词、诗歌、AI写作都涵盖了

    此次出版的教科书并不是AI的大动作,AI在文字创作上已经动作频频。

    与我们日常生活最密切相关的构成是新闻。一些常见的体育赛事、经济状况、证券信息和其他新闻和通讯可能是由 AI 在其背后编写的。AI不仅可以发布事件和数据,还可以搜索相关的科普知识和系列报道。整个过程无人看管。再加上自动排版和排版,与真人作品无异。

    新闻文章缺乏文学性,难以体现人工智能的创意一面。

    人工智能也是一个小丑。在 1990 年代,一些程序员开发了一种称为 JAPE 的会话笑话生成器。之后,人工智能升级的笑话生成器通过分析脱口秀的句型和笑话来生成笑话,团队希望以此来研究人们为什么笑。AI还可以帮助科学家在写笑话的同时研究人脑的笑神经。

    人工智能长期写小说。2007 年,纽约大学人工智能研究员古德温训练了一个神经网络来写小说。在路上行驶时,他将 GPS、摄像头和麦克风传感器放置在车内作为输入。旅行结束后,他一字不改地发表了 6000 万个 AI 写的字。1 路,被认为是第一部由人工智能撰写的小说。小说的情节并不完全合理,夹杂着 GPS 位置数据和拼写问题。虽然这部小说未能通过图灵测试,但它用一种诗意的方式为人工智能在文学中的应用开辟了新思路。

    1 道盖

    由人工智能创作的小说也有机会获得奖品。2016年,几支日本团队根据指定的关键词和大体框架,挑选出几部由AI生成的科幻小说,提交给日本第三届“星新一等奖”,部分作品通过了不知情评委的初审. 日本科幻作家长谷敏思说,“能完整地写出一部小说真是令人震惊。如果我满分100分,我会给它60分,未来是令人兴奋的。” 这一次,人工智能不仅通过了图灵测试,还能够与人类作家一较高下。

    AI做过编剧,剧本也被精心制作成短片。作为伦敦国际科幻电影节(SFL)48小时命题电影挑战赛的参赛作品,《太阳之春》的剧本由古德温训练的人工智能机器人本杰明编写,讲述了三位主角的三角恋。在未来的世界。该片邀请了专业导演和知名演员出演,评价褒贬不一。负面评论是它不明白它说什么,它没有意义。正面评价认为这是人工智能的壮举。. 这个实验比最终结果的质量更具开创性。

    《太阳之泉》剧照

    AI在诗歌方面也有所建树。 2017年,微软亚洲研究院虚拟AI助手小冰创作的139首现代诗集作为首部AI诗集《阳光失去了玻璃窗》出版。训练样本全是1920年以来519位中国现代诗人的诗歌。非专业人士读起来很漂亮,与诗人没有区别,但熟悉现代诗歌的人认为还有很大的提升空间。歌曲方面,小冰与多家电视台、互联网公司合作发行单曲。

    《阳光迷失的窗》中的一页诗

    此外,其他风格的 AI 也可以轻松使用。比如对联和古诗,往往让古代天才想破头,但由于严格的对立和格律要求ai遇到未知的图像结构,这些风格对于人工智能来说比白话更容易。网上生成对联、藏首诗等的网站并不新鲜。

    AI写作背后,是一部AI技术演进史

    有些风格的 AI 可以写得很好,而有些风格却很难超越人类,这与它背后的程序算法密不可分。以小说为例,前期用RNN和LSTM训练的模型网络很难通过图灵测试,但后期日本团队采用的新算法却能骗过专业评委。

    人工智能神经网络

    自然语言的处理统称为NLP(Natural-language processing),大致分为语音识别STT(Speech to text)、自然语言理解NLU(Natural-language理解)和自然语言生成NLG(Natural-语言生成)3个块。我们主要讨论的写作涉及到 NLG 和一些 NLU。

    早期,计算机写作需要预设模板。原始模板就像我们在英语测试中所做的完形填空。扣除人写完文章后会发生变化的部分,然后计算机根据数据填空。比如天气预报中常见的:某城市今天有一定的天气,有一定的最高最低气温,有一定的空气质量。为了不使用空白模板,科学家人为地对语法规则进行建模,使得在表达相同含义时,句型可以在早期人们设定的有限规则内进行多重变化。

    今天,人工智能使用统计方法。通过输入大量真实语料,利用概率统计,预测出最可能的单词排列组合,自动训练模型网络。该模型不需要手动编写。除了语法,还包括词性判断、实体区分、关键词句提取、情感分析等。当有模型时,可以实现 NLP 的下游任务,通过各种参数对 NLG 进行精细控制。

    我们不讨论实现细节,只看最好的现有模型能力几何。

    由于OpenAI开源了GPT-1.0,其上改进的BERT和GPT-2.0是目前NLP行业的最高水平。谷歌在 2018 年 10 月开源的 BERT 模型打破了 11 项记录,部分阅读理解能力超过了人类。官网宣布,OpenAI今年2月披露的GPT-2.0通过更大的训练获得了比BERT更高的分数,甚至可以通过给定的起点继续写文章,无论是学术、新闻还是小说延续的例子都是一样的,即使是“垃圾收集对世界有害”的误导性话题仍然可以谈论。

    OPT-2.0 的主题“回收对世界不利”的延续

    国外模特对中文的了解略差,国内也有本土化研究。汉字是少见的不以空格区分单词的语言,在理解词性和实体时需要特殊处理。百度PaddlePaddle项目于今年3月发布了ERNIE模型。通过输入百科、信息、对话等语料库,直接对语义知识进行建模,增强了模型的语义表示能力,优于中文的BERT。

    综上所述,AI技术一直在发展和完善,书写技术也在不断的进步,现在已经可以让赝品出现了。

    AI写作无处不在,应用场景全覆盖

    人工智能已被以多种方式用于提高文本制作的效率。

    与日常生活更密切相关的是相对机械的模板标准化写作,如新闻稿、报告文学等。

    人工智能编辑器已被许多报纸和新闻机构采用。在国外,有美联社的WordSmith、华盛顿邮报的Heliograph、纽约时报的Blossom。在中国,有新华社的“开笔小新”、第一财经的“DT稿王”、《南方都市报》的“小楠”。、字节跳动的小明机器人、腾讯财经的梦想作家正在快速发展。

    新华社发布的《快笔小新》

    百度网盘遇到未知错误_qqpcrtpexe遇到未知错误_ai遇到未知的图像结构

    人工智能也在到处写报告。办公室、咨询公司等需要提供证明材料、详细报告等,并不是每个文件都是手工编写的,而是将相关数据输入到NLG,由NLG根据规范生成。比如自助查询机上打印的个人信用报告就是由NLG生成的。NLG大大提高了工作和处理的效率,可以帮助组织更好地服务和拓展业务。

    新闻中提到的AI的摘要生成能力,不仅可以用于科研,与商业结合,还能有更大的生命力。

    AL 广泛应用于商业智能 (BI) 领域。Arria NLG、Automated Insights、Narrative Science等公司开发的NLG模型,可以将企业的日常事务和财务信息输入AI,AI可以自动生成财务报表,包括目录、图表等结构,并可以指出利润或损失点和特定的业务。公司日常运营可以有这样的帮手,可以减少做ppt报告的无谓工作,也可以帮助管理层及时调整策略。

    ARRIA NLG 的分析报告示例

    人工智能也可以在广告中竞争。Phrasetech等国外公司提供自动生成公司网站、产品介绍页面、产品搜索结果摘要等服务。2018年,京东和阿里巴巴相继推出了名为“莎士比亚”和“AI智能文案”的文案生成系统,可以根据产品编号或关键词自动生成多个产品文案,甚至可以设置不同的风格。结合AI排版和P图,可以解决小公司或企业设计人员和运营不足的问题。

    在人工智能不完全胜任的情况下,它还可以以更模糊的方式帮助人类。

    AI写作辅助还可以提高人类的写作效率。目前,百度、今日头条等自媒体都有自己的人工智能写作平台,主要用于后期基于语义的纠错。写作时,AI Penshen等产品可以在每个单词输入后,根据语义反馈灵感词云、名诗、小说情节提要等信息,帮助作者获取灵感和素材,让写作更流畅。

    除了商业用途,人工智能还可以在日常生活中提供帮助。智能输入法在打字时不断猜测下一个内容,有时可以一直选择候选词以完成开头的句子。即使是为了追星的需求,使用NLG也可以梳理出一个事件的来龙去脉和明星的生活史,全方位掌握明星的细节。

    综上所述,人工智能在写作领域得到了广泛的应用,已经能够部分替代或辅助人类的工作。

    AI的写作能力出色,在某些方面,人类不再是对手

    人工智能替代人类逐渐成为现实,这与人工智能的特性密不可分。

    AI可以接收大量的数据输入。生命有极限,但知识没有。人类作家的知识储备和精力有限,遇到未知领域时,需要补充知识。而人工智能则可以将数据挖掘挖掘出来的全部数据信息作为输入,可以理解每一个细节,从而被广泛引用。

    人工智能对输入是客观的。AI不仁慈,把一切都当成狗。由于人类经验和知识水平的不同,人类无法对所获得的内容和信息有一个完整、客观的看法。AI 遵循经过训练的模型网络,全面分析所有输入。AI在相同模型和参数下给出的结果是完全一致的,即同一个AI对任何输入都使用同一套评价标准。

    AI可以实现快速输出。雷霆捂不住耳朵。借助现代计算机技术带来的强大计算能力,AI可以秒写论文。通过实时的数据挖掘和采集,立即发送给AI进行处理,结果可以瞬间输出。与人类编辑主动搜索、阅读、然后选择单词和句子的时间相比,人工智能已经可以忽略时间成本。

    人工智能可以节省劳动力。昨日追不上,今日只得等片刻。人工智能自动化或半自动化写作。对于企业来说,可以节省人员成本。对于全人类来说,科技的进步让人类从枯燥重复的工作中解放出来,去做其他有创意的事情。

    综上所述,由于AI的种种优势,在一些追求速度和准确性的写作场景中,人类被AI取代是不可避免的。

    目前,AI写作依旧傻傻甜甜的,AI写作技术还在法律缺席的情况下被使用和滥用。

    现阶段人工智能还有很多局限,社会对它的理解和接受度不高。

    目前的人工智能技术是利用数据科学的概率统计方法对文学文章的句子进行分析,以达到与人类相似的水平。原则上,语言是可以用数学方法求解的有限词的排列。这条路的部分可行性已经通过实践得到证实,但未来是否会遇到瓶颈,还没有办法验证。

    娱乐圈的一个小热点不约而同的结合印证了这一点。2018年,交通大学博士李宏业在一档电视节目上提出“相声公式”,骂郭德纲,引发社会热议。出版数学相声专着3部,理论体系完备。观众反响不错,但他说的相声已经15年不流行了,事发后又消失了。

    在节目中,李宏业展示了他的配方

    目前研究的AI还有很多问题。

    首先,AI写的文章质量低。魅力喜人,文章恨生活。AI在新闻朴实严谨的文风中表现与其他需要情节和人物的小说有着巨大的差异。人工智能写的小说和诗歌往往缺乏内在的逻辑和情感,让人看起来很困惑。

    其次,人工智能缺乏独创性。李杜的诗经千口流传,时至今日已不新鲜。AI模型训练完成后,确定句子结构等结构。虽然数量可能很大,但它是有限的。在使用AI模型的时候,所有的数据、观点等信息都来自于输入,通过删减重组过程输出不会有任何逃逸。

    最后,人工智能培训是一项巨大的投资。喝石头的人更有价值。如果AI模型要好,当前算法所需的预训练成本是巨大的。用于训练的语料应该是巨大的,最好预先选择以提高质量。为了在训练期间处理海量数据,需要昂贵的 GPU 计算时间。为了更快地训练,需要组建一个GPU机器学习集群进行加速。目前,大公司做这项工作并免费发布模型,但 OpenAI 封闭源代码的 GPT-2.0 引发了人们对这种模型是否可持续的担忧。

    当技术在发展中遇到问题时,人类如何使用技术也存在问题。人工智能是一种任何人都可以使用的技术。怎么处理,需要承担什么样的责任,道德标准和法律制度还没有完善。

    人工智能可以用来制造假新闻。无论向AI输入什么命题,AI都能写出条理清晰、看似合理的文章,让人一头雾水。AI 也无法通过联系相关单位或求助专家来确认数据和信息的可靠性,因此 AI 会信任所有输入。如果人为输入虚假信息,AI会直接识别出来,也会造成偏差。

    AI可以用来洗稿。当输入一篇原创文章时,人工智能改变了句子结构和词序,可以输出一个释义但没有新的价值。自媒体投稿、大学论文、报告撰写等领域对 AI 稿件清洗有强烈需求。现在有官方和民间的AI力量之间的竞争,比如原创文章和伪原创文章,文章检查和反重复检查等。

    人工智能甚至因操纵民主投票而受到质疑。无论是美国大选还是英国脱欧公投,都有声音表示,有一股力量在社交媒体上投放定向广告。AI可以通过分析用户的历史,找出最合适的拉票策略,通过NLG生成拉票副本和地图,推送给他。例如,如果社交网络用户不喜欢移民,AI会根据移民话题生成“英国留在欧盟后将涌入多少移民”等文案并不断刷新屏幕,从而获得摇摆不定的选民的选票。这比通过电视讲话的传统拉票效率高得多。

    电影《Brexit: Unreasonable War》详细展示了社交网络定向广告影响投票的过程

    这些只是在法律不完善时滥用人工智能的众多方式中的一小部分。在立法过程中,许多问题难以界定。争论的焦点之一是人工智能作品的版权归属。

    AI使用科技公司程序员编写的程序,算法由专家学者发表在论文中,训练样本来自名著、百科、论坛评论等,输出的是程序员看不懂的黑盒模型。,最后公司再次开源模型,使用模型的人输入自己的数据。由此产生的文章的版权确实很难定义。

    综上所述,人工智能现在处于发展的初级阶段,各种问题亟待解决。

    长远来看AI写作,如果实现大规模应用,未来可期

    目前的人工智能水平较弱,但未来潜力可期。

    从技术上讲,人工智能有望创造。既然核心原理不可篡改,现在AI重组和模仿能力已经确定,未来算法的优化和硬件算力的提升,或许可以让AI获得创造的能力。一旦人工智能获得了创造能力,文学、音乐、影视等行业将发生翻天覆地的变化。

    在应用方面,未来人工智能可以结合其技术实现更强大的功能和扩展使用场景。结合语音识别和数据挖掘技术,人工智能或许可以在演讲直播、新闻播报等场景进行实时事实核查和同步输出。结合图像、音频和视频识别技术,人工智能将能够生成各种媒体的叙事描述,并将电影、电视和游戏还原为小说、剧本和摘要。用户选择文化娱乐内容会更加方便,也可以照顾到一些残障人士的娱乐需求。作为信息传播的基础媒介,可以挖掘的场景实在是太多了。

    在社会上,伦理和法律问题解决后ai遇到未知的图像结构,人工智能可以扫除障碍,实现健康、健康的发展。控制人工智能的滥用可以加强公众对人工智能的接受度。版权归属问题解决后,技术的发展可以从实际收益中得到反馈。人工智能将取代一些工作岗位,也将催生新的产业和就业机会。

    综上所述,人工智能将在广阔的世界中产生巨大的影响。

    结语

    在弱人工智能阶段,想要AI创造艺术是不现实的,但利用好现有的技术优势,还是有相当可观的应用价值的。AI值得进一步深入研究,未来还有巨大的想象空间。

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