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盘点AI写作历史,AI取代人类文字工作还有多远?
  • 发布时间:2020-01-30
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  • 人工智能出版了另一本书。这次是本专业的教科书。

    Springer (springer),世界最大的科技出版社之一,本月早些时候出版了第一本完全由机器学习编写的教科书《锂离子电池:当前机器生成研究综述》。这本247页的书是过去三年里锂离子电池领域150多项杰出研究成果的人工智能总结,附有插图和图片。

    这本书的署名作者Beta Writer是德国法兰克福大学应用计算语言学实验室人工智能研究人员开发的算法。该算法现在可以查看给定主题的大量文档,并自动选择重要细节进行演示。Spring计划使用该算法在未来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发展,但对普通人来说太专业太遥远了。

    本文讨论人工智能写作,以下人工智能特指写作人工智能。

    不仅仅是课本、笑话、小说、剧本、歌词、诗歌、人工智能写作,所有的一切都由它来处理。

    这次出版的教科书不是人工智能的轰动动作,人工智能已经在写作中频繁行动。

    与我们日常生活最密切相关的作文是新闻。人工智能可能是一些常见新闻和时事通讯文章的幕后黑手,如体育赛事、经济形势、证券信息等。人工智能不仅可以发布事件和数据,还可以搜索相关的科普知识和一系列报告。整个过程无人参与。此外,由于其自动布局,很难将其与真实人物的收藏和编辑作品区分开来。

    新闻文章缺乏文学性,不能反映人工智能的创造力。

    艾也是段子寿。20世纪90年代,程序员开发了一种叫做JAPE的对话型段生成器。之后,人工智能祝福的升级笑话生成器通过分析谈话节目的句型和笑话来生成笑话。这个团队希望研究人们为什么笑。人工智能写笑话也可以帮助科学家研究人脑的笑神经。

    人工智能早就写小说了。2007年,纽约大学人工智能研究员古德温(Goodwin)训练了一个专门写小说的神经网络。当公路旅行(road trip)将全球定位系统、摄像机和麦克风传感器放在车上作为输入时,他并没有将旅行后人工智能写的6000万字改为《1 the Road》,这被认为是人工智能写的第一部小说。这部小说的情节并不完全合理,混合了全球定位系统的定位数据和拼写问题。虽然这部小说没有通过图灵测试,但它用诗歌的方法为人工智能在文学应用中开辟了一条新的思路。由

    《1 the Road》 cover

    AI写的小说仍然有机会获奖。2016年,几个日本团队根据指定的关键词和总体框架选择了几部由人工智能创作的科幻小说,为日本第三届“hoshi shinichi奖”做出贡献。一些作品通过了不知情的法官的初步审查。日本科幻作家长崎光夫说,“能够写出一部完整的小说令人震惊。如果我得满分100分,我就给它60分。未来非常有希望。”这一次,人工智能不仅通过了图灵测试,而且能够与人类作家竞争。

    人工智能是一名编剧,剧本被精心制作成一部短片。作为伦敦国际科幻电影节(SFL)48小时命题电影挑战赛的电影,《Sunspring》的剧本是由古德温训练的人工智能机器人本杰明(Benjamin)编写的。它讲述了未来世界中三个主角的三角恋故事。专业导演和着名演员被邀请参加这部电影的演出。评价好坏参半。负面评论说这是不可理解和没有意义的。正面评论认为这是人工智能的壮举,没有什么比人工智能作家写的科幻电影更科幻的了。这个实验比最终结果的质量更具有开创性。

    《Sunspring》 stills

    AI也为诗歌做出了贡献。2017年,微软亚洲研究院虚拟人工智能助理萧冰创作的139首现代诗歌被汇集出版,成为第一批人工智能诗集《阳光失了玻璃窗》。培训样本是1920年以来中国519位现代诗人的全部诗歌。非专业人士发现它读起来很美,很难与诗人区分开来,但熟悉现代诗歌的人认为仍有很大的改进空间。在歌曲中,萧冰与许多电视台和互联网公司合作推出单曲。一页诗在

    人工智能可以在一些流派中写得很好,但是对于一些流派来说要超越人类是很困难的,这与它背后的程序算法是分不开的。以小说为例,早期由RNN和LSTM训练的模型网络很难通过图灵测试,而后期由日本团队使用的新算法可以愚弄专业法官。

    人工智能神经网络

    自然语言的处理统称为自然语言处理(NLP),它大致分为三个块:语音识别STT(语音到文本)、自然语言理解NLU(自然语言理解)和自然语言生成NLG(自然语言生成)。我们主要讨论的作品涉及NLG和NLU的一部分。

    在早期,有必要为计算机写作预设模板。原始模板就像我们在英语测试中做的完形填空一样。写完文章后,将改变的部分将是空白的,然后计算机将根据数据填写空白。例如,天气预报中常见的是一个城市今天有一定的天气,最高和最低温度都有一定的程度,空气质量也有一定的等级。为了不使用僵化的演绎模板,科学家们人为地模拟了语法规则,以便在表达相同的意思时,句型可以在人们早先设定的有限规则内有许多变化。

    现在人工智能使用统计方法。通过输入大量的真实语言材料,利用概率统计,预测最可能的词语排列和组合,并自动训练模型网络。这个模型不需要手工编写。除语法外,它还包括部分语音判断、实体区分、关键词提取、情感分析等。该模型可以实现自然语言处理的所有下游任务,并通过各种参数对NLG进行精细控制。

    我们将不讨论实现细节,只看最佳可用的模型能力几何。

    BERT和GPT-2.0,自从开放源代码GPT-1.0以来已经有所改进,目前是自然语言处理行业的最高水平。谷歌在10月18日打破了开源BERT模型中的11项记录,它的一些阅读和理解能力超过了人类。OpenAI今年2月披露的GPT-2.0通过更多的训练获得了比BERT更高的分数。它甚至可以在给定的开始继续写文章。无论是学术类、新闻类还是小说类,官方网站持续写作的例子都是好的。即使继续写误导性的话题,比如“垃圾收集对世界有害”,他们仍然可以平静地说话。

    OPT-2.0继续“回收利用对世界有害”的话题,外国模特对中文的理解有点差,中国也有本土化的研究。汉字是罕见的语言,不能通过空格区分单词,在理解词性和实体时需要特殊处理。PaddlePaddle项目于今年3月发布了ERNIE模型。通过输入百科全书、信息、对话等语料库,直接对语义知识建模,增强了模型的语义表达能力,对汉语的效果优于BERT。

    综上所述,人工智能技术一直在发展和提高,写作技术也一直在不断提高。目前,有可能混淆真理和谬误。

    可以使用人工智能书写行,应用场景覆盖所有

    人工智能。现在

    人工智能已经在许多方面被用来提高写作效率。

    与日常生活更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。

    人工智能小编辑已经被许多报纸和新闻机构采用。美联社的华兹华斯、华盛顿邮报的日光仪和纽约时报的布鲁姆都在国外。在国内,新华社的“快笔肖鑫”、第一财经的“选秀王”、《阳光失了玻璃窗》的“小南”、字节跳动的小明博特和腾讯财经的梦想家发展迅速。

    新华社的“快笔小新”人工智能也到处写报道。办公室、咨询公司等部门需要提供支持材料、详细报告等的场景,并不完全依赖手工编写每份文件,而是将相关数据输入NLG,由该国根据规范生成。例如,自助查询机中打印的个人信用报告由NLG生成。NLG大大提高了工作和处理的效率,并能帮助

    人工智能也可以在广告领域竞争。外国公司,如短语技术公司,提供服务,如自动生成公司网站,产品介绍页面和产品搜索结果摘要。JD.com和阿里在2018年相继推出了名为“莎士比亚”和“人工智能文案”的文案系统,可以根据商品编号或关键词自动生成多个产品文案,甚至设置不同的风格。结合人工智能排版和Pchart,可以解决小公司或企业操作和设计人员不足的问题。

    人工智能还可以在人类不能完全胜任的时候,以更模糊的方式帮助人类。

    人工智能写作辅助工具也能提高人类的写作效率。目前,百度、头条等自主媒体都有自己的人工智能写作平台,主要用于基于语义纠正错误。写作时,人工智能笔神等产品每次输入单词和句子后,都可以根据语义反馈灵感词云、名诗引语、小说情节摘要等信息,帮助作者获得灵感和素材,使写作更加流畅。

    除了商业,人工智能也能帮助日常生活。打字时,智能输入法不断猜测接下来会发生什么,有时他们可以选择候选词并在开头键入句子。即使是为了追逐明星这样的需要,NLG也可以用来理清一个事件的前因后果和明星的生活史,从各个方面把握明星的细节。

    综上所述,人工智能已经广泛应用于写作领域,可以部分替代或辅助人类的工作。

    人工智能具有出色的写作能力。在某些方面,人类不是“人工智能”的对手。取代人类已经逐渐成为现实,这与人工智能的特点密不可分。

    人工智能可以接收大量数据输入。我的生命是有限的,知识是无限的。人类作家的知识和能量储备有限。当他们遇到未知领域时,他们必须补充他们的知识。然而,人工智能可以使用从数据中挖掘出的全部数据信息作为输入,并且可以理解所有细节,以便进行广泛的引用。

    人工智能是输入内容的目标。人工智能是无情的,把一切都看作是一只谦卑的狗。由于不同的经验和知识水平,人类对所获得的内容和信息的看法不可能是完整和客观的。人工智能遵循训练好的模型网络,并完全分析所有输入。人工智能在相同模型和参数下给出的结果是完全一致的,也就是说,相同的人工智能对任何输入使用相同的一组评价标准。

    时间和成本可以在没有无线电的情况下快速输出。刹那间。借助现代计算机技术带来的强大计算能力,人工智能可以在几秒钟内完成写作。通过实时数据挖掘和收集,立即发送给人工智能进行处理,结果可以在瞬间输出。与人类编辑积极搜索、阅读和造句的时间相比,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。昨日无法追寻;今天还不算太晚。人工智能已经实现了自动或半自动书写。对于企业来说,可以节省人力成本。对全人类来说,技术的进步将人类从无聊和重复的劳动中解放出来,并做其他创造性的事情。

    总而言之,由于人工智能的各种优势,在一些寻求快速准确结果的写作场景中,人类不可避免地会被人工智能所取代。

    人工智能写作目前仍然是愚蠢和甜蜜的。与此同时,在法律缺失的情况下,人工智能写作技术也被使用和滥用。

    现阶段人工智能仍有许多局限性,社会对人工智能的理解和接受程度不高。

    人工智能技术目前正在使用数据科学的概率和统计方法来分析文学文章和句子,以便达到与人类相似的水平。原则上,语言是有限单词的排列和组合,可以用数学方法解决。这条路已经通过实践部分证明是可行的,但是没有办法验证它将来是否会遇到瓶颈。

    娱乐圈的一个小热点被巧合证明了。18年来,李宏烨交通大学的一名医生在电视节目中提出了“相声公式”来扼制郭德纲,引发了一场巨大的社会讨论。他用数学方法出版了三本关于相声的书,有完整的理论体系。观众反应很好,但是他的相声15年没有引起轰动,之后又消失了。在

    节目中,李宏烨展示了他的公式“还有妈妈”

    其次,人工智能缺乏创意。李白和杜甫的诗已经被成千上万的人所传诵,现在已经不是什么新鲜事了。人工智能模型训练完成后,确定句子结构和其他结构。虽然数量可能很大,但有限。当使用人工智能模型时,所有数据、视点和其他信息都来自输入,并通过删除和重组过程输出,而不会跳过。

    最后,人工智能培训成本很高。一次喝一块石头的人更贵。为了有一个好的人工智能模型,当前算法所需的预训练成本是巨大的。用于训练的语料库应该很大,为了提高质量,最好预先删除和选择。为了处理海量数据,在训练期间需要昂贵的GPU计算时间。为了训练得更快,需要组建GPU机器学习集群来加速。目前,大公司已经做了这些工作,并免费发布了模型,但OpenAI已经关闭了GPT-2.0的源代码,这让人们担心这个模型的可持续性。

    技术的发展有问题,人类如何使用技术也有问题。人工智能是任何人都可以使用的技术。该怎么办,该承担什么责任,道德标准和法律制度还不完善。

    人工智能可以用于虚假新闻。无论人工智能输入什么命题,人工智能都能写出礼貌且看似合理的文章,使人无法区分真假。人工智能也无法通过联系相关单位或寻求专家帮助来确认数据和信息的可靠性,因此人工智能将信任所有输入。如果人工输入虚假信息,人工智能将直接批准,这也将导致偏差。

    人工智能可以用来清洗手稿。一篇原创文章输入后,人工智能改变句子结构、词序,可以输出一篇转述但没有新价值的文章。人工智能洗涤对自我媒体、大学论文和报告写作有着强烈的需求。目前,市场上有一些官方和民间的人工智能力量,如原创文章和伪原创篇文章,复制检查和反复制检查。

    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退出欧盟公投,都有声音说有权力在社交媒体上投放准确的广告。人工智能可以通过分析用户的历史来找出最合适的拉票策略,并通过NLG生成拉票副本匹配地图并推给他。例如,如果社交网络的用户不喜欢移民,人工智能会根据移民的话题生成“英国在欧洲逗留后会涌入多少移民”等文件,以获得摇摆选民的投票。这比通过电视演讲拉票的传统方式要有效得多。

    电影《南方都市报》详细展示了社交网络上影响投票的准确广告投放过程。

    当法律不完善时,人工智能在许多方面被滥用,但以上只是一小部分。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。

    人工智能使用科技公司程序员编写的程序,算法由专家学者在论文中公开,训练样本来自经典着作、百科全书、论坛评论等地方,产生程序员无法理解的黑盒模型。最后,公司再次打开模型,模型的用户输入他们自己的数据。由此产生的文章的版权很难定义。

    总而言之,人工智能现在处于初级发展阶段,还有各种问题需要解决。

    从长远来看,如果人工智能被大规模应用的话,它有望在未来出现。

    当前人工智能水平较弱,但未来的潜力是可以预见的。

    技术上来说,人工智能应该创造。由于核心原理是不可证伪的,现在人工智能的重组和模仿能力已经被证明,未来算法的优化和硬件计算能力的提高可能使人工智能获得创新能力。一旦人工智能获得创新能力,文学、音乐、电视和电影行业将发生翻天覆地的变化。

    在应用中,人工智能将能够结合其技术来实现更强大的功能,并扩展未来的使用场景。结合语音识别和数据挖掘技术,人工智能可以在现场语音广播和新闻广播等场景下进行实时事实检查和同步输出。借助图像和音频/视频识别技术的结合,人工智能将能够生成各种媒体的叙述性描述

    在人工智能薄弱的阶段,想要人工智能创造艺术是不现实的,但充分利用现有技术的优势仍然具有相当大的应用价值。人工智能值得进一步研究,未来还有很大的想象空间。

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