关于人工智能的研究
随着siri的出现,能跟你的手机交谈已经不是什么难事.那么你有想过,早上起床端一杯咖啡,跟你的电脑聊早间新闻吗？
人工智能（ai,artificialintelligence）正在飞速发展,很快这匪夷所思的一幕就能成为现实了.随着技术的成熟,ai已经史无前例的学会了阅读新闻并答疑.事实上,这一技术的难点在于ai对文章的“理解”.
完成这项技术,究竟有多难？
ai真的能“理解”新闻吗？对于ai来说,读一篇新闻最难的不是新闻本身,而是ai对于世界认知和常识的缺乏.
“电脑（从阅读中）无法获得对人类世界大体的认知和小说、情景喜剧中的常识.”斯坦福大学的chrismanning教授说.
与我们不同,ai并不能通过各种感知来了解世界,信息、数据是它的唯一通道.当读者坐下来简单的浏览一篇报道时,ai需要从数据库里获得大量的信息来弄清报道中提到的每一个概念,这个工程量的庞大超乎了我们的想象.
ai的优点在于其对句子解构和语法模式的准确分析和把握,缺点在于,ai缺乏对真实世界的体验数据以及人类社会已经积累起来的数量巨大的社会互动经验.语言都是抽象的,ai需要时间去克服这一点.
程序员们是怎么做的？
为了在这一方向取得突破,去年,谷歌deepmind公司（就是开发出alphago的那家）设计了一个“算法”.他们用《每日邮报》（dailymail）和美国有线电视新闻网（cnn）训练这个“算法”对短篇故事的阅读理解.这个团队利用文章顶部的要点总结来制作简单的理解性题目,进而锻炼该算法在文章中寻找要点.
程序员们为数据库中的词汇贴上分类标签,以便ai处理.作为数据源,《每日邮报》（dailymail）和美国有线电视新闻网（cnn）至关重要.程序员们不仅要确认数据源足够新鲜、庞大,还要确认其准确度.“这实在很难.”frederking说,“一不小心,你的ai就会认为巴马在肯尼亚出生.”
现在,manning教授领导的团队以新的流线处理模型“算法”,避开无谓的纠结点,有效提升了新“算法”的准确率.与deepmind的.“算法”相比,该“算法”的cnn成绩高出8%,dailymail成绩高出10%,平均得分达70%.
ai的“学习模式”
近几年来人工智能的迅速发展,很大程度上得益于“深度学习”（deeplearning）算法.这项技术某种程度上模仿了人类大脑内神经系统的运作模式,非常擅于从海量信息中寻找模式.
据英国牛津大学计算机科学系助理教授西蒙·威特森(shimonwhiteson)说:“借助深度学习技术,你能够将海量数据输入一个大型神经网络,然后它自己就能完成从头到尾的自我训练.”
另外还有一种学习算法称为“强化学习”（reinforcementlearning）.这种算法通过自身的经历产生奖励信号,逐步修正最优策略并进步.著名机器人alphago身上所具有的即是这种算法.
惊才绝艳的人工智能
不仅仅是“理解”新闻,人工智能在各个领域也创下惊人的成就.
去年九月,腾讯财经发布了一篇由其开发的自动化新闻写作机器人生成的新闻报道,此举引起国内一波关于ai的热议.人们纷纷怀疑:未来,机器人是否将取代人类记者？
今年三月,由日本名古屋大学佐藤·松崎研究室,研发的机器人写的小说,入围日经新闻社“星新一奖”初审.虽然最终被确认其故事创意由人类提供,但是机器人完成的整个故事框架毫无破绽,没有语法、逻辑错误,甚至瞒天过海、通过了初审组的“法眼”.
同月韩国,世界围棋冠军、职业九段棋手李世石,和谷歌旗下deepmind公司研发的alphago机器人举行人机大战.这场比赛以出人意料的4:1,alphago机器人大胜李世石而落下帷幕.引发新一轮热议.
今年五月,美国百大律师事务所之一baker&hostetler将启用人工智能机器人ross,负责协助处理企业破产相关事务.“ross”先生由ibm超级电脑watson推出.据悉,baker&hostetler是全世界第一个获得授权使用人工智能开展法律事务的大型律所.
未来,人工智能将走向何方？
“机器人取代人类”的担心是多余的.清华大学新闻与传播学院教授王君超直言:“新闻是有温度的,机器人做新闻给人看,很可能像报纸的静态版面一样,在昙花一现之后,优雅地死掉.”在新闻报道方面,与资深记者相比,机器人完成的报道始终有差距.
事实上,无论是记者、作家、棋手还是律师,机器人只负责减轻人类的负担,而人类的灵魂地位不会改变.事实是,未来,随着技术的发展,机器人能把人类从简单重复的、危险的工作中解放出来,使人们可以投入到更具创造性的工作中.正如名古屋大学的佐藤教授一再强调:“变得聪明的不是机器,而是我们人类！”
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