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        人工智能對傳媒業(yè)的改變和影響

        2018-01-16 21:31:36方曦
        視聽界 2017年6期
        關(guān)鍵詞:機器人人工智能算法

        方曦

        北京時間2017年8月8日21點19分,四川阿壩州九寨溝縣發(fā)生里氏7.0級地震。21點37分15秒,一條全文585字的地震速報消息經(jīng)由中國地震臺網(wǎng)官方微信率先在全球發(fā)布,內(nèi)容涵蓋了速報參數(shù)、震中地形、熱力人口、周邊村鎮(zhèn)、歷史地震、震中天氣等八方面權(quán)威數(shù)據(jù),同時配有五幅圖片。這條消息的作者,是中國地震臺網(wǎng)人工智能系統(tǒng),寫作用時25秒。往前追溯,2017年1月17日,《南方都市報》寫稿機器人“小南”正式上崗,首篇300多字的春運報道生成用時不到1秒。

        機器人也來寫稿了,媒體記者、編輯的飯碗還端得穩(wěn)嗎?一時間,出現(xiàn)各種討論、擔(dān)憂。事實上,不止寫稿,人工智能在傳媒領(lǐng)域的實踐早已從最初的數(shù)據(jù)搜集,延展到內(nèi)容生產(chǎn)、渠道分發(fā)等環(huán)節(jié)。今年3月的全國兩會上,人工智能首次被寫進《政府工作報告》,列為需要加快研發(fā)和轉(zhuǎn)化的五大技術(shù)領(lǐng)域之一。7月,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,明確了我國新一代人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo):“到2020年,人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進水平同步,人工智能產(chǎn)業(yè)成為新的重要經(jīng)濟增長點;到2030年,人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平,成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心”。10月,習(xí)近平總書記在黨的十九大報告中提出,要加強國家創(chuàng)新體系建設(shè),強化戰(zhàn)略科技力量,推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。發(fā)展人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面,這會給正處在融合發(fā)展關(guān)鍵期的傳統(tǒng)媒體帶來哪些契機?智媒時代,人工智能可能取代人力嗎?

        一、人工智能在傳媒業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀

        人工智能試水傳媒業(yè)后,以人為主導(dǎo)的媒介形態(tài)逐漸發(fā)生變化。在生產(chǎn)端,各大巨頭加緊布局,爭先恐后地邁進自動化門檻;在分發(fā)端,智能客戶端遍地開花,人機互動越發(fā)個性化。線索搜集、處理,內(nèi)容生成、分發(fā),產(chǎn)品推廣、反饋……在上述流程的各個環(huán)節(jié),或多或少都能感受到人與機器的應(yīng)用連接。

        (一)寫稿機器人:試水內(nèi)容生產(chǎn),依托大數(shù)據(jù)速出稿件

        機器人寫稿,被認為是人工智能在傳媒業(yè)的顛覆式創(chuàng)新。美聯(lián)社有“Wordsmith”、《華盛頓郵報》有“Heliograf”、新華社有“快筆小新”、騰訊有“Dreamwriter”、今日頭條有“張小明”……全球媒體紛紛推出自家的寫稿機器人。機器人是如何寫稿的,稿件質(zhì)量怎么樣?我們來做個盤點。

        1.格式化的財經(jīng)、賽事消息

        這是機器人寫稿目前最常應(yīng)用的領(lǐng)域。以美聯(lián)社為例,2014年7月,美聯(lián)社與一家科技公司達成協(xié)議,使用對方的Wordsmith平臺自動編發(fā)企業(yè)財報。三個月后,這套人工智能系統(tǒng)通過算法學(xué)習(xí),掌握了新聞寫作的基本規(guī)范,平均每個季度能生成4000篇左右財報。2015年,美聯(lián)社將Wordsmith的應(yīng)用范圍擴大到體育板塊,并透露,下一步還要開發(fā)算法,爭取將文字消息自動轉(zhuǎn)換成廣播音頻。

        在國內(nèi),擅長寫這類消息的機器人代表有新華社的“快筆小新”和今日頭條的“張小明”?!翱旃P小新”現(xiàn)供職于新華社經(jīng)濟信息部、體育部以及《中國證券報》。機如其名,無論是一句話報盤,還是長篇大論的公司財報,人類記者花幾十分鐘甚至幾個小時才能寫就的稿子,“快筆小新”分分鐘就能生成若干篇。

        今日頭條的“張小明”更加專注體育圈。里約奧運會開賽一周,“張小明”6天生成200多篇稿件,平均每天出稿三四十篇。有業(yè)內(nèi)人士評價,高產(chǎn)還不是它的最大優(yōu)點。“張小明”上崗的更大意義在于,它能一場不落地關(guān)注奧運賽場上所有設(shè)定需要它關(guān)注的比賽。這些比賽有些是常人眼中的冷門項目,但從反饋來看,用戶關(guān)注度并不低。換句話說,“張小明”的出現(xiàn),彌補了媒體人手有限的短板,觸發(fā)的長尾效應(yīng)出乎意料地顯著。

        2.大數(shù)據(jù)解讀稿

        擅長撰寫這類稿件的機器人代表是微軟中國研發(fā)的“小冰”。近一兩年,“小冰”頻繁亮相,先后擔(dān)任過東方衛(wèi)視早間新聞主播、中國教育電視臺選角導(dǎo)演、優(yōu)酷自頻道人工智能主播等。如今,它的新身份是《錢江晚報》特約記者,在報社APP“浙江24小時”設(shè)有專欄。

        “小冰”的數(shù)據(jù)處理、分析能力很強,加上有微軟必應(yīng)搜索大數(shù)據(jù)支撐,它能輕松捕捉用戶興趣點。常態(tài)工作中,它會以“一個標(biāo)題、一幅圖片、一段概要、兩種觀點”的形式,自動抓取熱點事件,羅列交鋒觀點,邀請網(wǎng)友互動點評。它還會不定期地推出數(shù)據(jù)解讀稿。比如今年春節(jié)后推出的作品《全國烹雞地圖來了,哪種“雞”征服了你的味蕾》,這是一篇基于大數(shù)據(jù),盤點國人吃雞喜好的策劃報道。由編輯確定選題,工程師定制模板、研發(fā)算法,“小冰”自動分析生成。文章梳理了8道最受人們歡迎、以雞為食材的過節(jié)菜肴,又根據(jù)南北差異,繪制了一幅栩栩如生的全國“雞菜”地圖,選擇在春節(jié)剛過完上線,應(yīng)景又生動。

        和其他機器人一樣,“小冰”也會寫一些文體賽事類消息。所不同的是,它的預(yù)測能力驚人,成功預(yù)測過的賽事包括:格萊美獎、奧斯卡獎,還有多場NBA比賽。準(zhǔn)確度之所以如此之高,源于“小冰”具備了將學(xué)習(xí)模型用于全網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析能力,即依賴大數(shù)據(jù)。

        (二)聊天機器人:優(yōu)化產(chǎn)品分發(fā)渠道,提升人機交互體驗

        要說和機器人聊天,估計大家最先想到的是蘋果Siri。其實,不止蘋果這類科技公司,很多新聞機構(gòu)也在搶占聊天機器人的新風(fēng)口。聊天機器人具備更強的關(guān)鍵詞識別能力,在人機互動的過程中,它們會將用戶使用過的關(guān)鍵詞搜集反饋到數(shù)據(jù)庫,經(jīng)由勾勒、復(fù)刻用戶畫像,精準(zhǔn)定位、定向推送,由此實現(xiàn)產(chǎn)品分發(fā)渠道的優(yōu)化。

        今年4月,F(xiàn)acebook在F8開發(fā)者大會上宣布,聊天機器人“Chatbot”上線。Facebook Messenger向開發(fā)者開放,它將助力媒體實現(xiàn)人機對話。很快,包括美國有線電視新聞網(wǎng)CNN、英國《衛(wèi)報》在內(nèi)的傳媒巨頭紛紛試水。

        CNN的聊天機器人每天會向用戶定點推送頭條新聞。每條推送下方,都有三個選項:閱讀全文、獲知梗概、向CNN提問。只要提問,機器人就會自動捕捉問題關(guān)鍵詞,分析比對后,為用戶推送匹配的資訊。英國《衛(wèi)報》的美食機器人“Sous-Chef”則有教人做菜的本領(lǐng)。但凡有想吃卻不會燒的菜,咨詢“Sous-Chef”,它就會根據(jù)食材、做法等關(guān)鍵詞,為用戶定制菜譜推送。

        (三)虛擬編輯:智能化輔助生產(chǎn),解放媒體人力

        全天自采新聞多,有哪些更適合上社交平臺呈現(xiàn)?美國《紐約時報》虛擬編輯“Blossomblot”解決這個問題很拿手。“Blossomblot”每天會過濾社交平臺上的海量文章,并根據(jù)大數(shù)據(jù)預(yù)判,篩選出大家最感興趣的內(nèi)容,優(yōu)先推薦。來自報社內(nèi)部的統(tǒng)計顯示,經(jīng)由“Blossomblot”篩選后自動推薦的文章,點擊量是普通文章的38倍。

        英國機構(gòu)Full Fact去年研發(fā)出一款新聞自動核查校對程序。它能從幾十家英國新聞網(wǎng)站上搜尋信息,一旦發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)謠言,就會澄清、粉碎它們。項目負責(zé)人自信,不久的將來,事實核查所經(jīng)的各個環(huán)節(jié)都將實現(xiàn)智能化。

        二、人工智能會取代媒體記者、編輯嗎?

        機器人出稿有多快?騰訊機器人“Dreamwriter”一天能寫超過2000篇財經(jīng)科技類稿件、500篇體育類稿件;第一財經(jīng)的“DT稿王”,一秒能寫28個字,一分鐘就是1680個字;美聯(lián)社機器人“Wordsmith”一個季度能出4000篇左右公司財報。如此高產(chǎn)高效,的確非人力所能及。

        人工智能在傳媒領(lǐng)域的實踐有多火?以國內(nèi)媒體為例,據(jù)不完全統(tǒng)計,僅今年全國兩會期間,從中央到地方,就有12家媒體推出了15款智能機器人。從終端形式來看,推出實體機器人的媒體有5家,推出虛擬機器人的有5家,兩者兼有的有2家。

        如此蓬勃的發(fā)展勢頭,不由讓人疑惑:會有那么一天,人類記者、編輯被機器人取代嗎?事實上,類似的擔(dān)心在人工智能付諸實踐的若干領(lǐng)域都在不斷被討論。這些擔(dān)心并非空穴來風(fēng)。高盛集團去年在一篇調(diào)查報告中提到:“當(dāng)下,人工智能帶來的自動化及效率提升在各領(lǐng)域都縮減了約0.5%-1.5%的勞動工時?!边@意味著,今后,越是低附加值領(lǐng)域,人工智能取代人類的可能性就越大。只是,在傳媒領(lǐng)域,下這種擔(dān)心的結(jié)論為時尚早。

        (一)人工智能實踐暫時離不開人為干預(yù)

        一個顯而易見的事實是:至少目前,機器人參與的所有媒體實踐都離不開人為干預(yù),因為它所依賴的算法、模板、大數(shù)據(jù),短期內(nèi)都離不開人。

        1.自動成稿需要人為干預(yù)

        現(xiàn)階段,機器人成稿快是優(yōu)點,但行文格式單一、可讀性差,也是回避不了的硬傷。對照出稿流程,按需定制的新聞模板決定了成稿框架;用戶的參與熱度左右了大數(shù)據(jù)體量;技術(shù)人員開發(fā)算法的水平,影響到出稿準(zhǔn)確度。有鑒于此,機器人寫稿的應(yīng)用范圍才會更多集中在需要數(shù)字說話的財報、賽事領(lǐng)域。其他需要深入采訪,或者強調(diào)個性化表達的調(diào)查報道、評論、訪談類體裁,短期內(nèi)機器人還不能勝任。

        2.深度學(xué)習(xí)依賴人為干預(yù)

        人機互動,不僅僅是人與機器聊天,優(yōu)化分發(fā)渠道、定制推送產(chǎn)品的過程,也是機器人充實大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的過程。通常,研究人員需要花幾年時間來確定目標(biāo)對象的屬性、特征,搭建重點模型,再通過算法、代碼,幫助機器人理解模型。之后,在人機互動的過程中,機器會自動搜集、比對、標(biāo)記接收到的數(shù)據(jù),并根據(jù)優(yōu)先級,做出針對性的吸納、學(xué)習(xí)。經(jīng)過這個過程,機器的圖像識別能力和語音辨別能力會呈幾何級提升,并且理論上,它接觸到的數(shù)據(jù)越多,就越聰明。一個影響很廣的例子,就是谷歌公司的智能圍棋程序“AlphaGo”。它與人類棋手交鋒越多,就越熟悉人類的出棋套路,針對性地見招拆招。

        了解其原理,不難發(fā)現(xiàn),機器人深度學(xué)習(xí),起碼有兩方面依賴人為干預(yù)。一是研發(fā)人員的前端準(zhǔn)備,后端跟進、監(jiān)控,這個過程需要程序人員不斷設(shè)計完善算法、模型;一是用戶反饋。反饋數(shù)據(jù)決定了數(shù)據(jù)庫的體量和質(zhì)量,數(shù)據(jù)有效性越高,機器的智能化水平就越高。反之,則會導(dǎo)致機器人“黑化”,通俗的說法,就是機器人學(xué)壞了。

        典型的例子是微軟聊天機器人“Tay”。初次亮相時,“Tay”表現(xiàn)得彬彬有禮。然而上線僅僅24小時,它在和人互動時就爆了粗口,甚至屢屢發(fā)出涉及種族主義的不當(dāng)言論。在做出緊急下線“Tay”決定的同時,微軟方面也無奈地表示,“Tay”學(xué)習(xí)能力很強,它有將搜集到的信息內(nèi)化的能力,但卻無法辨別信息好壞。由于使用者的不確定性,這種信息照單全收模式,直接導(dǎo)致了“Tay”的“黑化”。如此看來,機器人智能化水平的高低,不僅取決于研發(fā)技術(shù),也與使用者的素質(zhì)休戚相關(guān)。打個形象的比方,現(xiàn)階段,離開了人機互動,機器的初始智能就像一張白紙,在白紙上畫什么樣的畫,則取決于人為干預(yù)。

        (二)人工智能尚在試水,未涉及核心采編業(yè)務(wù)

        客觀地說,相比科技企業(yè),媒體還不具備人工智能的開發(fā)實力。盡管爭先恐后的試水態(tài)度值得肯定,但細看之下,目前,除少部分媒體引入人工智能時,有從戰(zhàn)略到執(zhí)行的系統(tǒng)方案,更多媒體還是在體系內(nèi)的某個環(huán)節(jié)做著針對性的有限嘗試,并且開發(fā)依賴的大數(shù)據(jù)大多由科技公司提供。比如Facebook開發(fā)的Facebook Messenger chat平臺。目前在這個平臺上有11000多個聊天機器人,專長覆蓋了新聞、財務(wù)、娛樂、生活等門類,CNN、英國《衛(wèi)報》的聊天機器人都是基于這個平臺。

        盡管系統(tǒng)戰(zhàn)略、技術(shù)平臺尚不具備,但行業(yè)內(nèi)盲目跟風(fēng),快速上馬人工智能項目的現(xiàn)象依然存在。一些媒體推出的所謂黑科技,短暫亮相后,很快銷聲匿跡。這種應(yīng)景式的被動應(yīng)承,自然不會涉及媒體核心采編業(yè)務(wù)。機器人取代記者、編輯,也就成了無稽之談。但這種行動過當(dāng),卻會帶來資源浪費。

        三、人工智能時代,媒體發(fā)展趨勢展望

        我們正處在由技術(shù)革新推動的行業(yè)轉(zhuǎn)型期,智媒時代已然迫近。在可預(yù)見的未來,人工智能技術(shù)將對媒體生產(chǎn)、傳播的方方面面產(chǎn)生深遠影響。新技術(shù)更新迭代快馬加鞭,傳統(tǒng)媒體無法視若無睹,更不可能置身事外。順應(yīng)發(fā)展,必須采取“升維”思路,變“傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)思維”為“人工智能思維”,站在戰(zhàn)略高度,將“Think Mobile”(移動思維)轉(zhuǎn)換為“Think AI”(智能思維),探索嘗試“內(nèi)容+技術(shù)+市場”的全產(chǎn)業(yè)鏈運營。

        (一)強化陣地意識,構(gòu)建人機協(xié)作的互補共生體系

        媒體人應(yīng)謹記,無論人工智能如何發(fā)展,機器,只能是輔助人力的高效工具;人,才是新聞生產(chǎn)和傳播的主體。

        當(dāng)前,行業(yè)內(nèi)對發(fā)展人工智能存在兩種非理性狀態(tài):一是一哄而上的跟風(fēng)炒作,二是過分保守、觀望。必須承認,機器在數(shù)據(jù)處理、分析、核查等方面的效率確實比人高。理性看待它的發(fā)展,強化陣地意識,不盲從、不回避、不慌張,積極構(gòu)建人機協(xié)作的互補共生體系,將是未來一段時期,媒體轉(zhuǎn)型升級的大勢所趨。

        人工智能輔助數(shù)據(jù)處理。從生產(chǎn)端到分發(fā)端,穩(wěn)扎穩(wěn)打、合理安排人工智能輔助作業(yè),將極大提升效率、節(jié)約成本、解放人力,讓更多編輯、記者有時間、有精力去創(chuàng)作富有溫度的作品。

        人工智能輔助內(nèi)容呈現(xiàn)。這幾年,VR(虛擬現(xiàn)實)、AR(增強現(xiàn)實)、H5技術(shù)日漸成為媒體新寵。幾乎每隔一段時間,行業(yè)內(nèi)就會出現(xiàn)現(xiàn)象級的爆款產(chǎn)品。比如,人民日報客戶端H5產(chǎn)品《快看吶!這是我的軍裝照》、江蘇衛(wèi)視跨年演唱會360°全景體驗式VR直播、騰訊與故宮合作推出的“Next Idea × 故宮”文創(chuàng)系列……新技術(shù)加持包裝的媒體產(chǎn)品,呈現(xiàn)方式靈活、用戶體驗新鮮,契合智媒時代多元化的受眾需求。

        (二)儲備力量,打造“全媒體記者+算法工程師”的人才高地

        大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)和前提。未來,誰擁有的數(shù)據(jù)量越大、質(zhì)量越高,誰就越能占據(jù)高點,掌握發(fā)展主動權(quán)。當(dāng)前,傳統(tǒng)媒體正處在向縱深融合發(fā)展的關(guān)鍵期,行業(yè)轉(zhuǎn)型升級勢在必行,對從業(yè)人員的要求,也從最早的熟練掌握采編業(yè)務(wù),提升到兼具圖片、音頻、視頻處理能力,靈活對接全媒體平臺等。

        媒體需要復(fù)合型人才,更需要復(fù)合型的人才隊伍。如果說全媒體記者和互聯(lián)網(wǎng)用戶為大數(shù)據(jù)采集提供了取樣支撐,那么“算法工程師”則是賦予機器深度學(xué)習(xí)能力的靈魂人物。他們運用數(shù)學(xué)和計算機知識,搭建模型、設(shè)計算法,訓(xùn)練機器人采集、分析數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí),不斷提升業(yè)務(wù)水平。去年,今日頭條遠赴美國硅谷招兵買馬,開出百萬高薪招募資深算法構(gòu)架師。在可預(yù)見的未來,這種對技術(shù)人才的重視和培養(yǎng)或?qū)⒊蔀橹髁?。盡早打造“全媒體記者+算法工程師”的人才高地,夯實發(fā)展人工智能的底氣,搶得先機。

        (三)融合傳播,善用用戶大數(shù)據(jù),發(fā)展平臺型媒體

        以往,傳統(tǒng)媒體大多是單一的線性傳播,受眾的個性化選擇被忽視。智媒時代,以個人為基本單位的傳播能量被激活。發(fā)展平臺型媒體,意味著打通傳統(tǒng)媒體與互聯(lián)網(wǎng)的連接。在這個開放的平臺上,平臺自身就是一個信息傳播共同體。受眾既是媒體產(chǎn)品的用戶,也是人機交互的內(nèi)容生產(chǎn)者和傳播者。人與人、人與機器,在一次次協(xié)同互動中完成用戶數(shù)據(jù)的積累、聚合。大數(shù)據(jù)體量、質(zhì)量直接影響到算法的實現(xiàn)程度。平臺型媒體集納的人氣越多,就意味著用戶數(shù)據(jù)采樣越多,科學(xué)取用,再經(jīng)深度算法學(xué)習(xí),就能幫助人工智能系統(tǒng)快速迭代,升級進化,繼而進入人機互動體驗升級、用戶黏性升級、大數(shù)據(jù)升級、算法升級、人工智能升級的良性循環(huán)。

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