怎样先做网站后买域名,安康市网页设计培训,做网赌网站怎么推广,wordpress更改到子目录1. 人工智能新闻
1.1. 人工智能新闻报道算法的核心是如何将未经处理的原始数据转换成新闻报道
1.2. 很少有记者为美联社决定使用机器来帮助报道这些新闻持反对意见
1.2.1. 像“Wordsmith”这样的算法#xff0c;具有自动化的洞察力、科学的叙事能力#xff0c;现在正被应用…
1. 人工智能新闻
1.1. 人工智能新闻报道算法的核心是如何将未经处理的原始数据转换成新闻报道
1.2. 很少有记者为美联社决定使用机器来帮助报道这些新闻持反对意见
1.2.1. 像“Wordsmith”这样的算法具有自动化的洞察力、科学的叙事能力现在正被应用于基于大量数据的分析报道的撰写工作
1.2.2. 相较于过去的人工撰写它真是再合适不过了
1.2.2.1. 在大部分情况下只有读到文章末尾处的署名时你才会发现这篇文章是机器写的
1.2.3. 这些算法解放了记者让他们可以去撰写更重要的新闻
1.2.3.1. 一年之内你只能覆盖约1000家公司这意味着很多人们感兴趣的公司没有被报道
1.3. 越来越多的记者开始使用算法将足球或棒球比赛的结果变成可读性强的新闻报道
1.3.1. 曾经对机器替代自己工作而感到恐慌和震惊的一些记者也开始尝试借助算法去生成清晰的新闻报道
1.4. 数据挖掘算法对美联社的报道很重要对企业来说也越来越有用
1.4.1. 算法不仅可以统计出公司或员工的工作绩效数据还可以依据月度数据的细微变化进行预测
1.4.2. 隐藏在电子表格或各种图表中的细微差别很容易让人们忽略但一旦它们被机器以自然语言的形式解释出来就会很容易引起共鸣
1.4.3. 算法还会参考读者的阅读喜好生成那些像是蹲在家里就能写出来的、深受大众喜爱的、在小报封底上读到的那种武断又充满讽刺意味的体育新闻或者带有政治偏见的报道
1.5. 任何事物都有两面性
1.5.1. 历史一再提醒我们故事是一种强大的政治工具
1.5.1.1. 数据和证据很少能改变人们的想法只有当它们被编织成一个故事时才有足够的说服力去改变人们的想法
1.5.1.1.1. 觉得给孩子接种疫苗会非常危险的人很少会被疫苗能够有效预防疾病传播的统计数据说服
1.5.1.1.2. 当你给他们讲了一个人因为没有注射疫苗而得了麻疹或天花的故事再把这个故事和数据结合起来就有可能引起他们的重视
1.5.1.2. 取代一个故事唯一的办法就是讲述另一个故事。
1.5.1.2.1. 乔治·蒙贝尔特George Monbiot在《走出废墟》Out of the Wreckage中所说
1.5.2. 通过算法生成的新闻报道获取信息也有不好的一面
2. 梦幻棒球游戏Fantasy Baseball
2.1. 在美国和加拿大有近6000万人选择该游戏中的美国职业橄榄球大联盟NFL的虚拟球员组成球队
2.2. 雅虎已经开始使用“Wordsmith”从每周生成的NFL虚拟球队数据中生成个性化的新闻
2.3. 人类不可能花费大量的时间每周创造出数百万条新闻来满足游戏玩家了解自己的虚拟球队在比赛中的表现的欲望
3. 剑桥分析公司
3.1. Cambridge Analytica
3.2. 已经开始“无情地”利用新闻故事来改变人们的观点了
3.3. 收集了8700万位Facebook用户的个人信息用于开发人的“心理学档案”然后通过与新闻报道进行比对影响选民在选举中的抉择
3.4. 起初该算法随机分配新闻故事但它会逐渐了解到哪些故事可以吸引更多的点击量
3.5. 美国那些思想保守的白种年轻人对“抽干沼泽”“筑起高墙”之类的短语反应积极
3.5.1. 算法将自己生成的这类故事推送到他们的Facebook页面以满足其对这类新闻的胃口
3.5.2. 算法所做的就是确保这些故事能出现在最可能受其影响而改变观点的人面前而不是浪费在其他人的身上
3.6. 剑桥分析公司实际上操纵了选民
3.6.1. 这恰恰揭示了该公司的宗旨和核心价值——新闻故事对事件的影响力
3.7. 尽管剑桥分析公司已经倒闭但仍有许多公司在继续挖掘数据为那些愿意付钱的机构或个人提供战略决策
3.7.1. 倘若我们想要为生活保留一点控制权就需要了解我们的情绪和政治观点是如何被这些算法摆布的以便在外部信息相同的情况下能够根据自己的情况去进行判断
4. 思想的交流
4.1. 创造的精髓无关机械但每一个创造的结果都需要机械来实现这解释起来并不会比解释打嗝更简单
4.1.1. 道格拉斯·霍夫斯塔特
4.2. 计算机是扩展人类智慧的强大工具
4.3. 机器学习的新思想挑战了许多关于机器永远不可能具有创造性的传统论点
4.3.1. 算法可以自行获取数据并学习
4.4. 许多人会认同探索型创新和组合型创新可能是算法能够实现的因为其依赖于人类早前的创造力算法会扩展或组合这些创造力
4.5. 变革型创造力并不是无中生有实际上它是在“扰动”现有的系统
4.5.1. 科学家开始认识到真正的新事物可脱胎于旧事物的组合而整体的行为远比构成它的部分复杂
5. 涌现理论
5.1. 目前科学界对涌现理论较为推崇它是对还原论观点的纠正
5.1.1. 在还原论观点中一切都可以还原成简单的原子和基本规律
5.2. 在复杂的自适应系统中凡一个过程的整体的行为远比构成它的部分复杂皆可称为“涌现”
5.2.1. “涌现”指一个系统中个体间预设的简单互动行为造就的无法预知的复杂样态
5.3. 我们发现意识和水的湿润特性都应归为涌现现象因为一个单一的水分子不会有湿润的特性只有一组水分子在某一时刻作为整体才具有湿润性
5.3.1. 一个神经元没有意识但许多神经元在一起构成神经网络就可以产生意识
5.4. 学术上有一个很有趣的推断基于涌现现象的观点时间的概念并不是绝对的它的出现是人类对宇宙认知不足的产物
5.5. 应该把那些新的复杂算法产出的结果看作“涌现现象”
5.5.1. 这些结果都是创造它们的规则的产物但这些结果的整体行为往往大于组成它们的各部分的总和
6. 创造性
6.1. 它源于20世纪40年代广告业高管亚历克斯·奥斯本Alex Osborn写的“心灵鸡汤”类书籍
6.1.1. 它是扩大、延展、进化、成熟的冲动是一种表达和激活躯体所有能力的倾向这种能力的激活增强了躯体或‘自我’。
6.1.1.1. 心理学家卡尔·罗杰斯
6.1.2. 它在促使我们更具创造力方面发挥了巨大的作用
6.1.2.1. 它给了我们在日常生活中经常缺失的点燃创造性的“火镰”最终它可能会帮助人类减少机械重复的行为
6.2. 如果没有意识的概念我们就无法理解什么是创造力我们为什么会有创造力
6.3. 对于情绪而言一则故事或一幅绘画要比一台试图扫描我们情绪状态的核磁共振扫描仪更好
6.4. 艺术是最接近生命本质的东西这是一种放大了的体验是一种超越个人命运与他人接触的方式
6.5. 艺术在调解个人与群体的关系中所扮演的政治性角色也是关键的
6.5.1. 它往往是关于改变现状的愿望打破人性打破当前的游戏规则为我们的人类同胞创造更好的或者仅仅是不同的东西
6.6. 在商业化“创造性”之前创造性活动的目的在于捕捉人类试图理解世界存在的意义
6.7. 我们的生活就是一种创造性的行为
6.7.1. 莎士比亚是最早意识到这一点的人之一
6.8. 创造力与死亡息息相关也与人类的意义密不可分
6.8.1. 死亡是我们重视创造力的原因之一
6.8.2. 如果柯普真的成功地编写了一种算法可以大量生成肖邦的玛祖卡舞曲就好像它让肖邦不朽一样这会让我们感到开心吗
6.8.2.1. 反而觉得它会让肖邦创作的作品贬值
6.8.2.2. 真正重要的是肖邦的选择
6.8.2.3. 难道国际象棋在某种程度上不是因为计算机的力量被贬低了吗
6.8.3. 许多人认为如果我们彻底解决了死亡的问题创造出不朽的自己将会使生命贬值使活着的每一天都变得毫无意义
6.8.4. 在某种程度上讲我们必死的命运确实很重要
6.8.4.1. 意识到我们必死的命运是意识的代价之一
6.9. 抨击人工智能创造力的声音
6.9.1. 它无法反思自己的输出无法判断其是好是坏是值得分享还是直接删除
6.9.2. 这种自我反思的能力被证明是可能实现的
6.9.2.1. 可以创建具有对抗性的算法来判断一件艺术品是过于因循守旧还是偏离了我们所认为的艺术的边界
6.9.3. 机器所有的创造力都是由人类的思维和智慧来启动和驱动的我们还没有发现机器被强制去表达自己
6.9.3.1. 曲艺中的双簧它们是在台前表演假动作的人为在台后渴望表达自己的我们提供了喉舌
6.9.4. 创建拥有自由意志的程序与自由意志的含义本就是一组悖论
6.9.4.1. 我们可以像机器一样过着日复一日、一成不变的生活也可以突然做出选择停下来打破常规创造新事物
6.9.5. 人类创建具有创造力的算法的动力在很大程度上不是由于扩大艺术创作的欲望而是为了增加商人们在银行的存款
6.9.5.1. 有太多的项目打着人工智能的旗号但其实它们只不过是统计学或数据科学
6.9.5.2. 就像在世纪之交时所有的商业公司都希望成功地在公司名称的末尾加上“.com”一样现如今在公司名称中加上“AI”或“Deep”正是这些商业公司赶时髦所利用的标签而已
6.9.5.3. 商人们希望让人们相信人工智能太伟大了几乎无所不能它可以自己写文章、作曲、绘画
6.9.5.3.1. 这一切都是为了让投资人相信如果他们进行投资人工智能将改变他们的业务
6.9.5.4. 当抛开炒作你会发现驱动这场革命的仍然是人类的思维和智慧
7. 讲故事
7.1. 允许算法基于现有文本生成文章所带来的风险当然就是剽窃
7.1.1. 倘若因为剽窃文章而被原作者起诉人们就会觉得人工智能生成的文章并不像想象的那么好了
7.2. 尽管算法具有可变性和创新性但目前就讲故事的算法而言它们并不会威胁到作者
7.3. 即便是数学家之间讲的逻辑故事也是人类思维的专属品
7.4. 既然有这么多故事可以讲那么选择哪些故事仍然是一个问题
7.4.1. 只有人类创造者才会明白为什么另一个人的大脑会跟随他们的创造之旅
7.4.2. 毫无疑问计算机一定会在创造的旅途中为我们提供帮助但它可以成为的是望远镜或者打字机而不是故事的讲述者
8. 意识
8.1. 在机器变得有意识之前它不会仅仅是一个扩展人类创造力的工具
8.2. 通过机器学习、交互式学习人工智能具有了某种类似人脑反馈性质的行为特质
8.3. 人脑神经网络在清醒时和深度睡眠时我们最无意识的状态区别的研究两者的关键区别似乎是反馈的质量不同
8.3.1. 大脑在清醒时有意识活动会从大脑中的一个地方开始并在整个神经网络中级联再反馈回原始来源然后反复重复这个动作序列
8.3.2. 观察处于深度睡眠的大脑我们只能看局部的兴奋其没有形成这种反馈的机制
8.4. 在未来依靠我们人类所有的科学成果在创造有意识的机器的道路上不会有什么难以逾越的障碍
8.5. 一旦我们成功了希望机器的意识与我们的意识截然不同相信它会告诉我们它是什么样的
8.5.1. 创造性的艺术将成为我们互相了解的关键
8.6. 在未来是否真的有一天当机器变得有意识时讲故事会是一个重要的工具
8.6.1. 机器可能是被强迫讲故事的而不是像我们一样拥有那种讲故事的冲动
8.6.2. 就像故事是一种强大的政治工具把人类社会维系在一起如果机器变得有意识那么其分享故事的能力可能会把我们从对人工智能有所恐惧的世界中拯救出来现在科幻题材的作品经常描述未来的机器是多么的恐怖
8.6.3. 一旦施暴者允许自己进入受害者的内心那么他就很难继续残忍地施暴
8.6.3.1. 想象自己成为自己以外的人会是什么样这是我们人性的核心
8.6.3.2. 人性本善道德之端
8.7. 如果机器变得有意识那么向机器灌输同理心可能会把我们从《终结者》的故事中“拯救”出来
8.7.1. 如果机器变得有意识那么向机器灌输同理心可能会把我们从《终结者》的故事中“拯救”出来
8.7.2. 计算机的叙事智能可以减轻我们对‘邪恶的人工智能’接管地球的担忧。
8.7.2.1. “Scheherazade-IF”的首席研究员里德尔
8.8. 在异变发生之时人类的命运将取决于与有意识的机器的互相理解
8.9. 如果它们变得有意识那么人类在一开始也不太可能理解它们
8.9.1. 最终会是机器的绘画、音乐、小说、创造性作品甚至是它们的数学给予我们机会去破译机器的代码感受机器的感受
