深度学习技术下，AI大有可为：探秘如何让AI更加智能地“写文章

　　在当今社会，人工智能（AI）技术的发展已经从简单的规则引擎和逻辑推理，转变为以机器学习和深度学习为基础的复杂智能系统。

　　其中，AI写作已经成为数字营销、自媒体、新闻传播等领域中普遍被应用的关键技术。通过训练深度学习模型，可以让AI更加智能地“写文章”，大大提高文章生产的效率和质量。本文将以“深度学习技术下，AI大有可为：探秘如何让AI更加智能地‘写文章’”为题，重点讲解AI写作的现状和未来。

　　I. AI写作的现状

　　AI写作可以分为两类：一类是基于规则推理的自然语言生成（NLG），另一类是基于机器学习和深度学习的语言模型自动写作。

　　1. 基于规则推理的自然语言生成

　　基于规则推理的NLG，是一种基于人工编写的语言生成规则，通过规则推理得出语言生成结果。该技术是较早应用于AI写作的方法。该类技术主要应用于机器翻译、智能客服系统等领域。

　　以机器翻译为例，该领域中，最具代表性的是统计机器翻译（SMT）。该方法主要是通过概率模型来计算目标语言中每个词语的概率，并依据不同的语料库、分词、句子切分等因素来进行统计机翻。然后，再通过一系列的规则来确定概率最大的翻译结果。

　　该技术也可以用于文本生成，但是其效果不如采用机器学习和深度学习的方法，因为基于规则的NLG，需要事先设置好规则和模板，且基于人工思考设计，无法比较好地适应未知领域的文本生成。

　　2. 基于机器学习和深度学习的语言模型自动写作

　　基于机器学习和深度学习的语言模型自动写作，是一种采用机器学习算法和深度神经网络结构进行文章自动写作的技术。

　　前几年，文章自动写作技术的代表是语言模型的生成式方法，其中最著名的是LSTM（长短时记忆网络）。该技术的应用最早在机器翻译、OCR文字识别，表情生成等方向上。但是在自然语言生成方向，由于句子长度限制、复杂度和准确性等方面的限制，其效果较差。

　　近几年，一种新的方法被广泛使用，即“基于大型预训练的语言模型”。这种方法利用深度学习技术训练一个庞大的神经网络模型，基于大量离线的语料库对模型进行预训练，然后利用有监督、无监督等方式对语言生成效果进行优化，提高文章自动生成的质量和实时性。

　　II. AI写作的未来

　　1. 应用场景的拓展

　　AI写作技术的应用场景最初主要集中在新闻、评论、博客等领域，但随着AI技术在各行各业的广泛应用，其应用领域也会进一步扩展。例如，AI写作可以为企业的邮箱写作提供极大方便、减轻劳动量，还可以帮助在线教育机构从师任何限制，让海量的学生都能得到实时的、质量最好的在线教育体验。

　　2. 深入人性思考

　　未来随着AI技术的普及和发展，AI将会更加懂得人性的思考，如情感的表达、主题的把握、语言的符号组合等方面。未来的AI写作将能够更加好的与人们进行沟通交流，而不仅仅是单纯地进行语言翻译或文章生成。

　　3. 强化不同用途下的自动生成水平

　　未来的AI写作技术将会更加注重在不同场景下自动生成的效果和质量。例如，针对不同的媒体类型和主题类型，AI写作的语境和风格都将得到更好的适配。尤其是在具有自动表述和逻辑推理能力的证明文书、文献摘要、科技论文等领域，AI写作将呈现出强大的自动生成能力。

　　总体来看，AI写作是基于语言理解的创造性工作的一种尝试，即基于人工编写语言生成规则的自然语言生成（NLG）、考虑语言模型、神经网络这一代码层面的机器学习方式。在未来，AI写作将更加智能化、自然、便利，不断在多样化的场景中唤醒人们的想象和创造力。