人工智能(AI)自问世以来,便闯荡着科技领域的各个方向。在人们的认知中,AI已经实现了自动驾驶、自动音乐创作、自动画作等全新的应用。可是,许多人依然不敢相信,机器人竟然也可以写文章,而且写的还算不错。
在这个诞生了各种舆论、讨论的时刻,我们来聊聊“让AI登上写作宝座,如何让机器人写文章?”
一、机器人写文章的现状
在AI领域,自然语言处理(NLP)是目前最先进的技术之一,也是许多人工智能公司极力开发的方向之一。在写作领域,自然语言处理的核心内容就是让机器学会根据大量语言样本来进行语言生成。
目前国内外的很多机器人写手已经获得了一定的市场认可。比如,国内有人工智能写手“北风”,这是一家全自动化写作软件公司,旗下的人工智能写作工具“北风写作助手”可以帮助用户迅速生成高质量的文章。而在国外,OpenAI公司的“Generative Pre-trained Transformer 2”(GPT-2)也是在近几年非常受关注的一款AI写作软件。
不过,由于AI写作技术的落地应用还未达到人们预计的高度,因此在实际应用中,机器人写作也经常被误解、指责。在2020年初,为了避免机器人写作引发虚假信息、误导社会等问题,《纽约时报》等多家媒体公开拒绝使用机器人写作。这也反映出机器人写作领域所需要解决的问题。
二、机器人写作需要的技术支持
前面说到,在人工智能领域,NLP是目前最先进的技术之一,也是机器人写手开展工作的核心。那么,要让机器人写作真正成为现实,需要哪些技术支持呢?
1. 文本分类
如果想要让机器人写作具备一定的体系和结构,那么就必须先让机器学会对不同主题的文章进行分类。只有将文章分类之后,才能基于分类来生成相应的文章。目前,文本分类主要基于深度学习技术,其中比较经典的是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
2. 自然语言生成
自然语言生成是机器人写作技术的核心步骤。许多人工智能公司比如OpenAI、Google、Salesforce等都在这方面投入了大量的研究经费。自然语言生成的基础是将词汇和语法规则进行组合和变化,最终生成一个流畅、意义完整的句子。而在这个过程中,还需要结合上下文,力求使生成的文章更加通顺自然。
3. 知识库建设
在写作过程中,机器人写手需要参考大量的外部知识库。而这些知识库的质量、数量和结构都会直接影响到生成文章的质量。要建设一份优质的知识库,需要有自然语言处理、大数据分析、人工辅助等多种技术的支持。
三、机器人写作的优势和局限
1. 优势
机器人写作最大的优势是化繁为简,可以快速生成大量的文章,尤其在信息报道、内容创作等领域得到广泛的应用。与人工写手相比,机器人写手不需要担心疲劳、拿不到稿费、提前交稿等问题。
此外,机器人写手还可以很好地解决在语言风格、内容准确性等方面的难点。在人工写手的写作过程中,常常会因为词汇量的不足或者疏忽导致错误产生;而机器人写作则可以通过知识库和自然语言处理技术解决这个难点。
2. 局限
机器人写作还有很大的局限性。首先,当前机器人写作技术在涉及到语言、文化等多元价值的文本生成方面还没有足够的广度和深度;其次,在人机交互方面,机器人写作还不能像人类写手一样完成交互式写作;最后,机器人写作的表现依赖于不断更新的语言模型和知识库,这也意味着机器人写手需要不断地跟随高速发展的语言和知识。
四、未来机器人写作的发展方向
1. 多模态表达
在跨领域应用中,机器人写作需要提供多方面的表达方式。在现有的机器人写作技术中,常常依赖于语言文字的表达,而其它多媒体表达方式比如视觉、音效、语音等则利用不足。下一步,机器人写手需要深入挖掘多媒体与多模态表达,尝试通过图像、音频等方式传递信息。
2. 跨语言生成
如果说机器人写作已经在英文领域得到了较好的应用,那么在跨语言生成方面还有很大的发展空间。如果机器人写作可以生成更准确、更自然的跨语言内容,它们就能够在全球范围内更好地发挥作用。
3. 深化个性化写作
如果我们希望机器人写手成为真正有影响力的写作人,那么就必须考虑到内容的个性化和原创性问题。未来,人工智能会更深入地挖掘用户的习惯、需求等信息,通过大数据分析和机器学习等技术,实现更个性化、创新性的文章生成。
总体而言,机器人写作作为一个新兴领域,在技术和应用方面都还有很多的改进空间。如果机器人写手能够实现跨语言、多媒体、个性化等方面的升级,也会给我们的信息生态带来更多有意义的变革。