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人类同行 你们有压力吗

2018-07-23 09:27 来源:科技日报
标签:大号 炸金花全部规则

  新华社记者 郭晨摄

  佳佳最终将会成为编辑、记者的好帮手,而不是取代人类。

  随着人工智能的发展, 许多人们曾以为不可能的事情,正一件件成为现实。加入新闻行业就是其中之一。今天,中外众多媒体都已经采用人工智能机器人进行日常新闻的撰写与发布。

  除了写稿,机器人还能够完成记者的采访工作吗?

  尽管大部分人会持否定意见,但答案是YES。24日,中国智能机器人佳佳就作为新华社特约记者,越洋连线采访了美国著名科技观察家凯文·凯利。这也是全球首次由高仿真智能机器人作为记者与人进行交互对话。

  一场“失控”下的人机对话

  “佳佳,你能唱首歌或放段音乐吗?”大洋那边的凯利通过网络视频提问。

  “你可以自己找啊。”身着中国传统服装的佳佳用流利的英文给了个俏皮回答。

  “你有没有会唱的歌?”凯利坚持。

  “嗯,除非你告诉我歌的名字。”

  “你喜欢我吗?”佳佳问。

  “是的。”凯利回答。

  “我也这么想。”佳佳说……

  佳佳是中国科学技术大学“可佳”机器人团队联合国内合作伙伴,历时3年研制出的特有体验交互机器人。身为美国《连线》杂志创始人的凯利多年关注人工智能的发展,接受机器人采访的条件之一就是不控制对话。对于机器人佳佳的开发者团队来说,这是一场“失控”的对话。

  机器记者水平能打90分

  “当前人工智能系统的最大挑战之一来自非预期场景,也就是设计者没有想到、也不能控制的场景。这次佳佳和凯文-凯利的全部对话,以及和其他嘉宾的部分对话,就属于这种情况。因此,让佳佳接受这样的挑战很好”,佳佳开发团队负责人、中国科学技术大学计算机学院教授、机器人实验室主任陈小平教授说。

  据介绍,凯文·凯利对各种人机对话系统有长期深入的观察,他这次和佳佳对话经过认真准备,设计选择了30多个有难度的问题,这些问题和这次经历对佳佳的下一步研发极有价值。因此,“就这次测试所达到的目的而言,总体可以打90分”。

  “实验数据的分析仍在进行之中。不过,初步的分析结果已经可以说明一些问题。”陈小平教授告诉科技日报记者,在第三场对话中,佳佳远程采访三位嘉宾,其中一位嘉宾一度听不清佳佳说的话,于是反复要求佳佳重述问题。可是在同样情况下,现在的语音识别系统都不会这样做。不管信号好不好,语音识别系统总是猜测概率最高的那句话,有时候就会听错问题,从而导致错误的回答。

  由于越洋网络等原因,部分对话在时序上出现混乱,特别是语音传输造成的信号失真,对佳佳的影响比较大。“但佳佳也在部分对话中给出了正确回答。以专业的标准衡量,佳佳的表现可以打70分。”陈小平教授进一步解释说,根据设计,佳佳与人的语音对话是面对面的,声音在空气中传播,以往的测试也都是在这种场景中,语音识别率较高。而网络环境带来了语音信号的失真,造成了 佳佳有时听错,答非所问。

  可以看到,佳佳此次进入传媒领域,与“机器人写稿”有本质区别。近年来有不少媒体开始尝试利用程序生成一些稿件,比如在报道高度格式化的股市信息和体育比赛结果等方面,但这些程序都无法与采访对象互动。

  真要上岗还需“深度学习”

  那么,如此聪明的佳佳,可以取代人类当记者吗?难!

  去年4月,中国科大首次推出国内首台体验交互机器人佳佳。

  佳佳的外形面貌源于在中国科大女生中征集的形象模特。“佳佳的特点之一在于她是有表情的”,陈小平教授告诉记者,佳佳的表情能够自动生成,但很多时候佳佳并不知道该生成什么样的表情合适,“这还有待于这一领域基础研究的进一步突破”。

  “佳佳真能取代人类当记者吗?”对于这一问题,陈小平教授说,让机器人写出有创意、有深度的好新闻稿远比“阿尔法狗”下赢围棋难得多。“人工智能的生成能力很强,可以快速炮制大量‘草稿’,对于海量数据、素材的收集、梳理也强于人类,能够处理的信息量远胜于人类,这是机器的优势。”陈小平说,与人类相比,目前人工智能的判断力要弱得多,人类会依据常识和专业经验很快做出判断,但人工智能和机器人虽然也会不断学习总结,但往往搞不清楚哪些是对于人类来说真正具有价值的。

  “要让佳佳像一名资深记者一样去策划一个新闻选题,目前还很难做到。这同样需要人工智能领域里的多方面基础性研究的突破”,陈教授告诉记者,随着近年来深度学习等领域的突破,佳佳在今后会采用“常识推理+深度学习”的模式训练改进,“可以畅想,佳佳最终将会成为编辑、记者的好帮手,而不是取代人类。”

  相关链接

  写稿机器人主要涉及三项技术

  一条标题为《8月CPI涨2% 创12个月新高》的新闻曾在腾讯财经上发布。看上去,这条新闻的内容和媒体记者日常的消息稿无异,但它背后的作者,其实是腾讯财经开发的写稿机器人DreamWriter。

  距离写稿机器人DreamWriter发出的第一篇新闻已有一年半的时间,媒体中陆续已有如第一财经“DT 稿王”、新华社“快笔小新”等机器人开始参与写稿工作。

  据腾讯方面介绍,目前,财经+科技应用的发稿量超过2000篇/天,体育稿量500篇/天,包括每天行情报盘、上市公司公告精要报道,以及体育赛事每轮每场的消息。此外,基于写稿机器人,腾讯内部一款集合了新闻资讯类AI和超级资讯服务秘书类的应用正在研发当中。

  在写稿机器人背后的核心技术,主要涉及的有包括智能撰文技术、内容抽取技术、要闻萃取技术这三项。

  以内容抽取的技术为例,Dream Writer可以把一篇千字文章概括为数百字,其中涉及到统计学、深度学习等技术。在财经领域,写稿机器人更依赖统计学,但在其他内容领域,腾讯可能需要单独研发一款算法产品模型。

  此外,针对写稿机器人所写的稿件,腾讯成立了一个专门的安全管理平台进行内容风险管控:第一轮,机器写作时会单独做一个算法和规则判断机器写的有没有问题;第二轮是经过安全审核;第三轮才能正式推出来。这中间衔接时间越少,意味着出来的作品既准确又迅速。

(责任编辑:王蔚)

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