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人工智能可以有哪些应用?

发布时间:2019-10-25

    在新闻中使用人工智能的前景是值得期待的,但同时也有些被夸大炒作之嫌。如今,许多大的媒体平台对读者进行个性化推荐的时候,都已经开始借助完成过深度学习的机器的帮助。至于文字自动生成技术,更是让体育、商业新闻的报道实现了自动化。但是,要想让 AI 投入到深度调查的报道中,可能还得再花一点时间。为什么在深度调查报道中运用 AI 技术这么困难?近期内,深度报道的哪些环节最适合使用 AI 技术?为了回答这些问题,我做了一些研究。   目前,关于将 AI 应用到新闻业、尤其是深度调查新闻业的可能性讨论主要集中在「找到规律」、「建立联系」、甚至是「发掘社会问题」上。人们期待着这种新式的算法会在数据分析阶段为记者节约大量时间,甚至令对于之前新闻人来说难度过大、成本过高的某些故事类型变为可能。   然而,真的可以做到这样吗?有些时候,答案是肯定的。AI 技术在一些案例中发挥了重要的作用。运用过深度学习训练的算法从公开航班数据中找到政府侦察机;《___邮报》运用情感分析算法从美国国际发展局的审计报告中找出被从较早版本里移除的负面发言。但像这样成功应用的个案只有十几个,为什么在深度调查报道中应用 AI 如此之难,在我看来有以下几点原因:   首先,你没法把调查项目所有的相关资料全部都扔进一个数据库中,然后让 AI 去处理。即便「公开」资料通常也需要你亲自从网络上爬取、向资料提供方发出请求,或协商、或购买。对于记者来说,即便将这些资料整合到一起也是一项大工程。   同样,AI 系统所需的费用并不便宜。在商业分析中投入的 AI 系统,由于业务的连贯性,通常可以重复使用。但对于记者,每报道一个故事,可能就要新建一个系统。《亚特兰大立宪报》为一个故事分析完100000份医生纪律报告以后,也没有另外100000份报告可供分析了。   而且,我们必须要有一个现实的预期。在调查报道中的很多问题,即便使用目前最新的技术也是没法解决的。现阶段的 AI 还没办法去总结法律文件或自动化地调查一批公司。因为如果想要创建解决这类问题算法,就需要向机器投喂大量经过特别处理的训练数据,而要搜集到这么大量的数据是很困难的。例如如今的自然语言处理系统就要求成千上万、乃至上百万的范例来进行深度学习。   最后,还有准确性的问题。你是不能以一个95%准确率的模型,就去控诉某人犯下恶行的。这就意味着 AI 系统得出的结果还需要人工检查。这样一来,自动化带来的速度优势也就所剩无几了。    

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