Giiso:智能写作的前景与应用.docx
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1、Giiso:智能写作的前景与应用说起智能写作的前景与应用我们首先要回答Forwho和Howfor这两个所有工程问题都需要解决的原点问题。这决定了后面天文数字般的产业资金是否会扔进大海。本文从人工智能要解决的核心问题出发,来探讨智能写作的产业逻辑。智能写作的商业价值人工智能的应用前景和场景的复杂度呈反比关系。场景越简单越容易替代人的行为,越适合做大规模的商业化落地。在感知智能应用中,系统的输入只是图片、影像或者语音,其输出也只是个简单的二分类问题。因此只要在训练集和模型调参上持续投入,输出就会越来越精准,当准确度超越人的判断阈值时,商业化的路径也就打开了。这个生产模型可以简单到只需计算数据、算法
2、的成本投入。其简单的场景应用可以完全替换掉很多低端岗位。因此,商汤、旷世、讯飞们在数据的积累和算法上一有突破就能率先进入商业化落地阶段,成为各自领域的独角兽企业。这种感知智能解决了很多产业的单点效率问题,这属于第一阶段人工智能的发展模式。2019年是人工智能发展到认知智能的元年,这一年各种认知智能产品纷纷登场。认知智能要解决的问题已经不是替代低端岗位,而是通过辅助中高端岗位,使其真正发挥最大的创新价值。它超越了单点的效率痛点,为产业提供整体的效率赋能。智能写作就属于人工智能的认知领域,其场景比感知要更高阶和多元化。智能写作的原理解析如何破解这道难题是众多以自然语言为核心技术的探路者当下最重要的
3、课题。数学上解决复杂认知问题可以通过降维的方式变成简单的二分类问题来处理也可以通过构建复杂神经网络的模式来解决问题。个人觉得后者是一个黑盒子,它深层的物理意义还有待研究。由于它的缺乏解释性和泛化能力,我认为它是解决微观问题的好手僦像白细胞能杀死细菌,你知道它有这个本事,但它怎么做到的确实无需知晓。而前者通过降维的方式把复杂问题简单化,是一种过程更可控的路径。说人话就是把在工程中需要解决的复杂问题分解成简单的小问题,然后再把那些小问题交给各种网络模型们去处理。尽管写作是个体行为,而且每个人都还存在着自己的某些创作习惯。但共性的问题一直存在,我们将这些共性过程分解为六个步骤:命题、搜集素材、写作、
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