AI又出书啦，这次是本专业的教科书。
天下上最大的科技出版社之一，德国Springer(斯普林格)出版社于本月初出版了第一本完备由机器学习编写的教科书——锂离子电池：机器天生的目前研究择要（Lithium-Ion Batteries: A Machine-Generated Summary of Current Research）。该书长达247页，是AI总结出的锂离子电池领域的近3年超150篇突出研究成果的择要，图文并茂。
该书署名作者Beta Writer是由德国法兰克福大学（Goethe University Frankfurt）运用打算措辞学（ACoLi）实验室的AI研究职员开拓的算法，此算法现能审阅给定主题的大量文献并自动挑选主要的细节呈现。Spring操持在未来利用该算法出版更多针对不同科研领域的书本。
这本择要式的教科书可以帮助干系科研职员快速理解这个热门行业的最新进展，但对付普通人来说内容过于专业和迢遥。
本文谈论AI写作，下文中的AI特指写作型AI。
不仅教材，段子、小说、剧本、歌词、诗，AI写作统统经办
这次出版的教科书算不上是AI的惊天算夜动作，AI在笔墨创作上早已动作频频。
与我们日常生活联系最紧密的作文是新闻。常见的一些体育赛事、经济行情、证券信息等快讯、简讯类稿件背后可能是由AI编写。AI不仅能发布事宜和数据，还能搜索到干系科普知识和系列宣布，全程无人执守，再加上自动配图排版，与真人采编作品难以区分。
新闻类稿件缺少文学性，难以表示AI创造性的一壁。
AI也是段子手。上世纪90年代，就有程序员开拓了名为JAPE的对话式段子天生器。之后，AI加持的升级版笑话天生器通过剖析脱口秀的句式和笑点天生段子，团队希望借此研究人为什么会发笑。AI写段子的同时还能赞助科学家研究人脑的笑神经。
AI早就写过小说。2007年，纽约大学AI研究员Goodwin演习了专写小说的神经网络，公路旅行时在车上安顿GPS、摄像头、麦克风传感器作为输入，旅行结束后一字未改揭橥了AI写成的6千万字《1 the Road》，被认为是第一本由人工智能写的小说。该小说情节并不完备合理，夹杂着GPS定位数据，还有拼写问题。小说虽然通不过图灵测试，但用诗意的手腕开辟了AI在文学运用上的新思路。
《1 the Road》封面
AI写的小说还有机会获奖。2016年，日本多个团队挑选了几篇AI根据指定关键词和大体框架天生的科幻小说投稿了日本第三届“星新一奖”，部分作品通过了不知情评委果初审。日本科幻小说作家长谷敏思表示，“能够完全写出小说太令人震荡了。如果100分满分的话我给打60分，未来令人期待”。这次，AI不仅仅是通过图灵测试，而是能与人类作家一较高下了。
AI做过编剧，剧本还被负责拍成短片。作为伦敦国际科幻电影节（SFL）48小时命题电影寻衅赛参赛影片，《Sunspring》的剧本是由Goodwin演习的AI机器人Benjamin编写的，讲述明晰未来天下3位主角的三角恋关系。本片请来了专业导演和有名演员出演，评价是喜忧参半，负面评论都是说它不知所云，没故意义，正面评价则认为这是AI的壮举，没有比AI编剧的科幻片更科幻的了。这次实验，首创性大于终极成果的质量。
《Sunspring》剧照
AI在诗歌上也有建树。2017年微软亚洲研究院的虚拟AI助手小冰写的139首当代诗集结出版成了第一部人工智能诗集《阳光失落了玻璃窗》。演习样本是1920年起519位中国当代墨客的所有诗歌。非专业职员读起来以为幽美，难以和墨客写的区分，但熟习当代诗的人认为还有很大的进步空间。在歌曲上，小冰曾与不少电视台和互联网企业互助推出单曲。
《阳光失落了玻璃窗》中的一页诗
其余，其他的文体AI也是能轻松上手。比如，对联、古诗词每每使古代的才子想破头，而由于有严格的对仗、格律哀求，这类文体对AI来说却更比口语文轻松。网上天生对联、藏头诗等等功能的网站早已不新鲜。
AI写作背后，是一场AI技能进化史
AI有些文体能写得很好，有些文体却难以超越人类，这与它背后的程序算法是分不开的。以小说为例，早期利用RNN和LSTM演习的模型网络难以通过图灵测试，而后期日本团队利用的新型算法就能够骗过专业评委。
人工智能神经网络
对付自然措辞的处理统称为NLP（Natural-language processing），下又粗分为语音识别STT（Speech to text）、自然措辞理解NLU（Natural-language understanding）和自然措辞天生NLG（Natural-language generation）3块。我们紧张谈论的写作涉及到NLG和部分NLU。
早期，要让打算机写作须要预设模版。最初的模版就像我们英语考试中做的完形填空，人写完文章后将会变革的部分扣空，再让打算机根据数据填空。例如，景象预报中常见的：某城市今日某景象，最高最低温度某某度，空气质量某等级。为了不该用扣空的去世板模版，科学家人为地将语法规则建模，这样在表达相同意思时，句式可以在人前期设定的有限规则内有多种变革。
现在，AI利用的是统计学方法。通过输入大量真实语料，利用概率统计，预测出词汇最可能的排列组合，自动演习出模型网络。这个模型无需人工编写，除了语法外，还包含词性判断、实体区分、关键词句提取、情绪剖析等等。当有了模型就可实现NLP的各下贱任务，还可通过各种参数风雅地掌握NLG。
我们不谈论实现细节，只看看现有最好的模型能力几何。
自OpenAI开源GPT-1.0后，在其上改进的BERT和GPT-2.0是目前NLP业内最高水平。Google在18年10月开源的BERT模型破11项记录，部分阅读理解能力还超过了人类。今年2月OpenAI透露的GPT-2.0通过更大的演习得到了比BERT更高的分数，乃至可以通过给定开头续写文章，无论是学术、新闻还是小说类型，官网公布的续写示例都有模有样，乃至在续写“垃圾回收对天下有害”这样的误导话题时依然能侃侃而谈。
OPT-2.0对“回收对天下有害”话题的续写
国外模型对中文的理解能力稍差，海内也有本土化研究。汉字是少见的不通过空格区分词汇的措辞，在理解词性和实体上须要分外处理。百度PaddlePaddle项目今年3月发布了ERNIE模型，通过输入百科、资讯、对话等语料库和直接对语义知识进行建模，增强了模型语义表示能力，较BERT在中文上的效果更好。
综上，AI技能一贯在发展和进步，写作技能也在不断完善，目前已可以假乱真。
AI写作行行都能用，运用处景全覆盖
AI现已利用在许多方面以提升笔墨产出效率。
与日常生活联系较大的是相对机器的模版规范化写作，如新闻稿、报告文学等等。
AI
新华社发布的“快笔小新”
AI也在各处写报告。办事机构、咨询公司等部分须要供应证明材料、详细报告等等的场景并不全靠人工去撰写每一份文档，而是把干系数据输入给NLG，由NLG根据规范天生。比如，在自助查询机打印的个人征信报告便是NLG天生的。NLG大大提升了办事和处理效率，能帮助机构更好地做事和拓展业务。
新闻里提到的AI的择要天生能力不仅仅能用于科研，与商业结合才能有更大的生命力。
AL广泛利用在商业智能（Business Intelligence，BI）领域。Arria NLG、Automated Insights、Narrative Science等公司开拓的NLG模型能够做到将企业日常事务、财务信息等输入AI，AI自动天生财务报表，包括目录、图表等构造，并能指出各盈利或亏损点和详细到某个业务的缘故原由。公司日常运营能有这样一个帮手，能减少无谓的做ppt报告的事情，并能帮助管理层及时调度策略。
ARRIA NLG 的剖析报告示例
AI在广告上也能大战技艺。国外的Phrasetech等公司供应自动天生公司网站、产品先容页面、产品搜索结果择要等做事。京东、阿里在2018年相继推出了名为“莎士比亚”、“AI智能文案”的文案天生系统，能根据商品编号或关键词自动天生多条产品文案，乃至能设置不同的风格。和AI排版、P图相结合，能办理小公司或商家设计师和运营不敷的问题。
AI不能完备胜任的场合，也可以通过更默默无闻的办法帮助人类。
AI写作赞助也能够提升人类的写作效率。目前，百度、头条等自媒体都有自己的人工智能写作平台，紧张用于后期根据语意纠错。在写作时，AI笔神这类产品能在每次输入词句后，根据语意反馈灵感词云、诗词名言、小说情节择要等信息，帮助作者得到灵感、素材，使行文更加顺畅。
除了商用，AI在日常生活中也能帮上忙。智能输入法们在打字时一直地预测之后的内容，有时打个开头就能一起选候选词打完一句话。哪怕是追星这类需求，利用NLG也能够梳理出某个事宜的来龙去脉和明星的平生履历，全方位节制明星的点滴。
综上，AI已经在笔墨领域运用广泛，已能部分替代或赞助人类的事情。
AI写作实力超卓，在某些方面人类早已不是对手
AI接替人类已经逐步成为现实，这与AI的特点是分不开的。
AI可以吸收大量数据输入。吾生也有涯，而知也无涯。人类作家的知识储备和精力是有限的，当碰着未知领域就要去补充知识。而AI可以用数据挖掘出的全量数据信息作为输入，能理解到各细枝末节，做到旁征博引。
AI对输入内容客不雅观。AI不仁，以万物为刍狗。人类由于自身经历、知识水平不同，对付获取到的内容、信息意见并不能做到完全、客不雅观。AI遵照演习出模型网络，完全剖析所有输入。同一个模型、参数下AI给出的结果是完备同等的，也便是说，同一个AI对任何输入都利用同一套评价标准。
韶光和本钱无需单选
AI可以做到快速输出。迅雷不及掩耳。AI借助当代打算机技能带来的强大算力，能够做到秒速作文。通过实时的数据挖掘、网络，急速送至AI处理，瞬间就能输出结果。相较人类编辑主动搜索、阅读再到遣词造句的韶光，AI已经可以将韶光本钱忽略了。
AI能够省去人工。昨日之日不可追，今日之日须臾期。AI做到了自动化或半自动化写作。对付企业来说，职员本钱可以节省下来。对付全人类来说，技能的进步把人类从呆板、重复的劳动中解放出来，做其它富有创造性的事。
综上，由于AI的各类上风，在部分求快求准的写作场景，人类被AI取代是一定。
当前AI写作还是傻白甜，同时法律缺位时AI写作技能还被人利用和滥用
现阶段的AI还有不少局限性，社会对它的认识和接管程度也不高。
当前AI技能在用数据科学的概率统计方法去剖析文学性的文章句子，以求达到人类相似的水平。从事理上，措辞是有限字词的排列组合，可以用数学方法办理。这条路已经通过实践证明了部分可行性，但是否会在将来碰着瓶颈，现在没有办法验证。
一个娱乐圈小热点机缘巧合成了佐证。18年，一位交大博士李宏烨在电视节目上提出“相声公式”呛声郭德纲，引发了社会大谈论。他曾出版3本用数学方法研究相声的书本，理论体系完备。现场不雅观众反应良好，但他说的相声15年未火，此事过后再次偃旗息鼓。
节目上李宏烨展示他的公式
目前研究出的AI还存在不少问题。
首先，AI所著文章质量偏低。魑魅喜人过，文章憎命达。AI在新闻等措辞平实、严谨的文体与须要有情节和人物性情塑造的小说的表现差异巨大。AI撰写的小说、诗歌等每每缺少内在逻辑和情绪，让人看得云里雾里。
其次，AI缺少原创性。李杜诗篇万口传，至今已觉不新鲜。AI模型演习完成后，句式等构培养确定下来了，虽然数量上可能较多，但是有限的。AI模型在利用时，所有的数据、不雅观点等信息都来自于输入，通过删选、重组流程输出，不会有跳脱。
末了，AI演习投入巨大。一饮一石者，徒以多为贵。要想AI模型好，目前算法哀求的前期演习本钱是巨大的。演习时用的语料库要弘大，最好还要预删选以提高质量。演习时为了处理海量数据须要占用昂贵的GPU打算韶光。为了能更快地演习，须要组建GPU机器学习集群来加速。目前，大公司做了这些事情并免费发布模型，但OpenAI闭源了GPT-2.0让人担忧这样的模式是否可持续。
技能在发展中碰着问题，人类又如何去利用技能也涌现了问题。AI作为技能，谁都可以利用。利用它做什么，须要负起若何的任务，道德标准和法律体系还没有完善。
AI可以用来做假新闻。无论输入给AI什么命题，AI都能写出规规矩矩看似有理有据的文章，让人真假莫辨。AI也无法通过联系干系单位或乞助专家来确认数据和信息的可靠性，以是AI会相信所有的输入。如果人为输入虚假信息，AI会直接认可，这样也会造成偏差。
AI可以用来洗稿。一篇原创的文章输入，AI改变句子构造、语序，能输出一篇转述后的但没有新代价的文章。AI洗稿在自媒体投稿、大学论文、报告撰写都有兴旺需求。现在市场上涌现了文章原创和伪原创、论文查重和反查重等官方和民间AI势力的斗法。
AI乃至被质疑操纵民主投票。无论是美国大选还是英国脱欧公投，都有声音说是有势力在社交媒体上投放精准广告。AI能通过剖析用户的历史，找出最适宜他的拉票策略，通过NLG天生拉票文案配图后推给他。比如，某社交网络用户不喜好移民，AI就会根据移民话题天生诸如“留欧后英国将涌入多少多少的移民”等等文案持续刷屏，以此获取摇摆选民的投票。这比传统的、通过电视演讲的拉票办法要高效得多。
电影《脱欧：无理之战》详细展示了社交网络精准广告投放影响投票的过程
法律不完善时，AI被滥用的办法层出不穷，以上只是一小部分。在立法过程中，不少问题都难以界定，一个辩论的焦点是AI作品的著作权归属问题。
AI利用的是程序员在科技公司编写的程序，算法是专家学者在论文中公开的，演习样本又来自名著、百科、论坛评论等各处，产出的是程序员都不能理解的黑盒模型，末了公司又将模型开源了，利用模型的人是输入的自己的数据。最终生成的文章著作权实在难以界定。
综上，AI现在处于发展的低级阶段，有各式各样的问题亟待办理。
长期来看AI写作，若大规模运用落地，未来可期
当前AI的水平较弱，但未来的潜力是可以预见的。
技能上，AI有望能创作。由于最核心的事理无法被证伪，并且现在AI重组、模拟能力已经得到证明，未来算法的优化和硬件算力的提升都可能使AI得到创作的能力。AI一旦得到创作能力，文学、音乐、电视电影等行业因此会产生翻天覆地的变革。
运用上，AI未来能结合其技能实现更强大的功能，拓展利用场景。结合语音识别和数据挖掘技能，AI或能够在演讲直播、新闻播报等场景下进行实时的事实核查并同步输出。结合图像、音视频识别技能，AI将能够天生各种媒体的阐述性描述，将电影、电视、游戏还原为小说、剧本、择要，用户对文娱内容的挑选会更方便，也能同时照顾到一些残障群体的娱乐需求。笔墨作为信息传播的根本媒介，可以挖掘的场景太多。
社会上，伦理、法律问题办理后，AI能够肃清障碍，良性康健发展。滥用AI行为被遏制能加强大众对AI的接管。著作权归属办理后能够从实际收益去反哺技能的发展，AI取代了一部分事情的同时也会催生出新的家当和事情机会。
综上，AI在广阔天地下将大有所为。
结语
弱人工智能阶段下想要AI进行艺术创作还不现实，但利用好现有技能上风仍有可不雅观但运用代价。AI值得人们连续深入研究，未来想象空间巨大。
文/首席发言者"大众年夜众号