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机器学习书写的第一个书写世界! 愤怒地看着

作者:佚名 时间:2019-04-23 10:09   

知识产权(微信公众号:zhidxcom)
编译| 王颖

导言: 学术出版商施普林格·自然和歌德大学开发了新的算法,使用机器学习技术将大量文献摘要聚合起来,生成研究书籍。。

志东4月12日报道,学术出版社施普林格·自然近日发布了第一本由机器学习产生的研究书籍《锂离子电池:当前机器产生研究综述》,概述了锂离子电池领域的最新研究成果。。

起拱石? 自然和法兰克福歌德大学共同开发了机器学习算法贝塔? 写作,利用机器学习整合相似的聚类分析,连贯地排列大量文档,创建简洁的文章摘要,将文章摘要与原文联系起来生成书籍,帮助读者尽快获得一系列文章的重要内容,帮助读者进一步阅读原文。。

让我们看看人工智能的写作水平:

第一本机器学习写的书面世!狂啃53000篇论文写成

上图:隔膜的厚度和孔隙结构应严格控制。 为了满足这两个功能,应该在机械强度和离子电导率之间实现良好的平衡。。 材料的孔隙结构和孔隙率对电池隔板的性能也至关重要。。

传统的计算机编程只能重复运行一个程序。 只要编程信息没有改变,程序操作就永远不会改变。。 然而,机器学习是从例子中学习的软件。 它不需要手工编写机器学习的运行程序。 它通过提供大量相关数据来培训他们。当训练数据达到一定量时,机器学习算法可以通过数据中的重复信息自动总结答案。连续训练也能不断提高机器学习的算法能力。

例如,如果你想教机器算法“什么是猫”,你需要在图像输入算法中将大量的猫标记为“猫”,然后将一些错误的图片标记为“不是猫”。经过大量的数据训练,机器算法可以通过这些数据中的重复信息进行判断。当你问程序“什么是猫”的问题时,它会告诉你正确的答案。

机器学习算法总结了2016-2018年三年间发表的53000多篇关于锂电子电池的研究论文,找出了150多篇权威研究论文,并汇总了这些论文的摘要。同时,引用的文章与摘要相链接,以帮助读者进一步阅读原文。

从大量文本中提取高质量的内容以形成连贯的摘要对人类科学家来说是一个巨大的挑战,需要大量的时间和精力来阅读成千上万篇论文。这本书的摘要是通过机器学习算法人工智能完成的? 的自动扫描和摘要输出允许科学家在重要的研究上花费更多的时间。

机器学习的蓬勃发展极大地提高了计算机产生文字的能力,但这些输出仍然受到严重限制。人工智能生成的文本是根据数据形成的统一的公式化内容,不能像人类一样创造出更加一致和平衡的内容。因此,人工智能生成的小说或诗歌等内容往往是一种形式,而不是创造令人信服和有趣的阅读体验。

事实上,当浏览人工智能文本时,不难发现其中会有许多混乱和不连贯的句子。这项技术的关键难点在于它能否产生适合人类阅读习惯、意义明确的人工智能文本。

卡内基梅隆大学人机交互研究副教授杰夫·比格姆(Jeff Bigham)认为,将高质量的文本输入一个连贯的系统,然后从系统中生成可读的摘要并不难。关键的困难在于机器学习算法是否有能力自动提取摘要。

此外,人工智能生成的文本也涉及伦理问题。例如,谁是机器生成内容的创始人? 算法的开发者可以被视为生成作品的作者吗? 谁负责机器生成的内容?

机器学习算法的发展更多的是提出问题,而不是解决问题。新技术的出现带来了一系列新技术的发展和其他相关的延伸问题。

目前,机器学习算法已经成功开发出第一个可以生赢咖娱乐平台成书籍的原型,但其对大型文本语料库的提炼总结仍然不完整,对文本、句法和短语关联的解释有时显得笨拙。尽管研究人员不会为了突出机器生产内容的技术突破而手工润色或复制和编辑任何文本,但这也表明机器学习还有很长的路要走。

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目前,这本书还需要优化和改进,但这是人工智能在自然语言输出方面的新尝试。这一缺陷不能否定这项技术在机器学习领域的新成就。

机器学习生成书籍的技术将给我们的工作和生活带来极大的便利。如果你告诉系统“把过去4年的生物工程研究总结成一份50页的报告”,它会在几分钟内把准确的内容发给你。基于文本的灵活性,您甚至可以用西班牙语、韩语或任何其他语言向它发送请求。

机器学习给人工智能的发展带来了新的可能性。人工智能技术的进步改变了我们的生活。无限的算法也会给世界带来无限的可能性。

资料来源:施普林格·自然迪瓦加科技中心