智能写作-人工智能写作的认知误区有哪些?

编辑:果妹        日期:2020-08-14

从这一刻起,大数据、人工智能校对、人工智能写作等词汇近年来被媒体广泛宣传。人们把鸭子放在架子上,投入研发。这种效果值得怀疑。人工智能和媒体宣传一样神奇吗?今天,大胜众包编辑与大家分享一篇文章。作者是一篇关于人工智能误解的短文。首先,了解自己业务的应用!误区一:人工智能令人惊叹。大多数主流媒体都把人类的智慧描述为神奇和神秘。我们需要为谷歌、Facebook、苹果、亚马逊和微软等大公司鼓掌。这样的描述会适得其反。如果我们想把人工智能应用到商业活动中,至少我们需要让公司经理理解它。人工智能不是魔法。人工智能是数据、数学、模式和迭代。如果我们想将人工智能应用到商业活动中,我们必须做到透明,并解释人工智能的三个关键概念。① 训练数据(TrainingData,TD):训练数据是机器用来学习的起始数据集。训练数据有输入值和输出值。机器学习模型从答案中寻找模式。例如,输入是一个客户服务表单,其中包含客户和公司客户服务代表之间的电子邮件。输出是基于公司分类定义的1到5的分类标签。② 机器学习(MachineLearning,ML):机器学习是软件从训练数据中学习某种模式并将其应用到新的输入数据中。例如,当一个新的客户服务表单收到一封来自客户和公司客户服务代表的电子邮件时,机器学习模型预测一个分类,并告诉您它对分类的理解程度。机器学习的主要特点是不按固定的规则学习。当它消化新数据时,它会调整规则。③ 人在回路(Human-in-the-Loop,HITL):人机回路是人工智能的第三个核心组成部分。我们不能指望机器学习是万无一失的。一个好的机器学习模型有70%的准确率。当模型可信度较低时,需要一个人机环回过程。被人工智能的神话愚弄了。现在,有了人工智能的公式。;智能写作是科技精英的食物——亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、IBM、微软、salesforce、特斯拉;智能写作是科技精英的食物——亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、IBM、微软、salesforce,特斯拉和优步可以花费数亿美元建立一个庞大的机器学习专家团队。这个概念是错误的。今天,10万美元可以开始将人工智能应用于业务流程。如果你的公司是美国26000家营业额超过5000万美元的公司之一,你可以投资营业额的0.2%来启动人工智能。人工智能不是高科技公司。它属于任何行业。误区三:人工智能解决数十亿美元的大问题。主流媒体讲述的故事是未来的例子,比如无人机shiqiche和无人机运送包裹。谷歌(Google)、特斯拉(Tesla)和优步(Uber)等公司正斥资数亿美元争夺无人机shiqiche领域的领先地位,因为“像winner——take——all这样的公司可以花费数亿美元建立一支庞大的机器学习专家团队。这个概念是错误的。今天,10万美元可以开始将人工智能应用于业务流程。如果你的公司是美国26000家营业额超过5000万美元的公司之一,你可以投资营业额的0.2%来启动人工智能。人工智能不是高科技公司。它属于任何行业。误区三:人工智能解决了数十亿美元的大问题。主流媒体讲述的故事是未来的例子,比如无人机shiqiche和无人机运送包裹。谷歌(Google)、特斯拉(Tesla)和优步(Uber)>;

智能写作是科技精英的食物——亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、IBM、微软、salesforce、特斯拉和Uber等公司可以花费数亿美元建立一支庞大的机器学习专家团队。这个概念是错误的。今天,10万美元可以开始将人工智能应用于业务流程。如果你的公司是美国26000家营业额超过5000万美元的公司之一,你可以投资营业额的0.2%来启动人工智能。人工智能不是高科技公司。它属于任何行业。误区三:人工智能解决数十亿美元的大问题。主流媒体讲述的故事是未来的例子,比如无人机shiqiche和无人机运送包裹。谷歌、特斯拉和Uber等公司正花费数亿美元在无人驾驶汽车领域占据领先地位,因为winner——take——all等公司正斥资数亿美元率先研发无人驾驶汽车,因为“赢家通吃)等公司正斥资数亿美元在无人驾驶汽车领域占据领先地位,因为“赢家通吃”的概念正在发挥作用。这些故事给人工智能打上了“花费亿万美元开拓创新领域”的烙印。不,不是的。人工智能可以花费数百万美元来解决现有的问题。让我解释一下,任何企业的核心任务之一就是解决客户问题。这是在市场——古希腊阿格拉,古罗马斗兽场的一个相关业务,今天网上购物很流行。许多公司都有一个结构化的客户数据存储库,包括电子邮件和twitter评论。人工智能可以解决客户服务订单分类和微博情感理解等问题。人工智能不仅仅是要解决像无人驾驶汽车这样数十亿美元的“让人兴奋”的新问题;它可以解决数百万美元的现有“无聊”问题,例如通过客户服务列表解决客户问题,并对社交媒体情绪分析进兴奋类。误解四:算法比数据更重要。主流媒体对人工智能的报道主要集中在机器学习算法上,而机器学习算法是人工智能的重要组成部分。主流媒体把算法等同于人脑。它们模糊地传达了这样一个信息:复杂的算法超越了人脑,创造了奇迹。媒体报道了机器在象棋和围棋中击败人类的故事。他们专注于“深度神经网络”和“深度学习”,以及机器如何做出决策。这样的报告给人的印象是,一家想要应用人工智能的公司需要聘请机器学习专家来构建完美的算法。如果一个企业不考虑如何获得高质量的算法,在学习大量特定的训练数时,就简单地把它描述成一台战胜人类的机器。这样的表达式不能准确地描述真实的智能写作机器。确切的描述是一台智能写作机器加上一群人打一个人。消除这种误解的主要原因是智能写作机器和人的技能是互补的。从上图可以看出,本机在处理结构化计算的法向曲面方面具有优势。该机器擅长“找到特征向量”任务,而不是“找到豹纹裙”任务。人类在识别意义和背景方面有其独特的优势。人类很容易“找到豹纹裙”,但在“找到特征向量”方面没有优势。正确的框架是认识到智能写作机器和人在商业环境中是互补的。

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