數(shù)字媒體技術(shù)與應(yīng)用 課件 ch11智能媒體新發(fā)展

第十一章智能媒體新發(fā)展高等學(xué)校動(dòng)畫與數(shù)字媒體專業(yè)“全媒體”創(chuàng)意創(chuàng)新系列教材數(shù)字媒體技術(shù)與應(yīng)用01人工智能的基本概念PARTONE1.智能的概念思維理論來源于認(rèn)知科學(xué)，認(rèn)知科學(xué)是研究人們認(rèn)識(shí)客觀世界的規(guī)律和方法的一門學(xué)科

知識(shí)闌值理論認(rèn)為，智能行為取決于知識(shí)的數(shù)量和知識(shí)的一般化程度，系統(tǒng)的智能來自它運(yùn)用知識(shí)的能力，認(rèn)為智能就是在巨大的搜索空間中迅速找到一個(gè)滿意解的能力。知識(shí)闕值理論強(qiáng)調(diào)知識(shí)在智能中的重要意義和作用，推動(dòng)了專家系統(tǒng)、知識(shí)工程等領(lǐng)域的發(fā)展。思維理論認(rèn)為智能的核心是思維，人們的一切智慧或智能都來自大腦的思維活動(dòng)

人類的一切知識(shí)都是人們思維的產(chǎn)物，因而通過對(duì)思維規(guī)律與方法的研究可以揭示智能的本質(zhì)，1.智能的概念進(jìn)化理論認(rèn)為，人的本質(zhì)能力是指人在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的行走能力、對(duì)外界事物的感知能力、維持生命和繁衍生息的能力，這些本質(zhì)能力為智能發(fā)展提供了基礎(chǔ)，因此智能是某種復(fù)雜系統(tǒng)所呈現(xiàn)的性質(zhì)，是許多部件交互作用的結(jié)果，智能僅由系統(tǒng)總的行為以及行為與環(huán)境的聯(lián)系所決定

它既可以在沒有明顯可操作的內(nèi)部表達(dá)的情況下產(chǎn)生，也可以在沒有明顯的推理系統(tǒng)出現(xiàn)的情況下產(chǎn)生。進(jìn)化理論由MIT的布魯克斯(RABrooks教授提出，他也是人工智能進(jìn)化主義學(xué)派的代表人物。2.人工智能的興起1946年，ENIAC誕生于美國，最初被用于軍方彈道表的計(jì)算

經(jīng)過大約10年計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人們逐漸意識(shí)到除單純的數(shù)字計(jì)算外，計(jì)算機(jī)應(yīng)該還可以幫助人們完成更多的事情。盡管人工智能的歷史背景可以追溯到遙遠(yuǎn)的過去，但一般認(rèn)為人工智能這門學(xué)科應(yīng)該誕生于1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議。2.人工智能的興起1956年夏季在美國達(dá)特茅斯學(xué)院由達(dá)特茅斯學(xué)院的麥卡錫(McCarthy，后為斯坦福大學(xué)教授).哈佛大學(xué)的明斯基(Minsky，后為MIT教授)IBM公司的羅切斯特(Lochester)和貝爾實(shí)驗(yàn)室的香農(nóng)(信息論的創(chuàng)始人)共同發(fā)起并邀請(qǐng)了IBM公司的爾(More)和塞繆爾(Samuel)MIT的寨爾弗里奇(Selfridge)和索羅門夫(Solomonff)以及卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的紐爾(Newell)和西蒙(Simon)等人參加了一個(gè)持續(xù)兩個(gè)月的夏季學(xué)術(shù)討論會(huì)，會(huì)議的主題涉及自動(dòng)計(jì)算機(jī)、如何為計(jì)算機(jī)編程使其能夠使用語言、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算規(guī)模理論、自我改造、抽象、隨機(jī)性與創(chuàng)造性等幾個(gè)方面，在會(huì)上他們第一次正式使用了人工智能(ArtificialInteligence，AI)這一術(shù)語開創(chuàng)了人工智能的研究方向，標(biāo)志著人工智能作為一門新興學(xué)科正式誕生。3.人工智能的基礎(chǔ)據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)列舉

人工智能的基礎(chǔ)學(xué)科有哲學(xué)、數(shù)學(xué)(包括邏輯學(xué)、計(jì)算理論和概率論)、經(jīng)濟(jì)學(xué)(包括博弈論、決策論和運(yùn)籌學(xué))、神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制理論和控制論以及語言學(xué)。人工智能不是建立在沙灘之上的學(xué)科

也不是從零開始的學(xué)科，人工智能是在諸多相關(guān)學(xué)科雄厚的理論和技術(shù)基礎(chǔ)上建立起來的。4.人工智能的定義人工智能是那些與人的思維相關(guān)的活動(dòng)

如決策、問題求解和學(xué)習(xí)等的自動(dòng)化一一貝爾曼(Bellman)，1978年。人工智能的定義最早可以追溯到1956年夏天

由人工智能早期研究者麥卡錫等人提出:人工智能就是要讓機(jī)器的行為看起來像是人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。但迄今尚難以給出人工智能的確切定義，以下為部分學(xué)者從不同角度、不同層面對(duì)人工智能概念的描述。人工智能是一種使計(jì)算機(jī)能夠思維

使機(jī)器具有智力的激動(dòng)人心的新嘗試一豪格蘭(Haugeland)，1985年。4.人工智能的定義人工智能是用計(jì)算模型研究智力行為一麥克德莫特(McDermott)和查爾尼可(Charniak)，1985年。人工智能是一種能夠執(zhí)行需要人類智能的創(chuàng)造性機(jī)器的技術(shù)一一庫茲韋爾(Kurzwell)1990年。人工智能是一門通過計(jì)算過程力圖理解和模仿智能行為的學(xué)科一一沙爾科夫(Schalkof)，1990年。人工智能研究如何讓計(jì)算機(jī)做現(xiàn)階段只有人才能做得好的事情一-里奇(Rich)和奈特(Kight)，1991年。4.人工智能的定義人工智能研究那些使理解、推理和行為成為可能的計(jì)算-一溫斯頓(Winston)，1992年。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)中與智能行為的自動(dòng)化有關(guān)的一個(gè)分支一-斯塔布菲爾德(Stubblefield)和盧格爾(Luger)，1993年。人工智能是關(guān)于人造物的智能行為，而智能行為包括知覺、推理、學(xué)習(xí)、交流和復(fù)雜環(huán)境中的行為一尼爾森(Nilsson)，1998年。人工智能的定義可以分為4類:像人一樣思考的系統(tǒng)、像人一樣行動(dòng)的系統(tǒng)、理性地思考的系統(tǒng)和理性地行動(dòng)的系統(tǒng)，這里的“行動(dòng)”應(yīng)廣義地理解為采取行動(dòng)或制定行動(dòng)的決策，而不是肢體動(dòng)作一-羅素(Russel1)和諾維格(Norvig)，2003年。4.人工智能的定義有專家和學(xué)者提出強(qiáng)人工智能和弱人工智能的概念

所謂強(qiáng)人工智能是指有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機(jī)器，并且這樣的機(jī)器是有知覺的，有自我意識(shí)的。從不同學(xué)者對(duì)人工智能的定義中

可以歸納出人工智能需要具備判斷、推理、證明、識(shí)別、理解、感知、學(xué)習(xí)和問題求解等諸多能力。強(qiáng)人工智能主要分為兩類

類人的人工智能，即機(jī)器的思考和推理就像人的思維一樣;非類人的人工智能，即機(jī)器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識(shí)，使用和人完全不一樣的推理方式。02人工智能的發(fā)展及其對(duì)數(shù)字媒體傳播的影響PARTTWO1.人工智能發(fā)展史盡管現(xiàn)代人工智能的興起一般被認(rèn)為開始于1956年達(dá)特茅斯會(huì)議

但實(shí)際自古以來，人類就在一直嘗試用各種機(jī)器來代替人的部分勞動(dòng)，以提高征服自然的能力。例如，中國道家的重要典籍《列子》中有“偃師造人”一節(jié)，描述了能工巧匠偃師研制歌舞機(jī)器人的傳說。春秋后期，據(jù)《墨經(jīng)》記載，魯班曾造過一只木鳥，能在空中飛行“三日不下”。古希臘也有制造機(jī)器人幫助人們從事勞動(dòng)的神話傳說。當(dāng)然，除文學(xué)作品中關(guān)于人工智能的記載外，還有很多科學(xué)家都為人工智能這個(gè)學(xué)科的最終誕生付出了艱辛的勞動(dòng)和不懈的努力。古希臘著名的哲學(xué)家亞里士多德(Aristotle)曾在他的著作《工具論》中提出了形式邏輯的一些主要定律其中的三段論至今仍然是演繹推理的基本依據(jù)，亞里士多德本人也被稱為形式邏輯的奠基人。1孕育階段(1956年之前)1.人工智能發(fā)展史1642年，法國數(shù)學(xué)家帕斯卡(Pascal)發(fā)明了第一臺(tái)機(jī)械計(jì)算器——加法器

開創(chuàng)了計(jì)算機(jī)械時(shí)代。此后，德國數(shù)學(xué)家萊布尼茨(Leibniz)在其基礎(chǔ)上發(fā)展并制成可進(jìn)行四則運(yùn)算的計(jì)算器他提出了“通用符號(hào)”和“推理計(jì)算”的概念，使形式邏輯符號(hào)化。這一思想為數(shù)理邏輯以及現(xiàn)代機(jī)器思維設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。英國邏輯學(xué)家布爾(Boole)在《思維法則》一書中首次用符號(hào)語言描述思維活動(dòng)的基本推理原則，這種新的邏輯代數(shù)系統(tǒng)被后世稱為布爾代數(shù)。1孕育階段(1956年之前)1.人工智能發(fā)展史1936年

英國數(shù)學(xué)家圖靈(Turing)提出一種理想計(jì)算機(jī)的數(shù)學(xué)模型，即圖靈機(jī)模型。這為電子計(jì)算機(jī)的問世奠定了理論基礎(chǔ)。1孕育階段(1956年之前)1943年

心理學(xué)家麥克洛奇(McCulloch)和數(shù)理邏輯學(xué)家皮茲(Pitts)提出第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一M-P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型總結(jié)了神經(jīng)元的一些基本生理特性，提出了神經(jīng)元形式化的數(shù)學(xué)描述和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)方法，為開創(chuàng)神經(jīng)計(jì)算時(shí)代莫定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。1945年

馮·諾依曼提出了存儲(chǔ)程序的概念。1946年，第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)ENIAC被研制成功，為人工智能的誕生奠定了物質(zhì)基礎(chǔ)。1.人工智能發(fā)展史1948年

香農(nóng)發(fā)表《通信的數(shù)學(xué)理論》，標(biāo)志著信息論的誕生。1孕育階段(1956年之前)1948年

維納(Wicncr)創(chuàng)立了控制論。這是一門研究和模擬自動(dòng)控制的人工和生物系統(tǒng)的學(xué)科，標(biāo)志著根據(jù)動(dòng)物心理和行為學(xué)科進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬研究的基礎(chǔ)已經(jīng)形成。1950年

圖靈發(fā)表論文ComputingMachineryandIntelligence，提出了著名的圖靈測(cè)試，該測(cè)試內(nèi)容大致如下:詢問者與兩個(gè)匿名的交流對(duì)象(一個(gè)是計(jì)算機(jī)，另一個(gè)是人)進(jìn)行一系列問答如果在相當(dāng)長時(shí)間內(nèi)，他無法根據(jù)這些問題判斷這兩個(gè)交流對(duì)象哪個(gè)是人，哪個(gè)是計(jì)算機(jī)，那么就可以認(rèn)為該計(jì)算機(jī)具有與人相當(dāng)?shù)闹橇?，即這臺(tái)計(jì)算機(jī)具有智能。1.人工智能發(fā)展史1孕育階段(1956年之前)在20世紀(jì)50年代

計(jì)算機(jī)應(yīng)用僅局限于數(shù)值計(jì)算，如彈道計(jì)算。但1950年，香農(nóng)完成了人類歷史上第一個(gè)下棋程序，開創(chuàng)了非數(shù)值計(jì)算的先河。此外，麥卡錫、紐厄爾、西蒙、明斯基等人提出以符號(hào)為基礎(chǔ)的計(jì)算。這些成就使得人工智能作為一門獨(dú)立的學(xué)科成為一種不可阻擋的歷史趨勢(shì)。1.人工智能發(fā)展史2形成階段(1956-1969年)人工智能的形成階段為1956-1969年。

1956年，在美國的達(dá)特茅斯學(xué)院召開的研討會(huì)上提出了“人工智能”的術(shù)語。另外，這一時(shí)期的成就還包括定理機(jī)器證明、問題求解、LISP語言以及模式識(shí)別等。該階段的主要研究成果如下。1.人工智能發(fā)展史2形成階段(1956-1969年)1956年

塞繆爾研制了具有自學(xué)能力的西洋跳棋程序。該程序具備從棋譜中學(xué)習(xí)、在實(shí)踐中總結(jié)經(jīng)驗(yàn)提高棋藝的能力。值得稱道的是，它在1959年戰(zhàn)勝了設(shè)計(jì)者本人，并且在1962年打敗了美國的一個(gè)州跳棋冠軍。這是模擬人類學(xué)習(xí)的一次成功的探索，同時(shí)也是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重大突破。1.人工智能發(fā)展史2形成階段(1956-1969年)1957年

紐厄爾和西蒙等人編制出了一個(gè)數(shù)學(xué)定理證明程序，該程序證明了羅素(Russell)和懷特海(Whitehead)編寫的《數(shù)學(xué)原理》一書中的第2章的38個(gè)定理1963年修訂的程序證明了52個(gè)定理。1958年，美籍華人王浩在IBM740機(jī)器上用了35分鐘證明了《數(shù)學(xué)原理》中命題演算的全部定理，共有220個(gè)，這些都為定理的機(jī)器證明做出了突破性貢獻(xiàn)。1.人工智能發(fā)展史2形成階段(1956-1969年)1958年

麥卡錫(McCarthy)研制出的表處理語言LISP，不僅可以處理數(shù)據(jù)，而且可以方便地處理符號(hào)，成為人工智能程序設(shè)計(jì)語言的重要里程碑。1960年

紐厄爾、肖(Shaw)和西蒙等人編制了能解10種不同類型題的通用問題求解程序(GeneralProblemSolving，GPS)。其中所揭示的人在解題時(shí)的思維過程大致為3個(gè)階段:首先想出大概的解題計(jì)劃:然后根據(jù)記憶中的公理、定理和推理規(guī)則組織解題過程:最后進(jìn)行方法和目的分析，修正解題計(jì)劃。1.人工智能發(fā)展史2形成階段(1956-1969年)1965年

費(fèi)根鮑姆(Feigenbaum)開展了專家系統(tǒng)DENDRAL的研究，該專家系統(tǒng)于1968年投入使用。它能根據(jù)質(zhì)譜儀的試驗(yàn)，通過分析推理決定化合物的分析結(jié)構(gòu)，其分析能力接近甚至超過有關(guān)化學(xué)專家的水平，不僅為人們提供了一個(gè)實(shí)用的智能系統(tǒng)，而且對(duì)知識(shí)表示、存儲(chǔ)、獲取、推理及利用等技術(shù)是一次非常有益的探索，對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。1.人工智能發(fā)展史3發(fā)展階段(1970年之后)從20世紀(jì)70年代開始，人工智能的研究進(jìn)入高速發(fā)展時(shí)期

在此期間，世界各國都紛紛展開對(duì)人工智能領(lǐng)域的研究工作。到了20世紀(jì)70年代末期，人工智能的研究遭到了重大挫折，在問題求解、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面遇到了許多問題，這些問題使人們對(duì)人工智能研究產(chǎn)生了質(zhì)疑，這些質(zhì)疑使得人工智能研究者們開始反思。終于，1977年召開的第五屆國際人工智能聯(lián)合會(huì)議提出了知識(shí)工程的概念。此后，知識(shí)工程的興起產(chǎn)生了大量的專家系統(tǒng)，這些專家系統(tǒng)在各個(gè)領(lǐng)域中獲得了成功的應(yīng)用。隨著時(shí)間的推移，專家系統(tǒng)的問題逐漸暴露出來，知識(shí)工程發(fā)展遭遇困境這動(dòng)搖了傳統(tǒng)人工智能物理符號(hào)系統(tǒng)對(duì)于智能行為是必要充分的基本假設(shè)，從而促進(jìn)了連接主義和行為主義智能觀的興起。隨后，大最神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和智能主體方面的研究取得了極大的進(jìn)展。2.人工智能對(duì)數(shù)字媒體傳播的影響1傳播機(jī)制網(wǎng)絡(luò)化、結(jié)構(gòu)化在人工智能時(shí)代背景下，傳媒行業(yè)越來越朝著智媒化的方向發(fā)展

現(xiàn)如今，越來越多的智能技術(shù)，如新聞寫作機(jī)器、語音識(shí)別與圖像識(shí)別都被運(yùn)用于信息生產(chǎn)領(lǐng)域，例如，采集新聞內(nèi)容并進(jìn)行編輯工作。當(dāng)前，網(wǎng)絡(luò)與結(jié)構(gòu)化已經(jīng)成為媒體生產(chǎn)的重要趨勢(shì)，機(jī)器分發(fā)與新聞寫作都需要借助于信息源中記錄的各種結(jié)構(gòu)化信息。在人工智能時(shí)代背景下，新聞生產(chǎn)與傳播的發(fā)展使傳媒業(yè)的格局得到重塑。2.人工智能對(duì)數(shù)字媒體傳播的影響2傳播內(nèi)容多元化、深度化當(dāng)前，在新媒體傳播過程中，各種新興技術(shù)如語義技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都得到了有效應(yīng)用

內(nèi)容傳播更加關(guān)注熱點(diǎn)話題，基本實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶生活的覆蓋。對(duì)于用戶的瀏覽行為，可使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行加工后充分挖掘其內(nèi)在價(jià)值，并選擇熱門話題報(bào)道。與此同時(shí)新聞資訊與人們的學(xué)習(xí)、工作、生活聯(lián)系緊密，加上新技術(shù)集群的發(fā)展，使得媒體內(nèi)容生產(chǎn)有了更為廣闊的想象空間。因此，加強(qiáng)機(jī)器創(chuàng)作力的升級(jí)，不僅能夠擴(kuò)張自動(dòng)寫作邊界，也能提高新聞報(bào)道的及時(shí)性與深度。2.人工智能對(duì)數(shù)字媒體傳播的影響3傳播勢(shì)分眾化、精細(xì)化要想實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶個(gè)人偏好的合理分析，就要應(yīng)用大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

并根據(jù)用戶需求與喜好推送相關(guān)新聞內(nèi)容。利用人工智能能夠?qū)τ脩艄芾磉M(jìn)行優(yōu)化，然后根據(jù)年齡與性別等屬性合理歸類用戶的個(gè)人喜好進(jìn)而結(jié)合各類群體偏好進(jìn)行相關(guān)推薦與交互，使用戶體驗(yàn)得以改善。2.人工智能對(duì)數(shù)字媒體傳播的影響綜上所述，人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異技術(shù)的有效賦能為媒體信息傳播的各個(gè)環(huán)節(jié)注入了更加鮮活的生命力。未來的傳媒業(yè)將在智能化技術(shù)的深度應(yīng)用中重構(gòu)傳播流程、變革傳播生態(tài)，雖然會(huì)有更多因素在不同程度上影響媒體傳播的公共性、專業(yè)性，但是人工智能賦能媒體傳播的核心訴求始終是為了促進(jìn)傳媒業(yè)向好的方向發(fā)展。在這個(gè)過程中，媒體傳播也在技術(shù)應(yīng)用層次的深化中，不斷突破原有的傳播格局，逐漸發(fā)生智能傳播時(shí)代的全新轉(zhuǎn)向，等待人們用更積極的眼光和更審慎的思維去觀察、把握。03人工智能在新聞出版領(lǐng)域的應(yīng)用PARTTHREE1.人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用1新聞采集智能化新聞生產(chǎn)的一個(gè)環(huán)節(jié)，便是新聞采集

新聞采集，也就是新聞采訪過程中的信息搜集活動(dòng)，是新聞報(bào)道過程中極為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，是寫好新聞報(bào)道的基礎(chǔ)和前提。俗話說“巧婦難為無米之炊”，在新聞業(yè)界有著“七分采訪、三分寫作”的說法。要想寫出具有高質(zhì)量的新聞報(bào)道，記者需要首先采集到具有新聞價(jià)值的相關(guān)事件的信息。在傳統(tǒng)采編領(lǐng)域中，記者通常依靠對(duì)他人的親身采訪進(jìn)行新聞素材的采集這樣的采集方式雖然有其不可替代的優(yōu)越性，但是畢竟有其適用范圍。1.人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用1新聞采集智能化然而，隨著語音識(shí)別、視覺識(shí)別等人工智能技術(shù)在新聞?lì)I(lǐng)域中的應(yīng)用

新聞采集突破了傳統(tǒng)的人工采集方式，走向了智能化采集階段。其一是通過使用無人機(jī)采集信息。當(dāng)記者無法近距離接近新聞現(xiàn)場(chǎng)或無法完整跟拍、記錄整個(gè)新聞事件時(shí)，無人機(jī)則可以代替記者進(jìn)入事件發(fā)生地，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控捕獲實(shí)時(shí)影像，通過搭載的AI技術(shù)將圖像結(jié)構(gòu)化，無人機(jī)拍攝到的圖片視頻素材不僅看得清，還能讓人看得懂,很好地完成了新聞采集的工作，而且航拍全景圖片更能展示事件全貌。2015年的“8·12天津?yàn)I海新區(qū)爆炸事故”中，無人機(jī)便大展身手，及時(shí)捕獲最新圖片資訊。1.人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用1新聞采集智能化其二是使用智能傳感器來生成或采集數(shù)據(jù)。智能傳感器意味著人的感官的延伸，它有助于讓我們調(diào)查無法看到、聽到或觸摸的事物。例如，“2410”便是新華社“媒體大腦”的智能媒體生產(chǎn)平臺(tái)，負(fù)責(zé)打造一條自動(dòng)化的內(nèi)容生產(chǎn)流水線，而處在流水線首端的智能傳感器便發(fā)揮著“媒體之眼”的作用，24小時(shí)源源不斷地提供全景式新聞線索和素材。封面新聞打造的“智慧內(nèi)容平臺(tái)”同樣也是通過傳感器設(shè)備，從全網(wǎng)中進(jìn)行線索抓取、內(nèi)容篩選的，每天新聞信息的采集可以達(dá)到上千條。MGC新聞也是通過攝像頭、傳感器等設(shè)備智能收集數(shù)據(jù)和信息的。新聞信息的采集變得愈發(fā)智能化，新聞工作者也開始從新聞采集的前線退居到幕后，完成更具創(chuàng)造性的新聞工作。1.人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用2新聞寫作智能化當(dāng)獲得大量的新聞線索后，記者需要對(duì)它們進(jìn)行整理、篩選

然后進(jìn)入新聞寫作環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的新聞?dòng)浾邚牟杉叫侣劦淖珜?，全過程需要親力親為，十分耗神。以社會(huì)類新聞?dòng)浾邽槔?，有時(shí)一天要跑多條線，每天至少發(fā)稿一篇，一篇見報(bào)稿的字?jǐn)?shù)在1000字左右，移動(dòng)端稿件字?jǐn)?shù)為500~3000字不等，遇到重大事件發(fā)生，稿件數(shù)量甚至?xí)黾雍脦妆?。由此可見，不僅記者工作壓力較大，而且光憑人力生產(chǎn)出來的新聞，其數(shù)量也已難以滿足當(dāng)下讀者對(duì)新聞信息的需求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展并逐漸應(yīng)用到新聞出版領(lǐng)域后新聞寫作逐漸智能化，“機(jī)器人寫稿”開始大顯身手并在很大程度上解決了新聞稿件數(shù)量低的問題。1.人工智能在新聞?lì)I(lǐng)域的應(yīng)用3新聞播報(bào)智能化2000年4月

由英國報(bào)業(yè)聯(lián)合會(huì)新媒體公司推出的虛擬主持人“安娜諾娃”的問世，標(biāo)志著人工智能開始進(jìn)軍播音主持領(lǐng)域。其后一些國家相繼推出了一系列虛擬主持人，如中國的Gogirl.言東方、伊妹兒和江靈兒，美國的Vivian，韓國的Lily等2018年11月在第五屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)上，由搜狗和新華社聯(lián)合推出的以新華社主播邱浩為原型的AI合成主播“新小浩”閃亮登場(chǎng)，成為全球首個(gè)AI合成主播。大會(huì)上，“新小浩”用中英文向世界播報(bào)新聞，成功將“AI合成主播”一詞印入人們的腦海，全球媒體和業(yè)界開始投以廣泛的關(guān)注，人工智能技術(shù)在播音主持領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更進(jìn)一步的突破，新聞播報(bào)逐漸智能化。2.人工智能在出版領(lǐng)域的應(yīng)用1人工智能與學(xué)術(shù)期刊的融合出版①選題策劃從經(jīng)驗(yàn)依賴到技術(shù)支持。人工智能時(shí)代下學(xué)術(shù)信息資源以數(shù)據(jù)化狀態(tài)呈現(xiàn)，基于群體信息精煉化形成的知識(shí)體系可以為選題策劃過程提供大力的技術(shù)支持，通過多源數(shù)據(jù)的合理配置提高選題策劃的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。編輯把策劃思路通過指令輸入到智能化選題系統(tǒng)，系統(tǒng)將依據(jù)傳播熱度、熱點(diǎn)詞匯和閱讀趨勢(shì)分析，自動(dòng)對(duì)學(xué)者學(xué)術(shù)履歷、用戶行為信息、學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、梳理與預(yù)測(cè)，提出多個(gè)維度的初步選題策劃方案供編輯權(quán)衡選擇。依托數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的選題策劃從出版源頭就賦予了學(xué)術(shù)論文更前沿和精準(zhǔn)的發(fā)展空間，通過大數(shù)據(jù)分析對(duì)選題進(jìn)行科學(xué)化布局，成為學(xué)術(shù)期刊智能化融合出版的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2.人工智能在出版領(lǐng)域的應(yīng)用1人工智能與學(xué)術(shù)期刊的融合出版②評(píng)審評(píng)議從主觀傳統(tǒng)到客觀理性。在學(xué)術(shù)論文評(píng)審評(píng)議階段步驟標(biāo)準(zhǔn)化的前提下，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能化評(píng)審具有可行性。智能化審稿系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)對(duì)投稿的關(guān)鍵信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)和審核，淘汰與期刊定位不一致的稿件，利用區(qū)塊鏈技術(shù)完善身份認(rèn)證機(jī)制，根據(jù)邏輯化排序?qū)ν性u(píng)議專家的行為信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、特征識(shí)別和精準(zhǔn)匹配，實(shí)時(shí)開放地記錄論文從投稿到發(fā)布的全過程生態(tài)鏈。2.人工智能在出版領(lǐng)域的應(yīng)用1人工智能與學(xué)術(shù)期刊的融合出版③編輯校對(duì)從重復(fù)煩到快速高效。在傳統(tǒng)學(xué)術(shù)期刊出版中，校對(duì)是整個(gè)出版流程中重復(fù)性強(qiáng)、創(chuàng)造性弱，但又必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)。其中參考文獻(xiàn)著錄格式和引文內(nèi)容的核對(duì)是學(xué)術(shù)期刊編輯必須面對(duì)的一項(xiàng)非常煩瑣耗時(shí)的工作?；诤Ａ吭~匯、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建的智能化編校系統(tǒng)，可以借助人工智能技術(shù)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，以信息源為節(jié)點(diǎn)，通過知識(shí)標(biāo)引協(xié)助編輯識(shí)別論文中存在的不規(guī)范問題，按照學(xué)術(shù)期刊編輯部制定的論文模板統(tǒng)一格式，自動(dòng)進(jìn)行參考文獻(xiàn)核實(shí)、敏感詞排查等基礎(chǔ)性工作。除此之外，文本挖掘技術(shù)、智能搜索技術(shù)、圖文模式識(shí)別技術(shù)等人工智能技術(shù)還能實(shí)現(xiàn)論文編輯校對(duì)的自動(dòng)化，并向編輯部提供編校勘誤信息處理結(jié)果、疑問信息提示報(bào)告等。2.人工智能在出版領(lǐng)域的應(yīng)用1人工智能與學(xué)術(shù)期刊的融合出版④信息推送從單向靜態(tài)到算法匹配?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的信息推送，利用算法和深度學(xué)習(xí)挖掘與分析用戶的搜索記錄和閱讀痕跡數(shù)據(jù)，對(duì)用戶群體進(jìn)行分組歸類，通過智能標(biāo)簽識(shí)別用戶對(duì)學(xué)術(shù)信息內(nèi)容的個(gè)性化需求，打破了傳統(tǒng)學(xué)術(shù)期刊以信息發(fā)布者為主導(dǎo)的單向化和靜態(tài)化傳播形式。例如，超星集團(tuán)提出的“域出版”學(xué)術(shù)平臺(tái)，通過用戶行為數(shù)據(jù)形成個(gè)性化信息流模型，借助智能算法分析用戶偏好和態(tài)度趨向，按照閱讀曲線進(jìn)行內(nèi)容與用戶數(shù)據(jù)的智能化匹配，實(shí)現(xiàn)了學(xué)術(shù)信息的精準(zhǔn)推送和碎片式傳播。2.人工智能在出版領(lǐng)域的應(yīng)用1人工智能與學(xué)術(shù)期刊的融合出版⑤數(shù)字出版從簡單融合到全媒體化。新媒體平臺(tái)采用人工智能等技術(shù)進(jìn)行文本呈現(xiàn)和用戶互動(dòng)，“人機(jī)共生”和“自我進(jìn)化”的特征逐漸顯現(xiàn)。學(xué)術(shù)期刊可以利用監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)方法分析用戶在新媒體平臺(tái)上發(fā)布的內(nèi)容，基于深度學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)新媒體用戶的閱讀情感軌跡，通過自然語言理解、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息記憶和語義消歧，利用語音交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶的便捷評(píng)價(jià)，并借助圖像識(shí)別技術(shù)調(diào)研不同媒體平臺(tái)的視頻數(shù)據(jù)，此外，通過人工智能和大數(shù)據(jù)對(duì)海量內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽定義，將不同形態(tài)的新媒體屬性進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，可以選擇適合的新媒體渠道進(jìn)行學(xué)術(shù)信息的有效傳播。2.人工智能在出版領(lǐng)域的應(yīng)用1人工智能與學(xué)術(shù)期刊的融合出版⑥媒體形態(tài)從平面?zhèn)鞑サ浇换ザ嘣?，學(xué)術(shù)期刊的智能化出版平臺(tái)應(yīng)承載多樣化的信息符號(hào)，突破學(xué)術(shù)信息單一平面?zhèn)鞑サ墓逃行螒B(tài)。人工智能等技術(shù)引領(lǐng)了出版業(yè)場(chǎng)景革命，使媒體形態(tài)全面升級(jí)，基于代碼的多元形態(tài)的媒體產(chǎn)品不斷發(fā)展和創(chuàng)新，利用數(shù)據(jù)挖掘算法感知用戶端場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)信息推送與用戶特定場(chǎng)景的精準(zhǔn)適配，為用戶帶來可視化和高度交互性的最直觀呈現(xiàn)形式，可以滿足用戶的信息智能化體驗(yàn)、沉浸式體驗(yàn)和人機(jī)互動(dòng)體驗(yàn)等多樣化需求。學(xué)術(shù)期刊可以融合多媒體技術(shù)、全息投影、語音閱讀、動(dòng)態(tài)圖技術(shù)，并利用虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)等更具沉浸感的新興技術(shù)進(jìn)行出版內(nèi)容再創(chuàng)作，催生出新的內(nèi)容形式和傳播模式，不斷提升用戶的閱讀體驗(yàn)。2.人工智能