用AI写出的第一本书面世:先进算法能对机器生成的内容负责吗?

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 Evelyn Zhang • 2019-04-14 17:38:33 来源:前瞻网 E3463G1

 发表的研究数量超过任何学者希望跟上的数量,但调慢亲戚大伙可能性会依赖AI同伴阅读数千篇文章并从中提取摘要——这正是歌德大学的后后团队所做的。

学术出版商 Springer Nature 出版了第一本由机器学习生成的书籍——《锂离子电池:机器生成的当前研究摘要》,它概述了锂离子电池领域的最新研究成果,离米 230页。

与电池研究一样有趣的是,它只与该项目的实际目的相关。人工智能的创造者,在本书的广泛而有趣的序言中,解释了亲戚大伙的意图更多的是后后结束了了讨论机器生成的科学文献,从作者大问题到技术和道德大问题。

换句话说,亲戚大伙的目的是产生大问题,而就有答案。亲戚大伙有宽裕的大问题​​:

谁是机器生成内容的创始人?算法的开发人员能否被视为作者吗?可能性是从初始输入后后结束了了的人(同类“锂离子电池”作为术语)并调整各种参数?是否有指定的发起人?谁决定一台机器应该首先产生那此?从道德的高度来看,谁对机器生成的内容负责?

这上面用到的技术,是由Springer Nature和法拉克福歌德大学共同开发的一种先进算法:Beta Writer。它使用的是基于同类性的聚类分析,将海量的源文档排列成连贯的章节,却说 我创建文章的简洁摘要,共同,将文章内部加入超链接,后后有利于读者进一步阅读原始的文章。

AI其他创新化的型态化摘录成书,有有利于研究人员更高效地管理海量信息,以及亲戚亲戚大伙从海量内容里快速选用、使用和补救相关领域的文档。

亲戚大伙之间可能性进行了激烈的辩论,亲戚大伙的同行以及与亲戚大伙相互商务合作制作这本书的专家,研究人员清楚地知道这却说 我后后后后结束了了。但正如Henning Schoenenberger在序言中所写的那样,亲戚亲戚大伙需用从某个地方后后结束了了,这就像任何地方一样好。

虽然,亲戚亲戚大伙可能性成功地开发了第后后原型,这也表明还有很长的路要走:大型文本语料库的提取性总结仍然不完善,却说 我有时复述文本、语法和短语联想仍然显得笨拙。却说 我,可能性亲戚亲戚大伙要突出现示机器生成内容的当前情形和剩余边界,亲戚亲戚大伙明确决定不对任何文本进行手动修改或一键复制编辑。

正如亲戚大伙所说,这本书一种却说 我不完美和笨重的。但听起来自然的语言却说 我人工智能尝试的任务之一,可能性它而忽略整体的成功是错误的。

人工智能在其他高度技术性的主题上埋点了数千篇关于1,086篇论文,分析它们以找到关键词,参考文献,“代词回指”等等。却说 我根据亲戚大伙的发现对论文进行聚类和组织,以便以逻辑的、基于章的土依据 呈现。

代表性的语录和摘要需用从论文中提取,却说 我重新制定以供审查,这既是出于版权的是因为,也是可能性原文的语法在新的背景下可能性不起作用。(团队谈到的专家说,亲戚大伙应该尽可能性接近原文的意思,补救“创造性”的解释。)

想象一下,论文中最好的语录开头是“却说 我,正如2014年论文所建议的那样,它产生的绝缘系数提高了24%。”

AI需用很好地理解论文,它知道“它”是那此,却说 我在重构语录时,将“it”替换为该项,却说 我知道它能否退还“却说 我”和最后的旁注。

这需用完成数千次模拟,却说 我其他边缘情形会弹出模型不到正确补救或产生其他公认的笨拙的用语。同类:“其他研究的主要目的是获得具有优异性能的材料,如高容量、快速的锂离子扩散波特率,易于操作和稳定的型态。”

最终,这本书具有可读性和能否想象的有用性,可能性将离米 一万页的研究归结为离米 230页。但正如研究人员所说,其他承诺要大得多。

这本书上面中含了2016-2018年发表过的30多篇权威研究论文。仅在过去3年,关于锂电子电池的研究论文就发表了超出5300篇,这对试图学习其他领域的科学家是后后巨大的挑战,但AI的自动扫描和总结输出,能让科学家们把更多时间用在重要的研究上。

这里的目标似乎何必 遥远,却说 我不能告诉一项服务“给我一份30页的生物工程最后4年的总结。

文本的灵活性是因为您也能否用西班牙语或韩语请求它。参数化是因为您能否轻松调整输出,强调区域和作者或排除关键字或无关紧要的主题。

能否预见,未来的学术出版以及各类书籍,将不再却说 我人为创造,却说 我有更多形式出现,包括了混合人机文本生成的书籍或删改由机器学习生成的文本。

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