第八十四章 分分钟教做人(3 / 4)

通过‘学习’学会写作的，肯定是套路文。”

    “第一章要出金手指、前三章要出装逼打脸、五万字要小高潮。这种套路人类写手还要花时间去学习、记忆，而机器人写作完全可以通过程序设定来训练。人类最恶心最难记住或者不愿意做到的事情，在机器眼前反而是比较容易的。在人类很容易想到的故事大势等问题上，机器反而最难想通。所以，在辅助创作软件诞生的最初几年，要充分利用机器的优势、同时由人类手把手去训练、修正、最终审稿修改。”

    当然，为了“深度学习”，最重要的是把机器人写好的稿子、由人类修改之后，再重新反馈给机器人，让其“学习”其中的差别。

    深度学习，总的来说就是这么学习的，不断反馈此前答案的对错。就像谷歌和FACEBOOK当年训练人脸识别，就是给无数的图给机器识别，然后错的要告诉机器错了。久而久之，机器的模糊统计算法就“知道”什么是错的了。

    朱子峰只是个业余的脚本编写者，他当年给某点闹事的时候，根本不懂深度学习算法，也没有那么好的产业视野。他那个孙达炮一样幼稚的想法，只有落到初音这样的巨头身上，才能变得有可操作性。

    正如人工智能在实现自动驾驶的过程中，必须先借助‘辅助驾驶’。

    人工智能在攻克国际象棋、围棋的时候，必须先借助人加机器的“半人马模式”，来实现比纯机器更好的效果。

    在驾驶汽车的时候，在人脑看来最难的事情是应对突发事件，是“保持车辆精确保持与两边车道线的间距”。而这些事情在最初的辅助驾驶系统看来，就已经是很简单的了。

    沃尔沃在被李叔福收购之前，已经实现了自动应对突发窜出的行人，以及保持车道间距。

    但是，在人脑看来相对容易做到的事情，在机器眼里却是很难得。

    比如预见中远期的可能危险。

    又或者看到夜里对面远处有司机过来、而己方这边有其他车辆开着远光灯时、预测对方司机会不会出现方向抖动。

    又或者是“预期刚才超车的人会不会赌气并线”这些显而易见的事情。

    这些问题人工智能的驾驶系统需要多年才会学会。

    人类的长处是预见，机器的长处是精确，以及见招拆招。

    自动驾驶是如此，初音人工智能研究院如今在攻克的围棋领域也是如此。


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