人工智能一键生成原创爆文

　　自人工智能（AI）“小发猫写作”以来，机器生成原创进入了一个新的快速发展渠道，并开始引起广泛的社会关注。
　　近日，美国微软公司宣布其首次开发的机器生成原创系统达到了人文专业水平，从原稿到仿写生成原创一般新闻，实现了自然语言处理的又一里程碑式突破。
　　与此相关的另一个消息是，在2018年的谷歌亚洲论坛上，腾讯向会议的某些论坛提供了人工智能的免费解释。嘉宾的演讲通过人工智能一键生成原创爆文确定，并生成原创成原稿和仿写。字幕被筛选。结果，人工智能通过了“小发猫写作”，并且该网站暴露了许多问题和低级生成原创错误。

　　即便如此，在人工智能生成原创技术发生迅速变化的时代，高校外语专业的教育工作者仍然需要思考一些问题：大学生成原创专业是否已经面临生存危机？高校如何改善现有的人才发展计划，以适应未来20年的行业发展？
　　●机器生成原创尚未达到理解人类自然语言的水平
　　在谈论人工智能生成原创之前，让我们先快速了解机器生成原创。
　　首先，机器生成原创的优势在于交付速度快、可以在短时间内生成原创大量文本，无需传闻。其次，成本低，与专业人工生成原创相比，机器生成原创的单位成本相对较低。特别是在处理大量、术语时，更多、语法规范、技术信息没有个人感受，这一点尤为明显。
　　机器生成原创的优点也体现在即时性和可控性上。机器生成原创不受时间和地点的限制。无需预约，可随时提供服务，流程简单快捷。在、生成原创上花费的总时间是高度可控的。在质量方面，机器生成原创的生成原创是一致的，技术术语是高度准确的。
　　当然，目前的机器生成原创仍然存在瓶颈。虽然发展势头很快，但目前的生成原创质量仍然不尽如人意。导致这些瓶颈的因素不仅是技术上的，而且是语言上的哲学。因为人类语言在实际使用中很复杂。生成原创不是简单的字面意义转换，而是需要深入理解源文本、风格样式、语言风格、人际意义所涉及的语义深层结构。目前的机器生成原创还没有达到理解人类自然语言的水平。它还没有能够表达对、概念、文化的立体理解，这在文学生成原创中尤为明显。
　　●人工智能生成原创对生成原创服务行业提出了挑战，就像无人司机一样
　　但是，我们不能低估人工智能在生成原创领域的潜在和革命性意义。英国《自然》杂志近年来梳理了科技领域的十大突破，将人工智能列为首位。我们已经看到，机器生成原创系统经历了不断的演变和升级，从规则和例子到基于语料库和统计，再到当今基于人工智能，机器生成原创的“基于深度学习的神经网络机器生成原创”。与过去相比，生成原创质量得到了显着提高，并且变得越来越“人性化”。人工智能模拟人类意识和思维的信息处理过程，而深度学习技术模仿人脑神经系统的运作，并扩展传统人工神经网络的内置水平，使系统具有更复杂的学习行为。“基于深度学习的神经网络机器生成原创”已被谷歌使用、 Facebook、微软、 Apple、IBM、百度、有一条路、搜狗、分行大学新闻、腾讯等科技公司。该算法依赖于两种基本的神经网络架构，即递归神经网络和卷积神经网络，它们可以合成上下文上下文信息并通过时间递归或分层来加深句子。理解，完成句子的编码和解码，产生更多完整性、更高精度、更多逻辑、话语更流畅、阅读体验更友好的生成原创。
　　但是，这些成就并非机器生成原创的终结。人工智能可以基于人工勘误的结果，学习更符合人类语言习惯，并通过云计算不断优化和升级生成原创能力。如果有一天，机器生成原创达到一定程度的“情感理解”，那并非完全不可能。
　　在可预见的未来，随着人工智能技术的升级，机器生成原创将逐渐占据低端到低端口生成原创市场，生成原创精度要求不那么严格。人工智能生成原创将对现有的生成原创服务行业产生巨大影响，就像无人驾驶技术对专业驾驶员构成挑战一样。
　　●机器生成原创和人工生成原创，将来会被放错地方
　　那么，外语院校生成原创专业的毕业生是否真的面临“这些同时生成原创的人可能在未来几年没有工作的情况”？
　　人工智能生成原创技术与主要语言服务提供商积累的语料库相结合，使生成原创服务便宜，便捷，而智能基础设施需要大规模的资金投入和技术积累，这将导致至少在低端生成原创。在市场上，现有的小型、个体生成原创公司正面临被淘汰的命运，而市场份额将逐渐集中在少数技术巨头手中。
　　不难想象，一个只能掌握语言技能的写手无法与高质量的、高效率的低成本人工智能生成原创竞争，因为它的成本和效率，就像低技能一样英国人在十九世纪的工业革命中。体力劳动者无法与蒸汽机竞争。然而，正如工业革命同时创造了新的就业机会一样，人工智能生成原创必将为语言服务行业带来新的机遇。
　　根据作者的观点，生成原创既是一种技巧，也是一种技巧；技术工作使机器完成，并解放人才来雕刻工艺。首先，人工智能生成原创是生成原创科学毕业生的综合学科。它为生成原创专业的毕业生开辟了新的职位。跨语言学的发展、数学、生成原创科学、计算机科学、脑神经科学等综合学科。无论是语料库还是“深度学习”还是“情感模拟”，语言学和生成原创研究的基础理论研究都需要作为学科支持。因此，高校外语专业应在“互联网+”的背景下与科技公司合作进行跨行业合作，实现语言资产共享，开展语料库建设，形成生产一体化，学习和研究，掌握核心技术。同时，高校还应修改现有的生成原创课程体系、，以完善相应的人工智能生成原创技术应用课程。
　　其次，要加强生成原创专业的“专业化”。外语人才的人工智能生成原创提出了更高的专业要求。未来，人类生成原创的目标市场和机器生成原创的目标市场将越来越明显。、变得越来越清晰。在低端生成原创市场，机器生成原创将在未来占主导地位，而人工生成原创将专注于需要严格生成原创准确性的高端市场。机器生成原创和人工生成原创将占据市场的不同利基，实现错位竞争。
　　例如，人们不会让机器生成原创重要的法律文件，也不会允许机器作为重要商务谈判的生成原创。人工生成原创将为差异化的市场需求提供差异化​​，完善的专业生成原创服务。许多领域的生成原创需要专业生成原创人员的操作。具有相关专业知识的特殊高级生成原创人员始终不可替代机器生成原创。因此，在高校生成原创课程体系中，有必要尝试将“医学生成原创”，“法律生成原创”，“商务生成原创”和“政府生成原创”等选修课程加入“外语+专业”，这样学生就可以根据自己的兴趣转移。教学，丰富了毕业后学生的职业选择。
　　最后但并非最不重要的是，生成原创不仅是客观信息的转换和传播，也是人类交流的重要形式。生成原创不仅是技术，也是“人性”的技巧。从某种角度来看，机器生成原创与语言发展是冲突的，因为机器生成原创为了提高准确性，必然会消除语言模糊性，而语言丰富度、的表现力往往来自于这种模糊性。可以说，在中国经典生成原创的文学生成原创领域，机器生成原创从未能够取代人类，因为人文领域的这些生成原创本质上是人类无与伦比的理解和创造力的表达和实现。生成原创专业的培养方案应注重“人性化”，“人文”是未来人类生成原创的核心竞争力。