拿下中國人工智能最高獎 今日頭條寫稿機器人有哪些黑科技

近日，今日頭條人工智能實驗室與北京大學聯(lián)合研發(fā)的寫稿機器人xiaomingbot獲得了吳文俊人工智能科學技術(shù)獎。這個獎項以吳文俊院士命名，被外界譽為“中國智能科學科技最高獎”，據(jù)說代表中國人工智能學界的重大突破與最高榮譽。

吳文俊先生是我國著名數(shù)學家、中國科學院院士。他在純數(shù)學和應用數(shù)學的多個領(lǐng)域都作出了杰出貢獻。前半生中，他用30多年時間，在代數(shù)拓撲學的研究領(lǐng)域取得了一系列奠基性成就，其中最著名的便是“吳公式”的建立；上世紀50年代初，吳文俊先生放棄了國外優(yōu)越的研究條件，毅然回國。他的這份情懷，影響著無數(shù)后來者。

花甲之年，吳文俊老先生毅然轉(zhuǎn)身，開創(chuàng)與拓撲學毫不相關(guān)的數(shù)學機械化研究領(lǐng)域，開創(chuàng)了里程碑式的“吳方法”。耄耋之年，他仍在密切關(guān)注新的科研進展和新涌現(xiàn)的人才。他曾一再表示：“中國的人工智能不能走外國人的老路，要在原創(chuàng)科學和基礎理論研究方面實現(xiàn)突破。

今日頭條是今年“吳文俊獎”獲獎項目中唯一以企業(yè)載體獲得專業(yè)類獎項的機構(gòu)，過去這一通常只授予頂尖高校、重點實驗室和科研機構(gòu)。

此次獲獎的寫稿機器人xiaomingbot早在2016年6月就已經(jīng)在今日頭條上線。里約奧運會期間，通過對接奧組委的數(shù)據(jù)庫信息，xiaomingbot曾寫過200余篇賽事報道，包括乒乓球、網(wǎng)球、羽毛球和女足等比賽，累計獲得200萬用戶閱讀。它撰寫的文章可以涵蓋比賽時間、實時比分、運動員信息等主要新聞要素，可讀性與職業(yè)記者相差無幾。

奧運會上線時，xiaomingbot與其他機器人相比就有明顯優(yōu)勢。根據(jù)人民網(wǎng)研究院的報道，比起美聯(lián)社的WordSmith、華盛頓郵報的Heliograf、第一財經(jīng)的DT稿王等，今日頭條寫稿機器人xiaomingbot實現(xiàn)了很多黑科技。比如：

一、寫稿速度更快——2秒內(nèi)完成稿件并上傳至媒體發(fā)布

xiaomingbot的撰寫發(fā)布速度幾乎與電視直播同步，從數(shù)據(jù)庫對接、信息搜集、文本生成、潤色完成報道，最后發(fā)布、推送到今日頭條手機客戶端，只需用時兩秒。

二、擬人化程度更高——并非千篇一律

根據(jù)比賽選手的排名、賽前預測與實際賽果的差異、比分懸殊程度等情況，xiaomingbot可以自動調(diào)整生成新聞的語氣，并使用感情色彩的詞語，如「實力不俗」、「笑到了最后」等。

三、發(fā)布稿件類型多樣——短訊及長文章

xiaomingbot不僅可以發(fā)布賽事消息的短訊，還可以生成整場比賽的賽事簡報類長文章。

四、圖片識別篩選——可實現(xiàn)自動上傳圖片功能

xiaomingbot可以通過語言理解與圖像識別，在數(shù)據(jù)庫中自動選取并在文章中插入賽事圖片，讓稿件圖文并茂更加生動形象。

奧運會后xiaomingbot還在持續(xù)撰寫NBA、CBA、中超、意甲等體育賽事的文章，包括很多場諸如“亞迪拉-席爾瓦4:0赫巴-阿勒吉 不費吹灰之力經(jīng)濟奧運會乒乓球女單下一輪”這樣的冷門比賽，xiaomingbot也均有報道。根據(jù)今日頭條統(tǒng)計，xiaomingbot文章的閱讀率與人類創(chuàng)作者基本持平。

近期，xiaomingbot已完成最新一輪升級，除體育新聞，xiaomingbot在今日頭條上撰寫的文章現(xiàn)已涵蓋科技、財經(jīng)、房產(chǎn)等十幾個分類，并且對多個領(lǐng)域的每日熱點做持續(xù)的跟蹤報道。據(jù)悉，xiaomingbot已與光明網(wǎng)、《財經(jīng)》雜志、大河報等主流媒體達成戰(zhàn)略合作，向其進行優(yōu)質(zhì)內(nèi)容輸出。

對機器寫稿而言，它的核心技術(shù)是自然語言理解，同時會涉及機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、深度學習、知識圖譜等多項技術(shù)。自然語言處理是人工智能領(lǐng)域難度最大的課題之一。相對于語音和視覺來說，語言是高度抽象化的表現(xiàn)。一方面，人類語言具有復雜性，同一句話可能代表不同含義。另一方面，正確理解人類語言還要有足夠的背景知識，比如對成語和歇后語的理解。這些都是自然語言理解進一步發(fā)展需要克服的難題。

因此很多人所憂慮的機器是否會取代記者，短時間內(nèi)來看是很難的。正如今日頭條李磊所言，“我們做新聞機器人的目的并不是取代新聞記者，而是幫助記者創(chuàng)作出更高質(zhì)量的內(nèi)容?！?/p>

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