摘要：2016年人类在人工智能与机器学习领域取得了很多重大突破，而2017年可能会走得更远。有人预测，2017年的人工智能将会呈五大发展趋势，中国人工智能将崛起。
2016年人类在人工智能与机器学习领域取得了很多重大突破，而2017年可能会走得更远。有人预测，2017年的人工智能将会呈五大发展趋势，更好的语义理解、中国人工智能崛起都赫然在列。
2016年初，AlphaGo在围棋领域大杀特杀，接连战胜包括李世石在内的顶尖人类高手；而在2017年1月，AlphaGo又化身为Master取得了60胜0负的惊人战绩。这是人工智能领域的一个里程碑，对于“深度增强学习”技术来说更是意义重大。
动物会通过某些行为产生的积极或者消极结果来进行学习、判断，而人工智能的“深度增强学习”正是从这种方式中借鉴了灵感。电子计算机可以通过不断尝试错误方向来得出正确的方向，从而轻而易举地在迷宫中导航。使用深度学习的方法，机器学习不再像过去一样依赖大量的指令与复杂的模型。
其实“深度学习”的理论在10年前就出现了，将其整合到大型（或深度）神经网络以提供能量来解决复杂问题的尝试一直在进行。就像AlphaGo一样，经过不断地试验与数据分析，它可以以专家级水平与人类进行对弈。
更大的希望在于，增强学习已经被证明可以应用到现实世界的许多场景。最近出现的几个模拟场景显示，可以通过增强计算机学习的能力来促进相关算法的进步。
在2017年，我们有望见证“增强学习”被应用到自动驾驶汽车、工业机器人等领域。而谷歌已经在尝试使用深度学习来使其数据中心更加高效。不过，深度学习这种方法还处于试验阶段，依然需要花费大量时间来模拟和学习。&
生成式对抗性网络
最近在巴塞罗纳举办的关于神经信息处理系统的人工智能学术会议上，一种叫做生成式对抗性网络（generative adversarial networks）的理论引起了广泛关注，这一理论是由OpenAI的研究学者Ian Goodfellow提出。生成式对抗性网络由两套网络构成，一套通过训练学习来产生新数据，另一套则负责分辨正确数据与错误数据。
通过这两套网络的协同运作，可以产生非常接近真实的综合数据。这一理论能够被应用到生成电子游戏场景、解析马赛克或者是丰富电脑生成样式等领域。
机器学习领域权威专家YoshuaBengio在NIPS会议（神经计算方面最好的会议之一, NIPS主办, 每年12月举行）上表示，这种生成式对抗网络非常具有开创性，它能为电子计算机提供更加高效的学习方法，而计算机通过不断学习非标签性数据将变得智能化程度更高。&
中国人工智能领域的崛起
2017年将是中国开始在世界人工智能领域崭露头角的一年。中国不再照搬外国公司的人工智能技术，转而开始将人工智能和机器学习视作下一个创新领域。
中国搜索引擎巨头百度已经建立了专注于人工智能研究的研究所，并在语音识别、自然语言处理和优化广告业务等方面取得了很多进步。除了百度，还有不少公司正在迎头赶上，腾讯也在去年成立了人工智能实验室，并在国内外大力招募人工智能领域的专家。而滴滴也有自己的研究院，并被报道在无人驾驶汽车方面投入大量研究。
很多中国投资者将大量资金投给从事人工智能的初创公司，而中国政府也希望看到本国人工智能产业的繁荣，并承诺在2018年之前投入150亿人民币扶持开发和研究。&
对于许多人工智能领域研究者来说，语义学习是他们的下一个主要目标。随着技术的进步，图像识别和语音识别都取得了重大突破，而这将有利于计算机更加高效地理解和生成语言。
语言学习是人工智能领域的一个长远目标，而计算机与人类使用语言进行交互的前景非常乐观。如果具有更好的语义理解能力，计算机机器将变得更加实用。不过，这方面也面临很大的挑战，毕竟语言是一个复杂、微妙而又强大的议题。
虽然人们暂时还不能与智能手机进行深度而又有意义的交流，但在2017年，随着人工智能研究的深入，这一领域将会充满希望。&
过度热炒引发反感
2016年的人工智能领域确实取得了巨大的进步和突破，许多人都看到了技术进步带来的价值。但不得不注意的一点是：围绕人工智能的过量宣传与追捧明显有些失控了。
▲人工智能在百度的搜索热度
许多人工智能研究者对此有些忿忿不平。在NIPS会议期间，他们针对一家叫做Rocket AI的山寨人工智能公司举行了一个聚会，以此来表达自己的不满，这种不满主要是人工智能领域存在的浮躁氛围和弄虚作假情况。
期望越高，失望可能就越大。当人工智能领域一直没有取得重大突破时，失望的情绪就会蔓延，进而导致投资蒸发，大量估值过高的初创公司倒闭。
2017年整个世界对于人工智能的关注度依然非常高，这可能会引起不少人对于这种过分追捧的反感，毕竟过犹不及，不少浮躁情绪笼罩在当前人工智能领域。不过，这也不一定就是坏事，大量关注可能会促进研究的进步。
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2017年人工智能现七大走向
&　　2016年在人工智能热浪中落下帷幕，无可否认的是，人工智能已逐步渗透到我们的工作和生活中。
　　2016人工智能十大事件回顾
　　3&9：AlphaGo下围棋战胜围棋宗师李世石；
　　3&23：微软聊天&Tay&学会种族歧视言论；
　　5&7：&自动驾驶&特斯拉自动驾驶致使车祸；
　　9&28：谷歌、亚马逊、Facebook、IBM 及微软五大科技巨头组建超级AI联盟；
　　10&12：美国白宫发布人工智能白皮书；
　　10&17：微软AI的语音识别能力首次超过人类；
　　11&25：人工智能改善癌症诊断法；
　　12&5：亚马逊开展新零售业务Amazon Go；
　　12&19：扎克伯格开发AI助手Jarvis；
　　12月：华人AI研究贡献占据全球份额近一半。
　　2016年围绕着人工智能各行各业开始智能化探索，创投圈攻城略地，中美等众多国家也积极布局人工智能抢占战略制高点。在市场规模方面，《2016中国人工智能产业发展报告》中多家分析机构的数字评估认为，2016年年底，世界人工智能市场规模将突破100亿美元，其中，中国市场规模将达到15亿美元左右。未来，人工智能市场有望进一步扩大，到2020年，全球人工智能市场将发展到200亿美元左右的规模。人工智能，未来已来？
　　2017年人工智能现七大走向
　　人工智能尚处初级阶段
　　学术界将人工智能界定为&研究与设计智能体&，而且把智能体定义为&能够感知环境，并采取行动使成功机会最大化的系统&，一般分为感知智能、认知智能和创造性智能。对其研究最早出现在 20 世纪 50 年代，在发展过程中经历了起起落落，进入21世纪以后，随着深度学习、大数据、云计算等相关技术的成熟，近年来取得众多突破性的发展。
　　但纵观社会发展的历程来看，目前人工智能的发展仍处于初级阶段，称之为&弱人工智能&，其中感知智能以深度卷积神经网络为代表的感知智能依赖于大数据，在视觉物体识别、语音识别和自然语言理解等方面取得了媲美人类水平的成功；具有近似人类能力的认知智能的研究，仍在逐步探索中；而创造性智能则是在更高层次上的人工智能，要求人工智能具有类似于人类的顿悟、灵感等超强能力，这方面的研究甚至还没有起步。
　　从产业链上看，人工智能产业链包括基础技术支撑、人工智能技术及人工智能三个层次。其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成；人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合实现不同场景的应用，如机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能医疗等领域。目前人工智能的发展还是国内外科技巨头为主推动力，国外以Google、Facebook、IBM、Microsoft、Amazon、Intel等为主，国内以BAT及语音巨头科大讯飞为主。
　　人工智能的重要意义是对每一个行业和领域效率带来指数级提升推动作用，由于技术的复杂性，发展不会一蹴而就，必然经历一个由点到面，由专用领域到通用领域的历程，通用领域的人工智能实现还比较遥远。截至2016年11月，据数据统计显示，全球1485家人工智能公司可划分为深度学习、机器学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、图像识别、手势控制、虚拟私人助手、无人驾驶、、语音翻译等13个细分领域。近五年内，专用领域的定向智能化将是人工智能主要的应用发展方向。或许在更远的将来，如果人脑芯片等硬件架构能有所突破，运算能力有极大提高，则专用智能将有可能逐步进化成为跨场景、跨上下游应用的通用智能。
　　2017 年人工智能将掀起怎样的风暴？
　　有机构预测2017年人工智能的投资将同比增长300％以上。人工智能在技术上将更迅猛发展，智能语音、智能图像、自然语言处理、深度学习等技术越来越成熟，像空气和水一样会逐步渗透到日常生活。行业专家关于2017年人工智能的发展方向有如下几点：
　　1.机器学习应用的扩张：机器学习正被应用在更复杂的任务以及更多领域中，而且被更多的人作为挖掘数据的方式。
　　2.无监督学习会取得更多的进展（也存在很大的挑战，在这方面离人类的能力还差得很远）。
　　3.计算机在理解和生成自然语言：预计最先会在聊天机器人和其他对话系统上落地。
　　4.深度学习和其他的机器学习以及人工智能技术的混用，是成熟技术的典型标志。将深度学习应用到医疗领域中包括对医疗图像、临床数据、基因组数据等各种类型数据上的研究和成果将会大大增加。
　　5.自动驾驶汽车，计算机视觉也会持续取得进展。
　　6.聊天机器人和自动驾驶汽车可能会取得较大进展。
　　7.预计更多的人类基准会被打破，特别是那些基于视觉、适合卷积神经网络的挑战。而非视觉特征创建和时间感知方法将变得更频繁、更富有成果。
　　总的来说，2017年人工智能还将深远影响着全球各个科技领域的创新，持续改变着消费者、企业以及机器的交互方式，同时刺激着科技市场成长和革新。
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　　钰信哥导读：习近平和卡梅伦在酒吧小酌吃炸鱼薯条、开启中英全面战略伙伴关系的黄金时代...　　5月27日至28日，由国内首家专注于人工智能领域的前沿科技媒体——机器之心SYNCED 主办的2017 全球智能机器峰会（GMIS 2017）将在北京举行。而就在4月17日，大会官网公布了具体日程与环节梗概，从大咖参会、“人机大战”，到六场主题Session和IME主题展的设置，无不赋予了GMIS 2017更多的亮点。在人工智能浪潮正在席卷全球的当下，这样的行业盛会究竟意味着什么？其又将为业界带来什么？
　　大咖云集，是真正意义上的“全球峰会”
　　作为全球人工智能和机器人领域多位顶级专家的首次聚会，本届峰会可谓大咖云集，阵容空前。包括加州大学伯克利分校人工智能中心创始人兼计算机科学专业教授Stuart Russell、LSTM之父&DalleMolle人工智能研究所副主任Jrgen Schmidhuber、GE Transportation Digital Solutions首席技术官Wesly Mukai在内的十多位顶级人工智能领域科学家、学者和 Jean-Sebastien（Investment Committee Advisor at Element AI）等海外知名公司、创业团队和孵化器的优秀代表均将出席大会。在近40位与会嘉宾中，海外嘉宾占据了“半壁江山”。
　　与此同时，GMIS 2017还将公布全球化榜单A100并举办颁奖晚宴，来自全球各地100家人工智能公司的优秀代表将在大会上进行公开展示并接受颁奖。作为机器之心创办的长期榜单类内容产品，A100旨在选拔和跟踪全球最具影响力的TOP 100家人工智能公司，是国内该领域最权威、最具影响力的榜单。众多海外重量级嘉宾的加盟及全球化榜单的公布，使GMIS 2017成为真正意义上的“全球峰会”，堪称规模大、量级高、权威性强。
　　聚焦机器学习，或成为推动人工智能技术进步的风向标
　　近年来，人工智能技术取得了长足进步，促进人类的生产生活与经济民生发生着深远变革。而作为部署支持人工智能的计算方法，机器学习成为当下最重要的技术之一，被不少大型科技公司视为核心战略。根据领先的调研公司Forrester预计，机器学习和预测分析市场的年复合增长率将达到15%，这种情况会一直持续到2021年。在此次为期两天的大会中，将有十余场关于机器学习的深度演讲，微软人工智能首席科学家邓力、香港中文大学教授/第四范式联合创始人杨强、阿尔伯塔大学教授、计算机围棋顶级专家/ DeepMind 首席科学家 David Silver 博士导师 Martin Mller 等多位人工智能领域的世界权威专家、特邀学界和产业界经营领袖将深入探讨机器学习的下一波浪潮及方向。这无疑将有助于推动机器学习在性能上实现飞跃，为数据科学家、开发者和研究人员使用更加复杂的机器学习技术探索更多领域提供了方向。大咖嘉宾们的观点，很有可能成为推动人工智能技术进步的风向标。
　　同时，本届大会还将探讨不同学科与人工智能之间的交叉应用和关联。
　　探讨人工智能应用，为技术从研究走向落地提供借鉴
　　从简单的语音识别、图像识别，到无人车、无人机、智能家居，人工智能同日常生活的联系日益紧密，人工智能已渗透至信息流、金融、交通、自然对话、法律、医疗、自动驾驶等领域，在应用场景方面绘构出越来越广阔的想象空间。然而在具体落地的过程中，企业与研发团队也面临着来自政策、安全、实操性等层面的挑战；从无人驾驶、智能机器人，再到语音助手，围绕着“什么才是未来人工智能落地最靠谱的方向”的课题，业界始终讨论不断。在本届大会中，嘉宾们将集中探讨机器智能如何从技术转化为产品和应用，以及人工智能技术在各领域的具体应用与场景，这将是未来技术从研究走向落地的重要关注点。其中，今日头条副总裁、人工智能实验室负责人马维英、地平线机器人创始人余凯、亚马逊 AWS 总监 Leo Dirac、蚂蚁金服 VP 首席数据科学家/普渡大学终身教授漆远以及上海交大教授/思必驰联合创始人兼首席科学家等嘉宾将分别就人工智能技术在信息流、自动驾驶、云服务、金融和自然对话等领域的垂直应用进行演讲。
　　当前，与日常生活息息相关的各行业正陆续展开基本智能化集成，可以肯定的是，人工智能还将扩展到更多领域，基于人工智能的智慧生活或在不久的将来触手可及。GMIS 2017的召开，将为技术从研究走向落地提供借鉴，同时为人工智能更好的部署到现有应用及进一步扩展使用场景提供了有价值的理论参考。
　　将成为国内相关企业、产品强化影响力的新契机
　　值得一提的是，在GMIS 2017中还将上演“人机大战”环节，搜狗问答机器人“汪仔” 将同人类战队就语音识别领域展开五轮角逐，且每一项挑战都是语音识别领域内最难攻克的技术点。
　　随着人工智能技术发展的日新月异，智能软件掌握了越来越多的本为人类专属的技能，“人机大战”作为一种衡量、展示的重要途径从而成为社会的焦点。此前在江苏卫视《一站到底》节目的舞台中，搜狗公司与清华大学天工智能计算研究院联合开发，耗资4000万打造的搜狗“汪仔”的表现堪称惊艳。此次其同由高智商精英组成的专业团队再次展开对决，业界自然给予了更多关注。
　　借助于GMIS 2017的舞台，包括搜狗“汪仔”在内的国内前沿人工智能产品将拥有进一步强化影响力的契机，而同类商业应用公司也在密切关注大会环节，希望通过不同方式加入，国内相关企业之间的交流、资源配置及合作因此拥有了更多的可能性。
　　作为国内最具影响力的人工智能媒体与产业服务平台，机器之心在专业度、专家与合作机构资源、渠道等方面拥有不可复制的优势。其在人工智能势头强劲的当下主办GMIS 2017，不仅为国内外从业者提供了思维碰撞的舞台，更是一次对人工智能发展现状、机遇及挑战、未来趋势进行深入而详尽研讨的机会。自3月底以来，GMIS 2017的主办方机器之心陆续释放了首批嘉宾与“人机大战”等细节，使业界对于大会的期待值持续升温。作为2017年度人工智能领域的“大事件”，GMIS 2017正聚焦着国内外人工智能领域从业者的目光，而它将为业界带来的积极影响，或许会延续相当长的一段时间。 极客公园
责任编辑：技术小站：
厂商活动：
地点：青岛
时间：9月15日 14:00 - 17：00
主办方：阿里云&庆科
时间： 9月19日
地点：苏州
时间：9月27日 14:00 - 17：00
地点：广州
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CES 2017上的人工智能是趋势还是“泡沫”？ - 全文
来源：电子发烧友网整理
作者：Jazz日 11:53
[导读] 作为全球最专业的、久负盛名的消费电子、数码潮流和最新科技展览，每年1月初定期在美国拉斯维加斯举行。今年也不例外，全球知名的科技巨头以及技术创新型企业一般都会受邀参加展会。本次展会盛况空前，参展厂商都展示了自己的精品力作。
每年一度的国际消费类电子产品展览至第一届举办以来已度过了49个春秋，现已成为了全球各大电子产品企业发布产品信息和展示高科技水平及倡导未来生活方式的窗口。作为全球最专业的、久负盛名的消费电子、数码潮流和最新科技展览，每年1月初定期在美国拉斯维加斯举行。今年也不例外，全球知名的科技巨头以及技术创新型企业一般都会受邀参加展会。本次展会盛况空前，参展厂商都展示了自己的精品力作。
&2017年将成为对话式人工智能操作系统的元年&，在CES上，百度首席科学家吴恩达如此说到。他预言2017年是&对话机器元年&，相比被称为&VR元年&的能否真的获此&称号&？还是只是一场&泡沫&？现在下结论都还过早了。那本文就介绍下CES上较有趣的人工智能产品吧，可能看完后，你会找到自己的答案。
自主学习的DuerOS
百度发布了人工智能操作系统系统DuerOS，同时宣布与小鱼在家达成合作，小鱼在家是首家搭载了百度DuerOS的人工智能厂商。
百度表示这是首次推出对话式人工智能操作系统，是百度人工智能的重要战略产品。DuerOS强调了通过自然语言进行语音对话的交互方式。同时借助云端大脑，可时刻学习进化，变得更聪明。
DuerOS是个开放式操作系统，除了接入人工智能机器人，还可以支持手机、电视、音箱、汽车、机器人等多种硬件设备，同时支持第三方开发者的能力接入。
同时，百度宣布与小鱼在家达成战略合作，小鱼在家将是首个尝试DuerOS人工操作系统的厂商。双方表示将于春季面向中国市场发售搭载了DuerOS的全新&小鱼在家&视频对讲机器人。搭载了DuerOS系统的小鱼在家视频对讲机器人，用户只需使用唤醒词&小鱼小鱼&，即可实现通过语音对话方式完成播放音乐、播报新闻、搜索图片、查找信息、设闹钟、叫外卖、闲聊天、控制家庭智能硬件设备等多种秘书功能。
还可以通过语音对话唤醒多方视频通话、语音留言等家庭社交与通讯功能等。结合硬件上360度人脸自动识别追踪，8米拾音等能力，实现&解放双手&的体验。
双方认为，该款机器人将是全球首个结合语音、屏幕和摄像头多模态交互体验的创新智能产品，也是首个结合通讯和家庭社交功能的家庭智能终端产品。
自动&进食&的Cruzr
优必选此次在CES展会上推出的Cruzr机器人是一款具有革命意义的产品，它是一款基于云平台的为全球企业和公共领域提供服务的智能类人形机器人，是首款提供企业级商用服务的机器人。据悉，Cruzr可为客户提供定制的AI商务服务，以提升企业的工作效率和客户满意度。
Cruzr有一个强大的心脏，它是优必选科技首个基于云平台可适应各种商务需求，优化人力资源和提高工作效率的商用服务机器人。作为企业级商用机器人，没有一个强大的心脏是不可想象的。Cruzr拥有强悍的云计算能力，通过优必选的大数据平台，可以实现对各种问题进行运算、决策和反馈。资料显示，Cruzr采用类人形及全自由度的灵活双臂设计，基于3个全向轮，Cruzr 可以像人类一样自由移动，它还可以主动问候访客，与客户握手、拥抱甚至跳舞
Cruzr的特色是&智能&和&智慧&。说它智能，是因为Cruzr具备声源定位和语音互动功能，通过识别客户声音的方向和角度，进而向声源处转头或转身，并可以立即做出对应回复。通过定制的问答库，Cruzr可以回答基本的客户问询， 当对客户的问询无法作答时，用户可主动呼叫人工客服，由后台客服人员做专业的解答。说它智慧，是因为Cruzr可以解决了机器人行业广泛存在的人机交互问题以算法问题。Cruzr采用行业领先的 SLAM（即时定位与地图构建）算法， 客户只需指定一个目标位置，机器人便可自主规划路径，实时避障，任意位置可精准抵达。
在商务场景定制应用以及续航方面，Cruzr的表现也十分突出。Cruzr通过内置的 1300 万像素高清摄像头为客户实现高品质的远程视频会议。在视频会议过程中，后台可控制机器人在会议场地自由移动。同时，Cruzr拥有视频监控系统和自主安全巡逻技术，支持对运动物体进行检测，如发现有人闯入等异常情况后，它会拍照、录像，发出警报，为企业安全保驾护航。此外，Cruzr支持自动回充功能，当电池电量低时，Cruzr会自动返回其充电桩充电。
做玩具的也来踢馆
以往在玩具领域展现身影的经典积木玩具品牌&乐高（LEGO），也来到CES踢馆，推出可组成五种儿童专属编程机器人的积木玩具组，让小朋友不仅能从小培养写程式的概念，也能发挥想像力，赋予乐高积木生命，让它们动起来！
乐高其实之前就推出过可编程机器人，也就是Mindstomes系列產品，目前已经发展到可与App结合的第三代EV3。这部分乐高还与麻省理工学院的媒体实验室合作开发出了教育版本，可供学生使用。而乐高在CES 2017中展出的Boost系列没有这么复杂艰难，标榜是7岁以上都可适用，看起来是一款寓教育乐的新玩具！
Boost系列积木看起来与一般的乐高积木没有两样，但是具备关键的&Move Hub&（运动模块），内建无线晶片以及电子测倾元件（le sensor），与感测器以及马达结合之后，就可以让乐高积木动起来。
组装好Boost系列积木之后，需要透过对应的乐高App（目前仅支援平板，支援iOS与Android系统）来进行编程（programming）。使用者不需要敲键盘来输入程式码，只需要移动App内可视化模组，就可以编写程式。目前Boost共可组成五款可编程机器人，分别是机器人（名字为Vernie）、猫（名字为Frankie）、电吉他、卡车，以及一款类似3D印表机的装置（可透过编程来将积木组合在一起）。
看完这几款人工智能产品的介绍，你是否已有了自己的答案？
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-消息写作有可能被人工智能取代 (1)
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本期刊发四篇文章。匡文波教授认为，在人工智能迅速发展的今天，消息写作有可能被人工智能代替；宫承波教授认为，虚拟现实（VR）技术带来了全新的视听体验，在新闻传播领域影响突出；方毅华教授认为，技术突破，新媒体传播手段渐趋多样化，文字、图片、语音、动图、短视频成为并列表现元素，组合产生“感官协同效应”。陈国权研究员认为，这些年来，报业的版权保护困境很大程度上都是由于自身的纠结与矛盾。
　　四位专家从不同角度对传媒发展提出了独到的见解。
　　人工智能（Artificial Intelligence），英文简称为AI，在1956年由以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家首次提出。60年后的2016年，人机围棋大战AlphaGo以总比分4：1击败了李世石，让“人工智能”概念彻底走入了大众视野。
　　其实，除了围棋比赛，从感知领域的语音交互和视觉识别，到分析领域的智慧医疗，再到服务领域中的无人驾驶汽车和安防等等，人工智能正在渗透和改变人类生活的各个方面。
　　更为值得关注的是，嗅觉敏感的传媒业早就在拥抱人工智能，机器人写作已经不是新鲜事儿。尤其近两年在国内，腾讯Dreamwriter和新华社快笔小新的推出，进一步说明人工智能将改变新闻生产方式的论断已是不争的事实，未来某些领域消息写作有可能会被人工智能所取代。
　　一、人工智能带来的传媒变局
　　在传媒业的发展史中，技术一直扮演着重要的角色。15世纪中叶，谷登堡發明的金属活字印刷术提高了印刷的质量和效率，使得文字大规模复制生产成为了可能，极大推动了报纸等印刷媒介的发展。而后诸如广播、电视、互联网等每一个新技术的出现，无疑都让整个传媒业进入到一个新的传播时代。
　　现如今随着人工智能技术的不断成熟，必将推动传媒业再次发生变革，从最基础的采编环节开始不断优化新闻生产方式，提升传媒产业链的效率。
　　事实上，10年前人工智能就已经开始改变传统的新闻生产方式。2007年，美国科技公司Automated Insights推出了新闻编写的软件WordSmith，用于撰写财经类和体育类新闻稿件。只要导入最新的数据，每分钟最快可以生成 2000 篇报道。
　　2014年3月美国加州发生4.4级地震时，《洛杉矶时报》依靠机器人写新闻技术，成为第一家报道这次地震的媒体。《洛杉矶时报》系统内的地震新闻自动生成系统在收到美国地质勘探局发出的地震信息后，将数据输入事先准备好的模板。这个系统仅用了3分钟就完成了新闻的生成并将其发表在《洛杉矶时报》的网站上。
　　同样是在2014年，美国美联社宣布，自当年7月开始将使用自动化技术进行新闻报道。这让美联社在一个季度内可以生成4400篇短稿（每篇大约150-300字），所用时间比人工写作缩短90%以上。①
　　在国内，腾讯在日发出了第一篇机器人写作报道，该报道是由其开发的自动化新闻写作机器人Dreamwriter根据算法生成的。这个机器人可以在瞬时输出分析和研判，一分钟内将重要资讯和解读送达用户。
　　新华社也在同年11月发布了新闻机器人“快笔小新”，它结合人工智能、数据挖掘等技术，能够在短时间之内生产出财经、体育等专业领域的新闻稿件。②
　　这意味着自2015年开始，继国外大型媒体使用机器人写新闻之后，我国的媒体也陆续开始使用人工智能技术进行新闻写作。
　　就在今年两会期间，至少有10家新闻媒体推出了13个智能新闻机器人产品或应用，进行线上线下融合创新报道。如人民日报社的“小融”和“小端”、新华社的“i思”和“小新”、光明日报社的虚拟机器人“小明AI两会”等等。③一方面大大降低了基础稿件的采编成本，另一方面又如上述所言，提高了新闻生产的效率，让新闻时效性得以更好实现。
　　二、最有可能被取代的为什么是消息写作
　　人工智能技术的发展让“机器写新闻”声名鹊起，当人们看到越来越多由机器“撰写”的稿件之时，机器人能否取代新闻记者报道新闻成为了大家关注的焦点。
　　笔者认为，人工智能短期之内最有可能取代的是消息写作，而非整个新闻传播领域的所有新闻报道。
　　关注此类新闻报道不难发现，虽然新闻报道的类型中有消息、通讯等等，但截至目前，国内外媒体利用这一技术生产的新闻基本上只是短消息的报道。
　　为什么是消息写作？笔者认为，首先是受人工智能现阶段发展的技术局限。人工智能技术发展至今，尽管已经有61年，但人工智能技术仍处于非常初级的阶段，机器人写作新闻是通过程序员在后台写入的一系列算法，进行收集和挖掘数据、抓取关键词来快速生成新闻稿件。
　　机器人写新闻受制于这样的工作原理流程，使得其“写”出的新闻稿件模式单调，呈现模板化和规格化。因此，诸如腾讯Dreamwriter等新闻写作软件生产的消息，只是对模板的重复套用，一些数据和词汇的搬运，缺乏创造力，更是无法展现人类记者在新闻稿件中透出的人文关怀。
　　其次是由新闻消息体裁自身特点所决定。消息的风格恰与目前人工智能技术所能生产出来的新闻文本风格相吻合。
　　众所周知，消息报道是新闻报道中最为基础的一种报道体裁，它讲求报道事情概貌，而不讲述详细的经过和细节。换句话说，通常情况下新闻记者在消息写作的过程中，只是将新闻六要素——时间、地点、人物、事件的起因、经过、结果——进行简明报道，甚至在某些消息写作中还会少一到两个新闻要素。
　　这也就决定了消息写作的语言风格是平实的，少有其他新闻体裁如新闻特写中常出现的感情色彩，因为在新闻消息中最重要的是传达及时、准确的信息，而非对原因的分析或者对人物的塑造等等。
　　新闻消息的最大特点是短和快。几百字即可成为一篇消息报道，这大大降低了机器人写作软件算法编写的复杂性，意味着短消息对于人工智能技术来说是最容易实现的；而“快”这一特点是机器人写作软件的强项，无论是Automated Insights公司推出的WordSmith，还是腾讯的Dreamwriter都能够在1分钟之内生成成百上千篇的短消息，这是人类记者所无法达到的写稿速度。
(Bubble奶茶)
(A-KI_叶琦)