林亦霖校对文婧编辑

一文了解人工智能在融媒体建设中的作用

媒体融合从2014年成为国家战略以来,一直是当下传媒行业发展最热门的话题。随着互联网技术的发展和普及,我国媒介也经历了从报纸(广电)上网阶段、网络报纸(广电)阶段、全媒体阶段,再到如今的融媒体阶段,融媒体被认为是未来媒介发展的重要方向。

从国际上媒体融合实践看,媒体融合是一个全新的生态系统再造的过程,除了从内容、渠道、平台、经营、管理需要一体化后的新格局,更需要在互联网思维下重新建构一个融合媒体产业的生态系统。

未来融合媒体发展的方向,就是融合媒体生态是以用户数据为核心、多元产品为基础、多个终端为平台、深度服务为延伸的全新的开放、共享、智能化的系统。这个新的融合媒体生态系统以共享化和智能化为主要特征,因此,媒体融合将进入一个共享媒体时代和智能媒体时代。

一、人工智能技术赋能媒体的时机已日臻成熟

当前,人工智能赋能媒体的时机和条件已日臻成熟,理由如下:

其一,截至今年3月,人工智能已连续三年被写入政府工作报告,成为每年两会的热门话题。在今年的报告中,“智能+”的概念首次被提及,这意味着人工智能正逐步成为国家战略的基础设施,持续为各行各业赋能,推动传统产业改造升级,最终影响人们的生产与生活方式,这其中也包括媒体行业。

其二,物联网为智媒发展构建了用户的基础。随着5G技术的商业化普及进程加速,万物皆媒时代将会到来,智能机器在某种意义上都有可能媒体化,并且机器会不断自我进化。媒体智能一接入物联网,便有可能让用户接受到新闻内容,并通过智能搜索、筛选让用户接收到有需求的信息。

其三,在政府部门的规划下,与媒体相关的智能硬件建设将推进。工业和信息化部、发改委联合印发的《智能硬件产业创新发展专项行动(2016- 2018年)》提出,到2018 年,我国智能硬件全球市场占有率将超过30%,产业规模超过5000 亿元。这些智能硬件中,有一部分与媒体相匹配。

其四,实力雄厚的互联网公司为智媒发展提供技术。事实上,智能与媒体如何结合不只引发专业媒体和学界的关注,各类互联网公司也有强烈的兴趣。例如2017年,今日头条人工智能实验室凭借“互联网信息摘要与机器写稿关键技术及应用”项目荣获吴文俊人工智能技术发明奖。“吴文俊人工智能科学技术奖”被外界誉为“中国智能科学科技最高奖”,代表中国人工智能学界的重大突破与最高荣誉。

专业用户独享

本文为机器之心深度精选内容,专业认证后即可阅读全文
开启专业认证
产业融媒体
11
相关数据
今日头条机构

“今日头条”是一款基于数据挖掘技术的个性化推荐引擎产品,它为用户推荐有价值的、个性化的信息,提供连接人与信息的新型服务,是国内移动互联网领域成长最快的产品之一。

https://bytedance.com/en
IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
相关技术
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自然语言理解技术

自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

语音合成技术

语音合成,又称文语转换(Text to Speech)技术,是将人类语音用人工的方式所产生,能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域的一项前沿技术,解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息,也即让机器像人一样开口说话。

推荐系统技术

推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(collaborative intelligence)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

逻辑技术

人工智能领域用逻辑来理解智能推理问题;它可以提供用于分析编程语言的技术,也可用作分析、表征知识或编程的工具。目前人们常用的逻辑分支有命题逻辑(Propositional Logic )以及一阶逻辑(FOL)等谓词逻辑。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

物体识别技术

计算机视觉领域的一个分支,研究物体的识别任务

物联网技术技术

物联网(英语:Internet of Things,缩写IoT)是互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网一般为无线网,而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个,所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对家庭设备、汽车进行遥控,以及搜索位置、防止物品被盗等,类似自动化操控系统,同时通过收集这些小事的数据,最后可以聚集成大数据,包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变,实现物和物相联。

5G技术

第五代移动通信系统(5th generation mobile networks),简称5G,是4G系统后的延伸。美国时间2018年6月13日,圣地牙哥3GPP会议订下第一个国际5G标准。由于物理波段的限制,5G 的网络也将会与其他通信技术并用,包含长距离的其他传统电信波段。

应用太烂,电脑上认证了一次,手机上就认证不了呢