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香港科技大学计算机科学与工程学系系主任杨强同时也是大数据科技公司“第四范式”的首席科学家，在一次公开演讲中，他从技术的角度，预测了人工智能和媒体行业的关系，以及“智能媒体”未来发展的几个方向。
第一个方向是人工智能来做编辑工作，帮我们提高编辑效率。像自动写作、自动摘要这些事情，人工智能已经能实现了，比如给机器一篇文章，机器自动写一段摘要，起一个吸引用户的标题，或者是把体育比赛的现场解说词给机器，让它把里面重要的句子摘出来，变成一个很短的新闻稿。
但这么做，还是没办法生产出来我们想要的高质量的摘要。杨强说，我们可以在这个基础上加上一层“增强学习”，让机器在做摘要的时候更有目的性。比如，让机器去读《射雕英雄传》、《笑傲江湖》两本小说，然后把阅读到的东西迁移到一起，像洪七公和令狐冲这样不在同一本书里的人物，可以互相进行打斗，而且读起来很通顺，最后形成一本新的小说。
第二个方向是“信源捕获”。意思是说，我们可以在一个新的领域，用新的手段获得一些信号，并且把这些信号变成我们要的新闻内容。比如，过去做采访，需要研究采访对象，需要看这个人写的文章，然后提出一些问题。今天我们可以用深度学习来做到这一点，让机器去理解这些文章，然后自动生成高质量的问题。
在“信源捕获”这方面，还有一点就是信源可视化的追踪。在我们的社会网络里，有很多信息的传播、新闻的传播，通过可视化，我们能观察到传播的路径、地点以及传播方式。这也就意味着，同样一则新闻内容，我们可以对不同的人进行不同的服务。比如说小朋友得到的内容和成年人得到的内容相比，形式可以完全不一样。这样可以实现自动化的个性投放。
第三个方向是视频和资讯的一种互动。今天很多媒体都开始进入视频领域，视频和资讯互动是说，能不能实现文本和视频之间的转换，让机器能看懂视频，然后用文字的形式告诉我们，给我们形成一个文字摘要。
第四个方向是资讯的智能分发，也就是怎么把一则新闻分发给想看这则新闻的用户。在过去，这个叫做推荐系统，这在电商领域已经很常见了。但是新闻有它的特点，新闻是靠内容来取胜的。
我们看新闻，是因为我们好奇，对新闻感兴趣。怎么样能够把好奇的人和好奇的内容结合起来，这是需要关注的问题。假如一个用户的历史记录显示，他经常读一些财经类文章，又比较关注美国大选，那我们能不能推断，这个人关心的就是特朗普的财经政策？这样就能给他推送更多的新闻。这种信息里面，既要有用户的行为信息，又要有内容的信息，现在已经开始有这方面的研究了。
第五个方向是资讯服务，意思是说，有了资讯以后，怎么让资讯和用户非常顺畅地进行交流。在这一点上，杨强认为可以关注一下人机对话系统。比如说我在开车，但又特别关心美国大选，所以我就问机器人这样的问题：美国大选现在是什么情况？机器人会告诉我各州开票的情况，这种对话需要机器人做大量的阅读。另外，。
最后，在杨强看来，要实现上面说的这些方向，机器需要掌握三大技术：深度神经网络、强化学习以及迁移学习，这三者必不可少。而且最好的方式是，把它们三个放入一个统一的通用模型里。
人工智能对于传统行业的变革势如破竹，媒体业也不例外。目前设想的机器成文以及智能分发，都只是对现有业态的人工替代的改变，更深程度的创新必然会超越目前的想象。对于具有“快消”性质的媒体业而言，人工智能也许带来的是一次，比对制造业更彻底的变革。
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