大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器人培训新闻发布稿子的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器人培训新闻发布稿子的解答，让我们一起看看吧。
腾讯AI机器人一秒写完演讲稿，未来哪些工作最容易被人工智能取代？
写演讲稿这件事情并不稀奇，国外有很多新闻稿都是 AI 写的。写这类文章只要给 AI 相对应的模版和数据，让其在大量的稿件中“学习”一番，慢慢就会学会。就好比小学生学写作文，老师会讲如何构思，哪些技巧，慢慢熟练后就越写越好了。
其实不光如此，微软的机器人小冰已经出版了一本实体诗集; Google 的机器人已经会创作歌曲，并和人类合作发行了;前几天美图公司也推出了智能作画功能。
看似对普通人来说有一定技能壁垒的职业正在被人工智能逐一攻克。
1 简单的重复体力劳动
劳动技能不复杂，比如说工厂流水线，每天重复几个动作，完全可以交给机器人。
2 危险的工作
比如探险，反恐、抗灾救人，完全可以人类在后方指挥，由人工智能去完成任务。
比如说门诊医生，通常诊断时需要参考很多设备检查的影像，在这方面 AI 经过训练后误诊率极低。目前火热的人脸识别技术，可以在安防领域大有所为，取代很多安保工作。
- 这个问题问的很有水平，相信在不久的未来越来越多的简单而又重复性的劳动都将被人工智能取代。
- 从人类诞生之日起，人类就一直在有意识或者无意识的做着提高生产力的事情，不管是火的发明还是驯养动物还是锄头、镰刀、铁锹等等的范明，还有车、船、飞机等等的发明以及后来的计算机的人工智能都是在不断的提高生产力以及提高人的能力。
- 就目前阶段而言，人工智能已经可以替代人类做很多事情了，尤其在语音语义、图像处理、生产线装配、交通管理、无人汽车等领域都有着很广泛的应用，例如腾讯AI机器人一秒写完演讲稿、淘宝天猫双十一活动将近4亿张海报都是由阿里的设计人工智能“鲁班”完成。这些事情对于人类来说基本都是不可能达到的。尤其是阿里的设计人工智能“鲁班”设计的4亿张海天方夜谭。
- 至于在将来，人工智能还能替代人类做哪些事情呢？
- 1.对由程序和数字构成的东西，人工智能基本都可以完成，不管是声音处理、信号处理，比如语音语义、图像处理甚至是编程、软件开发、人脸识别等等与程序和数字有关的人。
- 2.非虚拟产品，与现实世界相关的，还得具备一定的传感器基础，当传感器技术发展到一定程度，可以更有效的延伸人工智能的使用范围，在诸如机器人、物资运输、无人驾驶、***肢、手术、无人工厂、产品设计、产品质量检验等方面都可以有效的替代人类。
- 但是并不是所有的人类所做的事情，人工智能都可以处理，比如法律、制度设计、企业管理、处理感情***、心理咨询等。
- 但是在我们看到人工智能的种种好处的时候，还要能看到背后隐藏的危机，对于人类而言机器并不是越智能越好，机器也好人工智能也好提高生产力的同时，他们生产的产品也必须能够有效得社会消费，而不能形成巨大的浪费和产能过剩。在大量人工智能使用的同时，也必然会造成很多社会问题如失业率上升等等。甚至如果有朝一日人工智能能够实现编程能够实现自我进化的时候，这就不一定是好事了。
- 人类的历史是生产力不断提高的过程
俗话说得好，知己知彼百战不殆，要看看人工智能首先会取代我们人类什么工作，首先要明白AI人工智能擅长什么以及目前它们开始涉足的工作领域，从而知道未来哪些岗位是“安全”的。
搜狗王小川对人工智能的工作边界做过定义：如果所输入的信息是封闭、有边界、可以结构化的，且包含做决策所需要的所有信息，目标也是确定的，那么这样的判断能力就可以被机器所取代。
我们结合目前已经运用了AI人工智能的场景，来看看事实是不是这样。
文稿类的工作包括写作、翻译、批改试卷等，目前都已经开始运用AI技术。像[_a***_]中说的，腾讯AI一秒钟写演讲稿，还有谷歌、科大讯飞等公司研发的同声传译技术，以及阿里最近试验的AI批改试卷，这些都是AI开始“入侵”的领域。
现在自动驾驶已经进入一个相对成熟的研发阶段，几个月前的百度产品发布会，李彦宏坐着装载着自家研发的无人驾驶系统的汽车前往发布会现场；在深圳，已经有一批无人驾驶公交车开始试运营，目前运行顺利；而在美国，谷歌早已宣称其无人驾驶系统已经能正式上路……
数据分析可以说是人工智能最擅长的领域了，在生活中，数据对我们的作用也越来越大。现阶段的数据分析大多是大数据分析，从海量的数据中整合出数据大报告，从报告中我们可以知道行业的变动、趋势、市场空间、业务增长点等，从而方便我们进行决策。
在以前的电影中，我们经常可以看见主角家里有一个电子管家，只要输入信息，管家会自动帮你安排日程，并提醒你，而你需要问什么问题，电子管家都会回答你。这个场景现在已经实现了，其实几年前就已经有这种人工智能对话系统出现，但还不够智能，日常应用的场景比较少，现在随着人工智能技术越来越成熟，这种管家类的设备和系统也会越来越像***，可以和我们自如地对话。
我们现在去办事大厅***或者过海关、安检的时候，会发现很多原本人工审核的岗位已经换成了机器自助的，流程也快了很多，这种情况目前已经基本普及了，未来随着AI技术越来越先进，可能我们办事会少很多流程，比如人脸识别就可以获取和识别你所有的信息，你直接说出你想办的业务，系统很快会***帮你办好。
“就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。
对于人工智能（AI）带来就业末日的预言，很多人都趋之若鹜。吃这一套的人相信，在并不遥远的未来，AI和机器人肯定会窃取当前由人类占据的绝大部分职位。在几乎没有社会安全网的美国，这样的科技飞跃将引发社会崩溃，除非能出现急速的经济转型。
另一方面，事实可能并非如此。也许在现实生活中，很多工作是我们不愿意托付给机器人的——比如就业增速遥遥领先的医疗领域——甚或是机器根本就做不到的。
近期，MIT斯隆商学院研究人员埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）和汤姆·米切尔（Tom Mitchell）发表政策论文，着眼于上述第二个类别。其结论概括起来就是， “就业末日”还说不上，但局面还是会越来越奇异。
“机器学习明显是一种‘通用技术’，就像蒸汽发动机和电力一样，催生了大量额外的创新和潜能。然而，对于机器学习系统擅长哪些项目，这方面并无广受认同的观点。因此，对于机器学习对劳动力的影响，以及对经济的影响，我们都没有形成共识。”米切尔和布林约尔松写道。“在很多工作中，有些部分也许是‘机器学习适用’的，但有些任务并不契合机器学习的标准；因此，就业所将受到的影响非常难说，并不是一些人所强调的那样，就是取代或替换那么简单。”
论文列述了“机器学习适用”任务的八大基本特征。这里就不逐一列出了，但其中几条值得一提。首先，机器学习需要定义明确的问题，输入数据要能可靠映射到输出预测。比如在医疗诊断中，输入病历，输出诊断。这是清晰映射。又比如输入狗狗照片，输出品种预测。或者，我们还能根据狗主人的照片，预测狗的品种，但这种情况下，清晰映射就不存在了，预测背后的因果关系就不容易找到了。
机器学习模型还需要大量的数据。它们得有学习的材料。要预测医疗诊断的结果，机器学习算法需要大量的训练数据，即大量病历，且由人类一一标记正确的诊断结果。只有经过这些数据的训练，算法在接到未经标记的新数据时，才能作出准确的预测。
还有几点不太容易想到。例如，机器学习模型在作预测时，需要相对简单的因果链条。比如，若要输入观察，并输出预测，基本上，输入必须和输出直接相关，不能在中间夹杂一连串的因果关系。另外，如果出现错误预测就是不可接受的，那机器学习也不管用。机器学习的准确率只要超过90%，就算是比较成功了。也就是说，我们觉得10%的错误率是可以接受的。但举例来说，在用计算机视觉为油罐车导航时，丝毫的差错都是不可接受的。
要知道哪些工作容易被人工智能（AI）取代，要先看看它究竟擅长什么样的工作。
大家会首先想到的，大概会是图像识别，毕竟刷脸解锁手机、解锁app已经用得越来越广泛了。其实，现在图像识别技术已经非常强大，除了用来认脸之外，根据医学影像识别病情、在流水线上用摄像头识别产品瑕疵，也都有巨大的潜力。
其次是语音识别。现在语音识别在实验环境中的错误率也已经非常低，短句子的语音转文字也很成熟。比如说微信里发送的语音内容，转成文字的效果就勉强。美中不足的是，嘈杂环境下、或者大段演讲的语音识别结果还无法让人满意。
当然还有翻译。现在虽然机器翻译的很多句子还会让人觉得“不是人话”，但毕竟翻译的速度、掌握语言的数量都是人类无法比拟的。
另外，AI理解短句子并生成回复的能力也在逐渐提高，计算机生成图像的各类应用也在渐渐成熟。
从上面这些AI擅长的领域我们能看出，需要从图像中寻找特定信息、特定模式的工作，AI经过一定的训练，都能做得非常好，而且比人类发挥得更稳定。比如将纸上的文字录入电脑的打字员，已经不太有用武之地了，而从监控视频中寻找某些人或行为、看X光片判断疾病、在工厂流水线上检查产品外观瑕疵等等工作，也都将很快自动完成。
就算是AI做得还不尽如人意的工作，比如长篇演讲或对话的语音识别、语言的翻译、聊天等等，在那些要求不太高的简单使用场景中也都可以自动化实现。比如国外的***网站YouTube，就配有自动生成的字幕，还能自动翻译成其他语言，可见速记和简单的翻译工作，也已经离自动化不远。而“要求不太高的聊天”，对应的是那些每天要回答大量重复问题的客服，他们的工作，也有很大一部分已经开始自动化了。
说起究竟有哪些工作容易被AI取代，顶级咨询公司麦肯锡这两年来，在好几份报告里做了详细、系统的梳理。
在今年11月发布的“工作得与失：自动化时代的劳动力变迁”报告中，就有这么一张图，描绘了对于到2030年，6个国家中各类工作岗位变化情况的预测。
机器人会自己组织文字写文章、写诗吗？
国外很早就开始应用写稿机器人了。
早在2009年，在美国的职业棒球大联盟季后赛上，一款名为StatsMonkey的人工软件就率先完成一篇机器稿件，当时在街头巷尾也是争议声四起。随后的两年内，包括《福布斯》在内的顶级媒体里已经开始尝试机器人写稿，其完成的文章应用在在商业，政治等各个领域，依靠强大的大数据平台，其30s生成一篇稿件的速度无人能及。
2015年9月，腾讯财经一篇名为“8月CPI涨2%创12个月新高”的文章刷爆各大头条，文章平平，但作者却大有来头，就是腾讯开发的自动化新闻写作机器人。
今日头条也有写稿机器人，说不定你还读过却不知道。
今日头条在里约奥运会开赛前一周，研发出了一款机器人——xiaomingbot通过对接奥组委的数据库信息，实时撰写新闻稿件，以跟电视直播几乎同时的速度发布稿件。了解，从8月6号开始至今，其6天共生成了超过200篇简讯和资讯，平均每天产出30-40篇稿件，报道速度最快为2秒，主要报道领域为乒乓球、网球、羽毛球和女足的比赛。单篇最高阅读量已达5.5万。
不仅如此，机器人已经可以出诗集了。
微软和湛庐文化合作推出了小冰原创诗集《阳光失了玻璃窗》，这是人类历史上第一部100%由人工智能创造的诗集。
发布会现场
小冰先后学习了自1920年以来519位中国现代诗人的作品，通过对这些诗歌上万次的学习，然后获得了现代诗的创造力，并且逐渐形成了自己的创作风格、偏好和技巧。
但是小冰作诗是依赖于图像的，通过分析图像的构成，然后进行创作，也会有超出意境的想象力。
到此，以上就是小编对于机器人培训新闻发布稿子的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器人培训新闻发布稿子的2点解答对大家有用。
