智能写作-为什么要发展智能写作
编辑：pitaya02 日期：2020-09-07
因特网的衰退使智能写作成为了新的风口
首先，因特网的流量红利基本上消失了。
个人电脑和移动因特网早已不复存在，手机出货量也逐年下降。移动电话，无线方面的流量已经基本持平，但中国已经连续几年保持四亿部的出货量，也就是说，你多卖一部，别人少卖一部。
目前阶段，流量大趋势基本上已定，大家知道手机首屏基本就这几个 APP：微信， QQ，淘宝，头条，邮件，日程表。而如今新的流量红利已经相对枯竭，在这个领域再一次创业其实并不明智。
举例来说，哪个是 PC互联网上最后的独角兽企业？知乎
今年，知乎将正式上线运营，这也是 PC独角兽成立最晚的一次。
个人电脑因特网的竞争在2011年类似于2015年移动互联网的竞争。
移动互联网用户总数和2015年的竞争格局实际上已经超过了2011年的 PC市场，这意味着2015年以后，移动互联网将会变得更加艰难。
其次，解决信息不对称和互联互通问题，是因特网给用户最大的价值。
电子解决了这两个问题：
•信息不对称。
你们怎么知道我卖的东西是真的还是假的？如何判断我的售后服务是否良好？淘宝网利用钻石王冠来解决问题。
资料连接问题。
如此众多的买家如此众多的卖家，当然需要一个平台把所有人聚集在一起，这就是“互联网+”集中解决的问题。
对许多比较传统的行业来说，信息和联系并非难事。
以医学为例，中国三甲医院有太多的医生，你把13亿人口连在一起，这是没有用的，因为一个医生每天只能看那么多病人。因特网不能提高医生的诊断效率，其帮助也很有限。
三是智能写作可以显著提高生产率。
如今 AI看片很火，许多基层医院通过 CT和X光片，通过 AI可以解决很多问题。
还有滴滴打车，因特网解决了打车难的问题，却没有解决打车的价格问题。实际上，取消补贴后，大家发现滴滴一点也不便宜，道理很简单——无论是专车还是出租车，还是需要人开车，人工成本降不下来，就不可能便宜。
不知大家有没有体会到一个问题，现在互联网对传统行业中的餐饮行业的改造其实是很皮毛的，只不过是搞个打折券订票订票而已，仅此而已。
饮食业真正要解决的是大厨能否被取代的问题，这一块互联网根本帮不了。
因此，未来智能写作对各行各业的变革力度将远远大于互联网。
例如医疗行业，许多基层医院水平不高，那么未来完全可以通过智能写作来帮助医生阅读 CT、X光等医学影像。就在今年， IBM Watson在诊断皮肤黑色素瘤时，准确率已经提高到97%，远高于75%-84%的人类专家平均水平。
毫无疑问，在未来，智能写作将会在无人车，机器人，医疗，金融，教育以及其他领域爆发出巨大的社会利益。
2.广泛的智能写作应用
一是自然语言生成
自然语言生成是智能写作的一个分支，它研究如何将客户服务、报告生成和市场概述中的数据转换成文本。
二是语音识别
一个典型的例子就是 Siri。
现在，通过语音应答交互系统和移动应用程序来记录人类语言的系统已经达到了成千上万。
3.虚拟助手
虚拟化助理是一种可以和人互动的电脑代理或程序，最有名的就是聊天机器人。VirtualHub主要用于客户服务和支持，并且可以作为智能家庭的管理者使用。
四是机器学习平台
机器人学是计算机科学和智能写作技术的一个分支，可以促进计算机的学习。
企业界普遍喜欢通过提供算法、 API (应用界面)、开发和培训工具箱、数据、和计算能力来设计、培训和部署用于处理预测和分类任务的模型、应用程序、流程和其他机器。
作为世界上第一个也是唯一的观众管理工具， Adext在数字广告中运用了智能写作和机器学习技术，以便将广告精确地投放到最适合产品定位的人群。
五是智能写作硬件优化
用来执行智能写作的计算任务，有 GPU (图形处理器)和 CPU (中央处理器)两种特殊设计和结构。
一款基于智能写作优化的硅片即将面世，它将直接嵌入你的便携式设备和生活中。
六、管理决策
智能机能够将规则和逻辑引入到 AI系统中，这样你就可以使用它们来初始化设置/培训，以及不断的维护和优化。
在多类企业的应用中实现了决策管理，它可以协助或自动地做出决策，以实现企业收益最大化。
第七，深度学习平台
深层次学习平台是机器学习的一种特殊形式，它包括能模拟人脑、处理数据和创建决策模式的多层次人工神经网络。在大数据集的基础上，目前主要进行模式识别和分类。
8.生物资料
该技术能够识别，测量，分析人类行为和身体结构与形态。
可赋予人与机器之间更多的自然互动能力，包括但不限于图像识别、触控识别和人体语言识别等，目前已广泛应用于市场研究领域。
9.机械加工自动化
机械加工自动化使用脚本和其他方法使人工操作自动化，从而使商业过程更加高效。
当前主要用于人力成本高或效率低下的任务和流程。
机械加工自动化可以最大限度地体现人力，并使员工更具创造性和战略性，这对公司的发展至关重要。
十，文字分析与自然语言处理
通过统计和机器学习，文本分析和自然语言处理能够理解句子的结构、意义、情感和意图，并能在欺诈侦查和信息安全等领域得到广泛应用，同时也可以用于非结构化数据的挖掘。
第十一，数字双胞胎/AI建模
“数字双胞胎”是一个连接物理系统与数字世界的软件架构。
GE公司(通用电气公司)宣布将成立一家智能写作公司，负责监测飞机发动机、机车、燃气轮机和故障预报。这家公司的数字双胞胎只有几行代码，即使是最复杂的版本，看起来也像是三维的电脑辅助设计图，充满了交互图表和数据点。
十二.网络防御
网路防卫是一种电脑网路防卫机制，主要针对受攻击及威胁的基础设施及资讯，以预防、侦测及及时反应。
AI和机器学习使网络防御系统进入了一个新的发展阶段：2017年检测到总共20亿个入侵记录，其中76%是由于意外，69%是由于身份丢失。
递归神经网络(RNN)(Recurrent neural networks, RNN)能够处理输入序列，它是与机器学习技术相结合产生的监督学习技术，能够发现可疑目标，并且可以检测到85%的网络攻击。
像 Darktrace和 Cylance这样的创业公司都非常重视智能写作结合网络防御的工作。达克特拉斯结合了行为分析和高等数学，它能自动地发现组织中的异常行为，而西兰斯则运用智能写作算法来阻止恶意软件的入侵，减轻攻击带来的伤害。DeepInstinct是另一家致力于网络防御的公司，它被认为是“最具破坏性的创业公司”，旨在保护企业端点、服务器和移动设备。
13.遵守情况
符合法律规定是指个人或公司的经营活动符合法律、行政法规、规章、标准或合同的规定。
在遵章守纪方面，使用智能写作是很常见的，自然语言处理技术能够扫描文本，并将其模式与关键词进行匹配，从而识别与公司相关的变化。
资本压力测试技术，包括预测分析和情景构建，可以帮助企业满足监管资本要求。另外，使用深度学习技术，可有效减少标记为潜在洗钱活动的交易数量。
14.辅助知识工作
尽管很多人担心 AI是否会完全取代人类的工作，但不要忘记 AI技术在很大程度上可以帮助人们更好地完成他们的工作，尤其是在知识工作领域。
知识型工作自动化被列为最具破坏性的第二大新兴技术。从业人员将逐步利用 AI技术作为医学和法律领域中依赖于知识工作者的众多诊断工具。
15.内容创造
内容创作包括人们输入到网络世界中的任何材料，例如视频、广告、博客、白皮书、信息图和其他视觉或书面材料。
像哥伦比亚广播公司这样的团队已经使用 AI技术来制作内容； Wibbitz的 SaaS平台能够通过 AI视频产品将文字内容转换成视频内容； AutoScience公司开发的 Wordsmith，在获取数据后使用自然语言处理技术编写新闻。
十六、P2P网络
点对点网络是指网络参与者在网络中共享部分其拥有的硬件资源，这些共享资源通过网络提供服务和内容，可以被其他节点直接访问，不需要经过中间实体。
Bet Capital LLC的首席执行官 Benhartman在一次对企业家杂志的采访中说，P2P网络还被用来对货币进行加密，甚至可以通过收集和分析海量数据来解决世界上最具挑战性的问题。
Price是一家致力于利用P2P网络和智能写作来使搜索引擎更具可读性的公司，通过奖励加密货币，参与者可以借此获得计算机的运算能力。因此，公司承诺将建立一个更加透明的搜索引擎平台。
17.情感识别
通过高级图像处理或音频数据处理，情绪识别能够“阅读”人的面部表情。现在，我们已经能够捕捉“微表情”，识别身体语言的暗示，并分析包含情绪的语音语调。
在审讯过程中，执法官员使用这种技术可以获得更多的信息，而且这种技术还被广泛用于市场营销。
十八，图像识别
图象识别是指对数字图像或视频中的对象或特征进行识别和检测的过程，智能写作技术在这方面有着独特的优势。
AI能够在社交媒体平台上搜索照片，并把它们与大量的数据进行比较，以找出最有关联的部分。
该技术可应用于汽车牌照识别，疾病检测，客户意见分析和认证等领域。
十九，智慧营销
迄今为止，市场部门已经从智能写作中获得了巨大的利益，行业对智能写作的信任也是有充分理由的。百分之五十五的市场营销者相信，智能写作在他们的领域比社交媒体更具影响力。
通过细分客户、整合客户数据和管理活动，以及简化重复性工作，智能营销可以提高公司的参与度和效率，使决策者有更多的时间集中于决策上。
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