通過構建復雜神經(jīng)網(wǎng)絡的模式來解決問題

說起智能寫作的前景與應用我們首先要回答For who和 How for這兩個所有工程問題都需要解決的原點問題。這決定了后面天文數(shù)字般的產(chǎn)業(yè)資金是否會扔進大海。本文從人工智能要解決的核心問題出發(fā)，來探討智能寫作的產(chǎn)業(yè)邏輯。

智能寫作的商業(yè)價值

人工智能的應用前景和場景的復雜度呈反比關系。場景越簡單越容易替代人的行為，越適合做大規(guī)模的商業(yè)化落地。在感知智能應用中，系統(tǒng)的輸入只是圖片、影像或者語音，其輸出也只是個簡單的二分類問題。因此只要在訓練集和模型調(diào)參上持續(xù)投入，輸出就會越來越精準，當準確度超越人的判斷閾值時，商業(yè)化的路徑也就打開了。這個生產(chǎn)模型可以簡單到只需計算數(shù)據(jù)、算法的成本投入。其簡單的場景應用可以完全替換掉很多低端崗位。

因此，商湯、曠世、訊飛們在數(shù)據(jù)的積累和算法上一有突破就能率先進入商業(yè)化落地階段，成為各自領域的獨角獸企業(yè)。這種感知智能解決了很多產(chǎn)業(yè)的單點效率問題，這屬于第一階段人工智能的發(fā)展模式。

2019年是人工智能發(fā)展到認知智能的元年，這一年各種認知智能產(chǎn)品紛紛登場。認知智能要解決的問題已經(jīng)不是替代低端崗位，而是通過輔助中高端崗位，使其真正發(fā)揮最大的創(chuàng)新價值。它超越了單點的效率痛點，為產(chǎn)業(yè)提供整體的效率賦能。智能寫作就屬于人工智能的認知領域，其場景比感知要更高階和多元化。

智能寫作的原理解析

如何破解這道難題是眾多以自然語言為核心技術的探路者當下最重要的課題。數(shù)學上解決復雜認知問題可以通過降維的方式變成簡單的二分類問題來處理，也可以通過構建復雜神經(jīng)網(wǎng)絡的模式來解決問題。個人覺得后者是一個黑盒子，它深層的物理意義還有待研究。

由于它的缺乏解釋性和泛化能力，我認為它是解決微觀問題的好手，就像白細胞能殺死細菌，你知道它有這個本事，但它怎么做到的確實無需知曉。而前者通過降維的方式把復雜問題簡單化，是一種過程更可控的路徑。說人話就是把在工程中需要解決的復雜問題分解成簡單的小問題，然后再把那些小問題交給各種網(wǎng)絡模型們?nèi)ヌ幚怼?/p>

盡管寫作是個體行為，而且每個人都還存在著自己的某些創(chuàng)作習慣。但共性的問題一直存在，我們將這些共性過程分解為六個步驟：命題、搜集素材、寫作、配圖、審核、發(fā)布等，每一過程都是寫作的必要環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)的編輯團隊里面，每個人都在重復著以上六個步驟，我們稱之為煙囪模式。

煙囪模式代表每一篇文章的生產(chǎn)都是獨立的，除了單篇文章生產(chǎn)的效率低、質(zhì)量不穩(wěn)定以外，每個生產(chǎn)者之間的工作也很難做到資源復用，因此整體效率和質(zhì)量并不高。

為此，我們重新定義一個工業(yè)化的內(nèi)容生產(chǎn)模式，這種模式的生產(chǎn)可以極大地提高內(nèi)容生產(chǎn)的規(guī)?；头€(wěn)定性。在這種模式下，機器寫作最后簡化成通過一系列預制件進行文章組裝，運用這種方式將文章生產(chǎn)模式進行工業(yè)化改造，把內(nèi)容生產(chǎn)的核心流程及品控前移到預制件生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

這些預制件的生產(chǎn)包括事件、邏輯、數(shù)據(jù)、知識庫、圖庫、模板庫的工業(yè)化或智能化生產(chǎn)。這種實現(xiàn)路徑是雙向兼容的，一旦算法達到效果后即可實現(xiàn)智能化升級。升級后的寫作流程變成了下面這種模式。

內(nèi)容工業(yè)化的必然趨勢

從當下的內(nèi)容產(chǎn)業(yè)格局來看，傳統(tǒng)內(nèi)容生產(chǎn)方式的落后已經(jīng)嚴重制約了內(nèi)容供給側的發(fā)展。在新的傳播形式下，傳播渠道的多樣性和用戶需求的差異性，讓過去只需覆蓋頭部內(nèi)容的生產(chǎn)模式變成了對長尾需求的覆蓋。這種新形式導致內(nèi)容生產(chǎn)的兩個價值需求急劇提高：其一是內(nèi)容需求量越來越大，其二是品質(zhì)化要求越來越高。

而當前的內(nèi)容生產(chǎn)模式很難持續(xù)滿足這種價值需求，只能向工業(yè)化方向進行探索。

一整套工業(yè)化生產(chǎn)和傳播體系是持續(xù)創(chuàng)造商業(yè)價值的關鍵，眾多頭部企業(yè)已經(jīng)率先探索內(nèi)容工業(yè)化的路徑和方法體系。內(nèi)容工業(yè)化的進程過去幾年已經(jīng)十分明顯，PGC數(shù)量個人化和小團隊雖然占了90%，可是流量的90%被10%不到的頭部內(nèi)容企業(yè)所占據(jù)。所以持續(xù)大規(guī)模生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的需求，使得頭部內(nèi)容企業(yè)紛紛借鑒工業(yè)生產(chǎn)體系的管理工具、作業(yè)模式和流程分解，將內(nèi)容生產(chǎn)標準化和流程化，提高產(chǎn)能和效率，降低成本和無價值的消耗。

例如隨著電影的工業(yè)化發(fā)展，編劇工作已悄然進入車間操作、實行流水作業(yè)。比如某系列劇本創(chuàng)作團隊，有提供素材故事的、編寫提綱的、寫作初稿的、修改的、添加方言笑料的、訂正格式的，等等。因此工業(yè)化是升級內(nèi)容供給的關鍵步驟。第一步先實現(xiàn)工業(yè)化、在工業(yè)化以后才是第二步的智能化。

Giiso智書，你的智能入場劵

無論是工業(yè)化還是智能化，在當前的生產(chǎn)關系下我們都必須清楚內(nèi)容生產(chǎn)的主體是人本身，所以“兩化”的目標是為人服務的而不是脫離人。只有內(nèi)容生產(chǎn)技術發(fā)展到不需要當前的生產(chǎn)關系，才會出現(xiàn)機器脫離人的主體意識而單獨發(fā)展的全智能化的生產(chǎn)需求，所有希望超越當前社會生產(chǎn)關系而發(fā)展出的生產(chǎn)力工具都是偽需求，不是為當前用戶核心價值服務的。

Giiso智書的發(fā)展完全遵循了內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，它把人工智能最先進的技術和當前社會生產(chǎn)關系進行了完美的結合，既為營銷業(yè)企業(yè)主們創(chuàng)造了經(jīng)濟價值，也為內(nèi)容編輯們承擔了繁瑣的勞動，釋放了他們大部分精力用在創(chuàng)意和創(chuàng)新上，使得產(chǎn)能和質(zhì)量同時得以提高。

在這個領域率先引入內(nèi)容智能化生產(chǎn)的企業(yè)家們已經(jīng)從生產(chǎn)力賦能中得到了較好的市場反饋。在未來一兩年的產(chǎn)業(yè)競爭中，智能寫作將會成為內(nèi)容營銷行業(yè)的標配，而后進的企業(yè)失去的將不是效率而是在智能化浪潮下的產(chǎn)業(yè)入場劵。