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揭秘新华网如何做到“更懂你”

2018年06月01日 14:52:19 来源: 《网络传播》杂志
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    杨 溟:换句话说,价值导向不是机械的、静止的、孤立的,而是演进的、关联的、生态的。目前仅仅基于既往搜索习惯来确定人的阅读趣味的算法是片面的,易限制和窄化人的觉察视野和认知水平。而基于小样本调查的传统采访方式往往将相关性混淆为因果性,难以令公众信服。

    Star在算法设计上,采用多维、多元交叉计算对人类生理数据、语义、表情等进行分析,这些数据本身就代表了它是以用户的需求和反馈为中心、基于对个体化差异的基本判断而建设的模型。同时,Star生物传感智能机器人不仅采用深度学习的算法技术,也以无监督学习的方式弥补鲁棒性差的缺陷,同时还具备帮助报道者实现更加精准挖掘与分析的能力。

    在应用场景中,Star是人类的助手,帮助我们了解自我、沟通他人,理解周围生态、尊重其他生命、和谐世界关系、反思反省自我。同样,通过人类自主选择、自愿提供的感应数据,Star变得越来越聪明智慧,为我们提供更符合个人需要也更为精确的解决方案。

    传播君:你们的研发方向主要基于怎样的理念?未来你们的人工智能研究将如何应用于传媒领域?

    杨 溟:科研是有价值观的。尤其是传媒行业开展的人工智能研究,在伦理和价值观方面的考量会更多。人工智能研究走向深入,也意味着人类对自身的反思不断深入。就研发理念而言,方向与路径的选择首先基于我们对媒体未来趋势的判断。传统的“媒体”定义已经被改写,既有边界被打破,需要我们寻找新的能量。

    新华网未来研究院的科研工作着力于两个定位,一是神经中枢,体现其对各行业与人的连接性;二是能量中心,体现其媒体科技在产业赋能中的价值。趋势判断决定科研理念,后者则决定了开发思路。“神经中枢”的定位要求我们在功能上要能够抵达末梢,采集数据,传达反馈,进行干预。因此它必定是基于人机交互的,对于用户的体验是必不可少的一环。

    在物联网时代,传感技术是基础核心技术,离开它,连接万物、物联天下都无从谈起。同样,它也是人工智能研究中必不可少的重要内容。人工智能是研究类人和仿生机器智能的科学,在人-机-环境三者关系的研究中,对于各种不确定性和复杂关系的处理和计算都离不开生物传感技术。研究机器智能,缺乏对人的深刻认知,其实“类人”和“仿生”的研究也难以做好。

    依托生物传感技术,从传媒的角度切入,开展情绪识别和情感计算属于认知智能的研究范畴。它实际上是让技术人性化的应用型研究,因此必须考虑它与各产业的对接。同时它具有人机工程学的某些特征,也就是说,在设计人-机-环境的系统时必须重点考虑人的特性、能力和限制。所以关于它的研究必然涉及脑科学、生物学、医学、认知心理学、神经学、计算机学、无线通讯、材料学和人机控制学等,真是非常跨学科。

    其中我想重点就认知智能说两句。在人工智能的研究中,我们对于认知智能的理解还处于初级阶段。通过自然语言处理、分析学、机器学习等构建的认知计算目前还很少涉及人的情感和创造两个因素。就连人工智能的先行者——IBM虽然宣称转型做人之解决方案,但其实也未涉及到这两个因素。谷歌云首席科学家、斯坦福大学终身教授李飞飞2018年发表的文章——《“情绪”和“情感”是人工智能的下一个春天》已经很敏锐地看到这点。它必是趋势。我们在此领域的研究自2012年底起步,2014年正式创建融媒体未来研究院,并积极与国内外科研机构广泛合作,坚持生物传感核心技术的自主研发、非核心技术的合作共赢,在行业间以联合实验室模式进行定制开发,坚定地沿着这个方向推进。

    除了Star生物传感智能机器人,我们还相继开发出系列“情绪流产品”,包括多场景下的智能眼镜与共享视觉、广告效果评测、城市空间危险预告与交通智能化、教育场景下的专心度评测等等,其应用领域和行业均十分广泛。我们相信,未来的“媒体”将以一种令人难以置信的方式呈现在我们面前。

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【纠错】 [责任编辑: 高海英 ]
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