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AI领衔的85个科技趋势,即将为传媒行业带来一场变革|雷报035期_必定赢官方网站

本文摘要:据:AI大势已去,这不会成为媒体、信息和技术的转折点。

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据:AI大势已去,这不会成为媒体、信息和技术的转折点。记者的天职是说明真凶和谎言的区别。记者应该根据数据和事实调查真凶。技术正在发生巨大的变化。

这些新技术中有些对新闻工作者没有影响,有些技术对变化没有影响。语音模块、对抗图像等专用人工智能等技术都将对新闻行业产生巨大影响。著名建筑师巴克敏斯特富勒曾多次表示:“要改变现状,就必须建立新的模型,使现有的模型过期。

”现在的新闻媒体要想在未来生存下去,就要用在更好的技术革新上。今天的新闻媒体应该认识到新技术对自己的威胁,计划新兴技术对产业的第二阶段、第三阶段、第四阶段和第五阶段的影响。

现在的新闻媒体要开发新的报道,传播方式喝,保证未来生存。(威廉莎士比亚、温斯顿、新闻、新闻、新闻、新闻)未来学会(Future Today)公开了今年的技术趋势报告,重点分析新技术对记者的影响和对未来记者的影响。专业影响媒体行业的技术趋势共有85件,验证了24件和AI紧密结合的技术,理解动态机器学习现在机器可以根据持续的信息流动态调整模型。

甚至可以精准启动新闻内容的时候。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视电视剧),)例如,根据用户网站的内容,可以在开始准确的新闻时或动态地更改网站内容。机器学习还可以根据用户的盲文习惯过滤身份等动态欺诈检测和安全保障。

机器阅读解释(MRC)在AI研究中,机器阅读解释成为非常具有挑战性和不可缺少的一部分。用户在寻找问题时,期待得到正确的答案,而不是URL列表。

约翰肯尼迪,学习)在未来,训练有素的MRC系统可以移动到其他领域,甚至一些人类没有制作标签和标签分类的领域。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),)MRC是构建人工智能的必要步骤,最近MRC可以让新闻网站成为可搜索的存储库。

未来语音模块更多的时候,MRC技术看起来不会很简单。自然语言解释(NLU)现实世界中,我们经常被非结构化文本包围,包括社交软件、博客、公司网站、市政府电子记录等。NLU使研究人员能够通过概念提取、人物关系识别、感情分析等多种方式分析文本,对新闻机构来说,NLU使记者能够逃离吨出去的资料文件,并使人们对某些事件的观点提供得更慢。使用(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视连续剧),新闻名言)自然语言分解(NLG)自然语言分解(NLG)算法,可以将自然语言分解中的数据转换成说明。

数十家新闻媒体,包括彭博和美联社,都用于进行数据挖掘和每秒写2000个故事的自动化观察力。音频算法为了训练计算机的自动语音识别能力,MIT研究人员正在研究儿童如何自学新单词。

人类可以从一两个例子中控制新概念。对机器来说,利用一两个例子来控制语言概念是很困难的。

与此同时,研究人员还在训练电脑观看视频,预测物理世界中适当的声音。例如,木棒响沙发的声音是什么,树叶堆收到的声音是什么?这个项目的重点是帮助系统解释物体如何在物体世界中相互作用。在未来,该技术主要适用于新闻视频、电影、综艺等自动配音和特音频。

如果图像维修系统有足够的图像、数百万个图像库存,就可以为新闻工作者修理最简单的功能——照片的不足。另外,形象维修对执法人员和军事情报人员来说是最重要的帮助。因为电脑可以帮助识别图像中的人力和其他内容。

(大卫亚设,北方执行部队)。算法交易平台大部分新闻机构无法确保拥有足够时间生成、调试和优化算法的开发人员。因此,开发者社区在新的算法市场上获得自己的算法。Algorithmia是一个算法平台,如亚马逊。

开发人员可以将自己的算法上传到Algorithmia,当有人销售这些算法时,开发人员不会增加收入。DataXu也是算法交易的平台。Quantiacs允许开发人员构建算法交易系统,并将该算法与机构投资者的资金相匹配。PrecisionHawk推出了预测农业算法的交易平台。

其他web平台,如Nara Logics、MetaMind和Clarifai,也为开发人员提供了自学所有应用程序的工具。预计到2018年将会有很多完善的网站交易平台。计算机新闻学计算机支持报告(或CAR)的25年基础是一种调查新闻技术。记者可以利用机器学习算法和人工智能清理和挖掘公共记录和文件,找到数据和文件中隐藏的故事。

通过多语言索引、自动报告、实体提取、算法可视化、数据集多维分析、灵活的数据收集等计算机新闻技术,记者可以融合在数据中找到的内容,查看事实、关键词和概念之间的联系。用这种方式可以说明以前很有可能没有注意到的人和组织之间的关系。

未来不会有电脑挖出来的新闻。算法调查记者新闻机构应该是专门调查新的特别行动组:专门调查算法和数据本身的调查记者。

算法、数据集和人工智能系统反映了建筑师和培训师的世界观。此信息用作决策支持、不道德预测和提问。目前,更多的AI系统适用于日常生活,适用于执法机关、大学、金融机关、政府机关。

因此,记者需要调查数据和算法如何与日常生活交织在一起,了解算法、数据集的生成过程,以避免数据的偏差。例如,美国各地警察部门使用的PredPol警报系统曾建议各部门将监督重点放在黑人和贫困社区。问题的核心是收集被捕数据和个别警察部门过去如何监测社区的方法。

因此,建立信任和问责制显示了工作的关键。电脑摄影电脑摄影是电脑视觉、电脑图形、网络和相机相互作用的结果。它在一定程度上依赖光学工艺,更好的是重视数字狩猎和废弃技术,猎杀现实生活。

现在,任何享受智能手机的人都可以在电脑照片相关工具上使用。在iphone 8和iphone X上,苹果用于计算照片,构建深度图。

英伟达和加州大学圣塔芭芭拉分校的新研究表明,为了让摄影师能够动态地改变照片,计算变焦技术。照片放置在一个堆栈中,并显示多个视图。

这使摄像师能够改变角度和物体的大小。它还包括一些其他用途,包括无缝地将对象删除和添加到特定场景中,以及转换阴影和光线。但是也存在随之而来的伦理问题。新闻报道中可以允许多少编辑?不管是无意的还是自动分解的,记者都要说明照片的编辑情况吗?机器人程序在过去一年里,机器人逐渐变成了主流词汇。

现在,您已经可以完成特定任务,如决定和管理客户的基本服务催收。现在Facebook上已经有3万多个生产信息机器人,除了Facebook之外,Slack还部署了大量的聊天机器人。

聊天机器人从基于文本的聊天切换到语音界面时,新闻室需要确认如何与新闻消费者对话。即使新闻室部署聊天机器人,现在也是自学和如何提高观众参与度和提高收益的好时机,语音界面的基础是在我们现有的说话体系中创立的。

语音模块我们现在进入了无声的界面时代。我们可以用语音与机器互动。

这些机器还在自学自然语言,分析我们的意图,处置相关数据,推测我们下一步要做什么。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),语言)预计到2030年,北美50%的居民将用于语音和机器交互。语音交互也在一定程度上局限于生活服务。

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IBM最近让不同的用户提出“有暴力偏向的游戏会不会导致现实生活中的暴力”等问题后,收到了语音分析报告。(威廉莎士比亚、温斯顿、语音、语音、语音、语音、语音、语音、语音、语音)在未来,这些系统将不会成为新闻编辑室最重要的工具,语音交互分析将使记者能够迅速完成报道和分析。

环境模块我们的现代界面是——,看起来像背景音乐,可以用更少的必要行动为我们做更多的事情,但仍然需要更多的注意。如果你和谷歌或亚马逊的Alexa对话,或者享受Fitbit或三星的设备,如果你已经用手势关闭了汽车的行李箱,这些只是环境模块。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧))这些模块可以自动收集信息或服务,处理简单的事件,并自动执行构建任务。我们现在进入后屏时代。

现代人的平均每天要提出2万个要求。其中226个问题是关于什么都不吃。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),食物)新兴技术会根据情况,不适当地协助我们提出一些要求。根据Metcalfe's Law (Metcalfe's Law)的规律,一个网络的价值往往与用户规模成正比,因此,今后当更多的人成为环境交互网络的一部分时,我们可能对其使用场景不太了解。

生产力机器人将帮助记者更有效地继续执行任务,多达500万日常活动用户的下滑,Yammer、HipChat、Ryver、Zoom、Slack等企业信息平台将逐渐成为现代车间越来越重要的组成部分。因为他们开始取代传统的工作方式。这些平台不映射人工智能机器人技术,帮助记者自动执行会议室编辑决定、工作流修改、跟踪和记录等非常简单的任务。

这些机器人看起来不太聪明。机器人每天在聊天应用程序中通过数十亿个聊天数据拒绝训练,了解我们的习惯,要求什么时候介入并得到帮助。这是不可逆转的趋势,机器人不会大张旗鼓地出来。

个性化教育人工智能将极大地宣传现行的教育状况,过去一刀切的教育模式不会被个性化的教育软件所取代。这项技术将有助于培养新闻编辑室的人力。当人们转入新闻编辑室时,专业发展往往会受到制约。

这种个性化的教育指导系统可能会取代部分面对面的新闻教育、领导能力教育。新闻收购源新技术在通过编程传递或接受时,可以拒绝移动设备上的信息,有一天还可以将信息连接到在线信息网络。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),新闻)我们都告诉信号发射塔,我们可以用蓝牙编程,在手机上接收或拒绝信息。当我们在附近的基站时,传感器不收集我们的个人信息。

这经常被用作营销,未来也可以用在报纸行业。预测工具新兴预测工具不分析用户本身的数据、不道德和喜好,完成原始用户画像,在启动时预测哪些新闻是符合用户兴趣的新闻,这些工具可用于新闻工作、个性化新闻启动时等。注意力经济在现代数字化时代,注意力本身可能沦为经济学科。新闻记者必须设法引起用户的注意。

新闻生产者应根据不同的用户设备获得不同的新闻内容。在未来,一名记者可能需要以与多种设备兼容的方式生产内容,甚至在当天内,向一位用户提供不同的经验,以便更好地提供注意。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧),)数字很弱,在过去几年里,网络读者的数量减少了。由于媒体的改造和整合,网站上公布的消息和消息都没有得到,部分网站也重新启动了。“数字化弱”是一种非常罕见的现象。

如今,数字产品往往不是永恒的。例如,特朗普卸任后,美国环境保护机构去除网站上与气候变化相关的内容,呼吁政策相关的内容。这一现象不会对记者产生太大影响,也是媒体界必须思考的问题。

如果现有媒体生态看起来黑暗,未来社会会怎么样?我们有义务保存最重要的社会数字资料吗?要更有希望防止数字文档丢失吗?动态验证新闻的新技术手段可以帮助我们动态发布新闻,但很少有人做前期工作,例如确认新闻的来源是否现实。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),新闻)2016年下半年,谷歌减少了事实上的验证标签,确认这是假新闻。今后,AI可以提及数字和数据,事实上构建审计自动化,甚至AI系统也不会准确说明该信息的来源,或者对信息内容是否被高估或削减展开简单的事实验证。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),信息分析)数据分析显示,未来新闻媒体可以利用人工智能建立自己的文章数据库,从而引发动态事实验证功能。这样做不利于公益,也不利于品牌创造的价值。

离线也是另一个在线。在美国,消费者平均每天在移动设备上花费的时间为5个小时。

很多新闻团体公司,包括谷歌、Smartnews和苹果,都期待在无线网络信号不好的情况下利用消费者的屏幕时间。华盛顿邮报的应用程序将手机页面阅读时间从4秒延长到80毫秒,无需数据或wifi连接即可进行读者新闻报道。离线服务是指,如果用户在不使用互联网的情况下也能得到离线读者的服务,那么低点也可以进入用户组。

(约翰肯尼迪、Northern Exposure(美国电视剧)、离线服务、离线服务、离线服务、离线服务)音频搜索引擎随着新闻机构占据播客领域,新的搜索工具使新闻用户和新闻消费者能够在音频内容中找到想要的信息。消费者现在可以用语音助手找到想要的内容。初创公司Audioburs是利用人工智能进行音频搜索的。

Audioburst不是利用关键词搜索技术,而是用自然语言处理自动找到表达的意思,传达正确的内容。随着语音交互的大发展,音频搜索在未来几年不会沦为最重要的技术发展趋势。

广告拦截软件广告拦截软件是自动从网页上删除广告的软件。通常是浏览器(Chrome,Firefox)扩展。出版社目前正在部署他们自己的广告拦截工具。阅读广告不会减慢网站的速度,也不会影响一些年轻观众。

网络研究人员发现读者也很少去白名单网站。这意味着读者不是排斥广告,而是营销人员追踪自己的不道德,对不合时宜的广告不满。(威廉莎士比亚、温斯顿、网络名言) (威廉莎士比亚、温斯顿、网络名言)追踪服务公司Alexa表示,德国媒体巨头Axel Springer的德国写真(Bild)网站流失率(bounce rate)从2%到40%。2018年,媒体出版机构可能只需要考虑广告拦截战略。

是让读者感受到广告的欲望,还是让经常出现的广告自己自由选择。另外,还拒绝出版社与广告供应商密切合作,在网页上展示合适的广告。新闻区块链区块链是参与比特币数字系统的所有人共享的交易数据库,也是交易的公共账簿。

区块链是没有人能控制所有数据源的分布式共识系统。据说区块链伴随着新的互联网。

区块链不仅可以在金融领域使用,实际上区块链在新闻行业也有应用的潜力。例如,它可以用于编码和验证内容的真实性。在未来,经常会出现可以交换可靠新闻、检查假新闻的新闻笔记本。

其他无人机、迷你无人机等硬件设备可以帮助记者在自然灾害地区、战争冲突地区等无法捕捉照片素材的地方,无人机和迷你无人机发挥最重要的作用。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)随着法律和法规的完善,未来版权不会沦落到最重要的议题,媒体机构的版权有可能沦为最重要的收益。

随着技术的变化,未来新闻的形式不会得到更大的扩张。例如,在不远的将来,VR技术不会给新闻带来很大的潜力。

另外,例如,5G网络的出现不会给新闻媒体带来视频分发和内容投资的新思维。结论:新技术不会给媒体从业者带来新的冲击和灵感,媒体也要顺应变化,磨练内容,才能更长久地回去。

记者是探险家、创作家、灯火人、诙谐的侠客。要大挖事实和真凶,新技术不帮助媒体从业者,更好地探索真凶。南北遥远的未来。

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