學(xué)術(shù)出版商 Springer Nature 出版了第一本由機(jī)器學(xué)習(xí)生成的書籍——《鋰離子電池：機(jī)器生成的當(dāng)前研究摘要》，它概述了鋰離子電池領(lǐng)域的最新研究成果，大約250頁。
與電池研究一樣有趣的是，它只與該項目的實際目的相關(guān)。人工智能的創(chuàng)造者，在本書的廣泛而有趣的序言中，解釋了他們的意圖更多的是開始討論機(jī)器生成的科學(xué)文獻(xiàn)，從作者問題到技術(shù)和道德問題。
換句話說，他們的目的是產(chǎn)生問題，而不是答案。他們有豐富的問題：
誰是機(jī)器生成內(nèi)容的創(chuàng)始人？算法的開發(fā)人員可以被視為作者嗎？或者是從初始輸入開始的人（例如“鋰離子電池”作為術(shù)語）并調(diào)整各種參數(shù)？是否有指定的發(fā)起人？誰決定一臺機(jī)器應(yīng)該首先產(chǎn)生什么？從道德的角度來看，誰對機(jī)器生成的內(nèi)容負(fù)責(zé)？
這里面用到的技術(shù)，是由Springer Nature和法拉克福歌德大學(xué)共同開發(fā)的一種先進(jìn)算法：Beta Writer。它使用的是基于相似性的聚類分析，將海量的源文檔排列成連貫的章節(jié)，然后創(chuàng)建文章的簡潔摘要，同時，將文章內(nèi)部加入超鏈接，這樣利于讀者進(jìn)一步閱讀原始的文章。
AI這種創(chuàng)新化的結(jié)構(gòu)化摘錄成書，有利于研究人員更高效地管理海量信息，以及人們從海量內(nèi)容里快速選擇、使用和處理相關(guān)領(lǐng)域的文檔。
人工智能在這個高度技術(shù)性的主題上分發(fā)了數(shù)千篇關(guān)于1，086篇論文，分析它們以找到關(guān)鍵詞，參考文獻(xiàn)，“代詞回指”等等。然后根據(jù)他們的發(fā)現(xiàn)對論文進(jìn)行聚類和組織，以便以邏輯的、基于章的方式呈現(xiàn)。
代表性的句子和摘要必須從論文中提取，然后重新制定以供審查，這既是出于版權(quán)的原因，也是因為原文的語法在新的背景下可能不起作用。
AI必須很好地理解論文，它知道“它”是什么，并且在重構(gòu)句子時，將“it”替換為該項，并且知道它可以取消“因此”和最后的旁注。
這必須完成數(shù)千次模擬，并且許多邊緣情況會彈出模型不能正確處理或產(chǎn)生一些公認(rèn)的笨拙的用語。
最終，這本書具有可讀性和可以想象的有用性，已經(jīng)將大約一萬頁的研究歸結(jié)為大約250頁。但正如研究人員所說，這一承諾要大得多。
這本書里面包含了2016－2018年發(fā)表過的150多篇權(quán)威研究論文。僅在過去3年，關(guān)于鋰電子電池的研究論文就發(fā)表了超出53000篇，這對試圖學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域的科學(xué)家是一個巨大的挑戰(zhàn)，但AI的自動掃描和總結(jié)輸出，能讓科學(xué)家們把更多時間用在重要的研究上。
這里的目標(biāo)似乎并不遙遠(yuǎn)，就是能夠告訴一項服務(wù)“給我一份50頁的生物工程最后4年的總結(jié)。
可以預(yù)見，未來的學(xué)術(shù)出版以及各類書籍，將不再只是人為創(chuàng)造，而是有更多形式出現(xiàn)，包括了混合人機(jī)文本生成的書籍或完全由機(jī)器學(xué)習(xí)生成的文本。
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