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学术出版商 springer nature,刚刚宣布了第一本借助机器学习(machine learing)技术生成的研究书籍,其标题为《锂离子电池:机器生成的当前研究摘要》。当然,从书名就可以知道,这是一本主要摘录同行评审论文的书籍,所以内容并不是那么的引人入胜,其中包含了大量自动生成的引用内容和链接。

感兴趣(晚上睡不着)的朋友,可以尝试前往 springer nature 官网免费下载阅读。

henning schoenenberger 指出,这本书中的内容很是繁杂,但存在的事实仍令人感到兴奋 ——“这样的书籍,意味着科学出版走向了有望通过自动化技术来化解苦差事的新时代”。

仅在过去三年,人们就已经发表了超过 5.3 万篇有关锂离子电池的研究论文。对于试图追上这一领域的科学家们来说,这显然是一项艰巨的挑战。

好消息是,在 ai 自动扫描和总结输出的加持下,人类科学家能够节省下大量的时间,并将之投入到更有意义的重要研究上。

这种方法使得读者能够加快针对某一研究领域的文献消化过程,而无需遍历数百篇已经发表过的文章。与此同时,如有需要,读者可以识别并点击文章来源链接,以便深入探索这一主题。

近年来的机器学习热潮,已经极大地提升了计算机生成书面文字的能力,但是机器人在输出能力上仍然严重受限。

与人类作者相比,机器人无法应对长期写作的结构连贯性。正因如此,许多 ai 小说或诗歌作品只能在格式上玩出新花样,而无法带来令人信服的阅读体验。

不过在公式化文本的制作上,ai 还是可以体现出库容量的优势。比如在新闻行业,美联社等机构已经开始借助机器学习技术来创作足球比赛、地震、财经新闻等类别的文字摘要。

当然,这类限定主题的文字创作很是枯燥,机器人只需通过‘死记硬背’就能应付。

技术专家 ross goodwin 在引文中写到:“即便教会了电脑如何去写作,计算机也无法取代钢琴曲谱的创作者和演奏者。在某种程度上,它们只是成为了我们手中的另一支笔”。

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