大家好。今天就媒體智能化技術方面，有哪些挑戰跟大家分享一下。這是馬雲在互聯網大會上的發言，核心四個字“降維、跨界、顛覆、轉型”。新媒體新在哪裡?我們用三個“動”來概念，第一個是互動，不是一方面去說，另一方面去說，不是被動的接受，而是大家都在說、都在聽。另外一個是聯動，你在動的時候，實際上還是有一些漣漪效應，一件事情的發生會波及很遠的地方，藉助今天的網絡有這樣的情況。第三個是自動。大家分享的都是跟自動相關的問題，很多人必須藉助接入的環節，現在可以從這個環節省略出去了，核心就是“動”。
新媒體表現，數據同時是程序。一個很有意思的例子，上市公司的年報，從2004年、2005年開始一開始是試點，最後是全面推廣，採用機器可讀的語言。一開始上市公司必須做兩份，一份是機器人可讀的，一份是人可讀的。我們在2013年就實現了合一。在WORD敲這些數字的時候，背後有一些東西可以把信息提出來，機器可以自動進行分析、對比、環比、同比和各種數據的比較，包括行業的比較。它是一種能夠引發互動的數據，不是簡單的靜態的數據。
內容同時是手段，消費同時在生產。在社交媒體上比較突出的，閱讀的同時在編輯。讀的行為本身在影響版面的位置和排序，甚至會影響標題。員工同時是老闆，員工可以分咐寫作機器人幹活。
這裡面核心就是“動”，馮諾依曼體系的核心就是“動”。
我們認為未來是屬於智能媒體的。在兩千年左右的時候，人類的眼球是有限的，大家都在爭搶有限的眼球，眼球的體現在那個時代就是域名。我們記得很清楚，當時新浪剛剛開張，是說一不二的，在中國的門戶網站是最大的，想要跟它談搜索引擎，他們是很瞧不起的。我們可以做搜索引擎，它不會出現在前臺的。所以它對搜索引擎的價值是嚴重低估。當關鍵詞作為商品的時候，搜索引擎作為入口，配套有一些商業模式。我們很想問一句，什麼會作為商品?什麼作為入口?什麼是商品，如果強調互動，就是新聞的呈現方式是你問我答，處在前臺答問的機器人就是商品。如果像“今日頭條”把一個排序作為一個載體，無論怎麼樣一個情況，我們要提升到入口，提升到門戶網站、搜索引擎的下一代。
白碩在“智能+”傳媒超腦論壇上發表演講
大家都在談論人工智能，我們簡單回顧一下人工智能的冷熱史。三波高潮，實際上也有兩波低潮。感知機，專家系統，導致低潮的有兩個，一個是邏輯的侷限，XOR，一個是非良定義問題。文字的識別，語言的理解都跟這個有關係。
在大數據的背景下，又賦予了一些新的生命。這波人工智能熱都有哪些表現，產業熱：“大腦”，機器人;投資熱：人工智能概念股;學術熱：真腦、仿腦、電腦;八卦熱：奇點恐慌。
為什麼會這樣?快、準、大、神。什麼是快，硬件的進步，準，就是算法的進步，大，大數據的積累，神，就是好奇心、陰謀論。這是熱點分佈圖，三波主要的成就按照兩個緯度，把主要成就投到平面上。人工智能的三波高潮在什麼地方?很有一個意思的現象，第一波是玩具系統，表述相對清晰，解決相對穩定。到了第二波是表述仍然比較清晰，解決有困難，這個在第二波里面基本上攻克了，再往前走遇到常識獲取，非常困難。第三波斜著走，表述比較模糊，解決起來越來越難，包括圖象識別和自然語言的理解。第四波，就是最右邊的，包括推理、規劃、常識獲取、情感與自我意識。自然源理解在第三波里面還是相對淺層的，到第四波就是深層的。涉及到寫作，還會涉及到情感等等。
非良定義問題解決思路，表述模糊，人自己的標準是可以解決的，機器要向人學。橫著分三個空間，有的是問題空間，中間是特徵空間，右邊是解空間。豎著三個階段，上面是知道問題怎麼樣，表示什麼樣，就是建模。第二個是根據數據來對應，調參。第三個是運行。
非良定義問題的可能風險：建模可能有失真，採樣可能造成分佈偏差，標準可能有錯誤，學習可能過擬合。
未來的發展方向，就是從調參到建模。這是知識表示的層次，我們不能神話深度學習，我們看到深度學習所有都在中間的位置。實際上框架空間、元組空間，還有很多事情可以做。
寫作機器人，我覺得比較難的問題，一是歸因，二是舉證，三是應景，最後是個性風格。歸因就是描述了這些現象，這些現象也有一些脈絡，究竟是哪些東西導致了這個現象，這個是歸因，在一天的航行結束之後描述走勢，什麼東西導致了這個走勢就要去歸因。第二個是舉證，提出一個觀點要找幾個例子。還有應景，一個過程描述完之後，畫龍點睛的是什麼，用成語、古詩很貼切的描述。這是寫作裡面比較難的地方。最後就是個性風格。
機器可讀新聞，在對接程序化交易，形成一個結構化標籤體系。
知識圖譜，這個對於我們描述，尤其給一個客戶畫像，通過他看的東西，通過他接觸什麼樣的內容，來給他畫像。過去可能是一個點評的，現在藉助知識圖譜，用這個給他畫像，會更精確。
http://www.banyuetan.org/chcontent/fzzl/fzrw/20151221/174656.shtml
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