구글의 인공 지능 시스템은 이미 위키피디아 기사를 자율적으로 작성할 수 있습니다.

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엔지니어 구글 오늘날 그들은 세계와 관련된 모든 종류의 소프트웨어를 비약적으로 발전시킬 수있는 열쇠를 가지고있는 것 같습니다. 인공 지능. 이것은 그들이 이미 축적 한 수년 간의 경험 때문일뿐만 아니라 오늘날 그들에게 사용 가능한 엄청난 양의 자본과 자원, 우리가 몇 주 전에 언급했듯이 그들 자신이 디자인 한 하드웨어를 포함하는 자원 때문일 수 있습니다. 이러한 유형의 새로운 기술의 사용을 장려합니다.

덕분에 현재의 인공 지능 알고리즘을 연구하고 모든 분야에서 발전 할 수있는 사치를 누릴 수 있습니다. 이 덕분에 우리는 말 그대로 입을 벌리고있을 수있는 특정 발전을 알고 있습니다. 이러한 유형의 프로그램은 온라인 비디오 게임, 보드 게임을 할 수 있으며 지금은 그랬던 것처럼 용량도 가질 수 있기 때문입니다. Google 이후 공식화 Wikipedia에서 완전히 자율적으로 기사 작성.

인공 지능

이 Google 플랫폼은 기사의 품질을 높이려면 여전히 더 많은 교육 시간이 필요합니다.

계속하기 전에 자율적 역량에 대한 이야기가 있음에도 불구하고 사실은 현재 Google 엔지니어가 개발 한 인공 지능 플랫폼입니다. 현재로서는 완전히 독립적으로 기사를 쓸 수 없습니다. Wikipedia에 대한 전체.

이 시스템이 자신의 항목을 작성하고 게시 할 수 있도록 따르는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 시스템이 주제에 대해 Google에 표시되는 처음 XNUMX 개의 페이지 구체적으로, 기계 학습 알고리즘 이 작업을 수행 할 수 있도록 특별히 개발되었으며이 모든 작업이 완료되면 새 항목 작성 및 게시, 아마도 전체 프로세스에서 가장 중요한 점일 것입니다.

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Google은 이미 고급 학습 시스템을 개선하기 위해 계속 노력할 것이라고 발표했습니다.

세부적으로, 진실은 적어도 현재로서는이 모든 과정의 결과는 페이지가 사용 된 표현, 링크 및 품질 측면에서 다른 한편으로는 다른 사람이 작성한 페이지와 비교할 수 없다는 것입니다. 우리는 단지 프로토 타입에 대해서만 이야기하고 있다는 것을 인식해야합니다. 쓸 수 있습니다 ''완벽하게 읽을 수있는.

이 인공 지능 시스템은 아직 많이 들어 가지 않은 것이 분명합니다. 기대가 상당히 높다, 특히 소프트웨어가 아직 초기 개발 단계에 있다는 점을 고려할 경우. 개인적으로 저는 아주 적은 훈련으로도 결과가 매우 놀랍다는 사실에 상당히 놀랐 음을 인정해야합니다. 특히 논문에서 설명했듯이 플랫폼에서 수천 개의 단어를 동화시킬 수 있었다면 몇 분만에.

이 엄청난 양의 단어를 처리하고 배우는 데 걸리는 시간을 언급합니다. 인간이 이러한 품질의 기사를 생성하려면 수년간의 연구가 필요합니다.. 이를 통해 Google에서 개발 한 시스템과 같은 시스템이 시간이되면 몇 분 만에 언어를 배울 수 있고이 교육 시간 후에 다른 주제에 대한 콘텐츠 작성을 시작할 수있는 방법에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

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현재로서는이 알고리즘을 사용할 때의 단점은 기존 알고리즘에서만 콘텐츠를 만들 수 있다는 것입니다.

일부 전문가에 따르면 이러한 유형의 기술의 부정적인 측면은 기존 정보에서만 정보를 생성 할 수 있습니다.즉, 오늘날까지 원래 Wikipedia 항목을 만들 수 없으므로이 프로젝트의 개발을 담당하는 엔지니어 팀은 완전히 자율적이지 않다고 말합니다.

보시다시피, 우리는 이와 같은 플랫폼을 통해 저널리즘 세계와 같은 시장의 또 다른 큰 부문을 흔들 수있는 인공 지능 세계의 새로운 단계에 직면하고 있습니다. 모든 매체는 완전히 자동화 된 방식으로 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 다양한 주제에 특화된 언론인 팀이 필요하지 않습니다.


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