如果你隔着一个屏障与机器问答，长时间内仍无法分辨对方是机器还是人，此机就达到了智能阶段。 --------“人工智能之父”阿兰•图灵
今天最大的头条无疑是就是小李子荣获小金人，陪跑多年的他终于千年媳妇熬成婆。关于小李子的获奖更是一时间刷爆社交媒体，各种励志鸡汤体，各种营销文案狗，好不热闹。
要说这本是娱乐圈的事，怎奈科技圈的人工智能却也不甘寂寞的插了一杠子，也许真应了那句话——娱乐没有圈。
人工智能：电影工业的保险栓
我们先看下来自媒体方面的报道：
2月29日，第88届奥斯卡金像奖正于美国时间2月28日在好莱坞杜比剧院隆重举行，知名人工智能公司UnanimousA.I.此次也同样参与了对今年奥斯卡奖项的预测行列，事实证明这家人工智能公司预测的比较靠谱，命中三项大奖。
预测：出演《荒野猎人》的莱昂纳多-迪卡普里奥(Leonardo DiCaprio)获得最佳男主角的头衔。
结果：命中。
预测：最佳女主角归属于《房间》主演布丽-拉尔森(Brie Larson)。
结果：命中。
预测：最佳导演奖则会由《荒野猎人》导演伊尼亚里图（A.G. Iárritu）获得。
结果：命中。
就Unanimous A.I.公司的丹纳-赫沙曼(DanaHershman)表示：“这一奖项预测背后的秘密在于平台的UNU算法，这一算法可以在30秒或者更短的时间内让用户利用人类直觉、情感和感官得出结论。”
是不是有种刘备见了诸葛亮，有种“此乃神人也”的感叹。其实关于人工智能与实业的结合，早已不是什么新鲜事了，可以说人工智能的预测能力伴随着电影工业的整个产业链。以色列的一家名字为Vault的人工智能公司表示，只需分析剧本，Vault程序可以预测电影能否卖座。很多文献声称，成功的好莱坞剧本都套用既定公式。
据悉这项技术依赖于300,000至400,000个故事“特征”的综合分析，这些特征包括故事主题、暴力程度等。Vault程序可自行从剧本中找出所有故事特征，无需人工输入。Vault利用电影剧本数据训练人工智能系统，这些电影最早可追朔到1980年。斯蒂夫表示，在1980年，好莱坞“卖座大片”模式发生了变化。Vault团队为分析系统提供剧本数据，让系统对比剧本数据和票房数据。斯蒂夫称，Vault的算法可以预测电影的票房表现，精确度为65%至70%。鉴于仅有20%的电影可以回本，Vault的精确度还是相当高的。
可见人工智能对电影工业的发展过程中起到了一定的辅助作用，减少电影工业的无效投入，但目前来讲仍处于初步阶段，处于人工智能与经验的混沌交替领域。
这次的人工智能成功预测小李子领取小金人奖，一定程度上并不能服众，毕竟小李子能否成功领取小金人完全可以通过人的大脑经验等预测，人工智能在此有噱头成分。
预测剧本能否卖座也是值得商榷的，作为观影多年的非专业人士，一个剧本的好坏、一场电影的票房，心里面多少也会有个大概的感知，靠人工智能外衣也难免显得有点多余。
人工智能：一半海水，一半火焰
人工智能作为一种工具，本身属于技术范畴，就像快播一样，你可以举报快播的种种是非，但技术是中性的，技术是无罪的。一颗子弹结束的是一个坏人的生命，还是一个好人的生命，完全取决于拿枪的人。人工智能在为人类服务的同时，也面临着被投机者妖魔化的命运。
人类对未来一直是充满憧憬，但同时未来又夹带着未知，迷雾般笼罩着人们的内心世界，尤其是面对风险极高的未知，人们内心满满的敬畏，各种宗教的产生也端赖于此。
尤其在股票领域，各种涨幅牵动着每一个股民的心，有人将此比喻为股民孔乙己，再合适不过。正因为这份未知，部分不法股票软件便披着人工智能的外衣行招摇撞骗之实。，扬言可以准确判定股市趋势，稳赚不赔，然而现实并非如此。
股市是一个有反馈的非线性系统，而股票的涨跌现象是一种混沌现象。混沌现象是一个目前仍不可预测的东西。例如，奶牛身上的花纹形状，天气的变化，心跳的波形，人脑的运行, 海滩上乱石的现状，滩涂的形状等等都属于混沌现象，我们能略知其一二，却永远无法精确地预测。
在艺术领域，人工智能也是个搅局者。近些年来，机器视觉和人工智能的发展正在将艺术拉下神坛，几乎人类智能的一切领域都正在被人工智能所解构和颠覆。可以毫不夸张地说，人工智能似乎很快就能够达到“虫二”（风月无边）的境界。
艺术创作一直是人类精神活动的最高级形式，自古以来，人们认为只有人类的智慧才能真正领悟艺术作品的深远意境和奥妙神韵，玄而又玄的艺术风格更是只可意会，不可言传。人工智能的出现讲艺术又重新放到了一个新的位置，其独特性、价值性也一定程度上受到冲击，如何将内容和风格相剥离，如何各自表示，如何将不同艺术作品的内容和风格有机结合，这些都是玄妙而又基本的问题。
写在最后
人工智能在许多领域都面临着一半海水，一半火焰的境地，因此在初期合理的处理各种关系，理性看待成了我们当下新的思考。面对人工智能我们应该保持着一份平常心，不要妖魔化，但是也不同恐惧化，正如一位学者说的那样：“对超级人工智能的担心就像担心火星人口过多。”
今天最大的头条无疑是就是小李子荣获小金人，陪跑多年的他终于千年媳妇熬成婆。关于小李子的获奖更是一时间刷爆社交媒体，各种励志鸡汤体，各种营销文案狗，好不热闹。
要说这本是娱乐圈的事，怎奈科技圈的人工智能却也不甘寂寞的插了一杠子，也许真应了那句话——娱乐没有圈。
人工智能：电影工业的保险栓
我们先看下来自媒体方面的报道：
2月29日，第88届奥斯卡金像奖正于美国时间2月28日在好莱坞杜比剧院隆重举行，知名人工智能公司UnanimousA.I.此次也同样参与了对今年奥斯卡奖项的预测行列，事实证明这家人工智能公司预测的比较靠谱，命中三项大奖。
预测：出演《荒野猎人》的莱昂纳多-迪卡普里奥(Leonardo DiCaprio)获得最佳男主角的头衔。
结果：命中。
预测：最佳女主角归属于《房间》主演布丽-拉尔森(Brie Larson)。
结果：命中。
预测：最佳导演奖则会由《荒野猎人》导演伊尼亚里图（A.G. Iárritu）获得。
结果：命中。
就Unanimous A.I.公司的丹纳-赫沙曼(DanaHershman)表示：“这一奖项预测背后的秘密在于平台的UNU算法，这一算法可以在30秒或者更短的时间内让用户利用人类直觉、情感和感官得出结论。”
是不是有种刘备见了诸葛亮，有种“此乃神人也”的感叹。其实关于人工智能与实业的结合，早已不是什么新鲜事了，可以说人工智能的预测能力伴随着电影工业的整个产业链。以色列的一家名字为Vault的人工智能公司表示，只需分析剧本，Vault程序可以预测电影能否卖座。很多文献声称，成功的好莱坞剧本都套用既定公式。
据悉这项技术依赖于300,000至400,000个故事“特征”的综合分析，这些特征包括故事主题、暴力程度等。Vault程序可自行从剧本中找出所有故事特征，无需人工输入。Vault利用电影剧本数据训练人工智能系统，这些电影最早可追朔到1980年。斯蒂夫表示，在1980年，好莱坞“卖座大片”模式发生了变化。Vault团队为分析系统提供剧本数据，让系统对比剧本数据和票房数据。斯蒂夫称，Vault的算法可以预测电影的票房表现，精确度为65%至70%。鉴于仅有20%的电影可以回本，Vault的精确度还是相当高的。
可见人工智能对电影工业的发展过程中起到了一定的辅助作用，减少电影工业的无效投入，但目前来讲仍处于初步阶段，处于人工智能与经验的混沌交替领域。
这次的人工智能成功预测小李子领取小金人奖，一定程度上并不能服众，毕竟小李子能否成功领取小金人完全可以通过人的大脑经验等预测，人工智能在此有噱头成分。
预测剧本能否卖座也是值得商榷的，作为观影多年的非专业人士，一个剧本的好坏、一场电影的票房，心里面多少也会有个大概的感知，靠人工智能外衣也难免显得有点多余。
人工智能：一半海水，一半火焰
人工智能作为一种工具，本身属于技术范畴，就像快播一样，你可以举报快播的种种是非，但技术是中性的，技术是无罪的。一颗子弹结束的是一个坏人的生命，还是一个好人的生命，完全取决于拿枪的人。人工智能在为人类服务的同时，也面临着被投机者妖魔化的命运。
人类对未来一直是充满憧憬，但同时未来又夹带着未知，迷雾般笼罩着人们的内心世界，尤其是面对风险极高的未知，人们内心满满的敬畏，各种宗教的产生也端赖于此。
尤其在股票领域，各种涨幅牵动着每一个股民的心，有人将此比喻为股民孔乙己，再合适不过。正因为这份未知，部分不法股票软件便披着人工智能的外衣行招摇撞骗之实。，扬言可以准确判定股市趋势，稳赚不赔，然而现实并非如此。
股市是一个有反馈的非线性系统，而股票的涨跌现象是一种混沌现象。混沌现象是一个目前仍不可预测的东西。例如，奶牛身上的花纹形状，天气的变化，心跳的波形，人脑的运行, 海滩上乱石的现状，滩涂的形状等等都属于混沌现象，我们能略知其一二，却永远无法精确地预测。
在艺术领域，人工智能也是个搅局者。近些年来，机器视觉和人工智能的发展正在将艺术拉下神坛，几乎人类智能的一切领域都正在被人工智能所解构和颠覆。可以毫不夸张地说，人工智能似乎很快就能够达到“虫二”（风月无边）的境界。
艺术创作一直是人类精神活动的最高级形式，自古以来，人们认为只有人类的智慧才能真正领悟艺术作品的深远意境和奥妙神韵，玄而又玄的艺术风格更是只可意会，不可言传。人工智能的出现讲艺术又重新放到了一个新的位置，其独特性、价值性也一定程度上受到冲击，如何将内容和风格相剥离，如何各自表示，如何将不同艺术作品的内容和风格有机结合，这些都是玄妙而又基本的问题。
写在最后
人工智能在许多领域都面临着一半海水，一半火焰的境地，因此在初期合理的处理各种关系，理性看待成了我们当下新的思考。面对人工智能我们应该保持着一份平常心，不要妖魔化，但是也不同恐惧化，正如一位学者说的那样：“对超级人工智能的担心就像担心火星人口过多。”
责任编辑：高娟
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