莎士比亚AI写作,莎士比亚的写作
摘要：
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于莎士比亚AI写作的问题，于是小编就整理了3个相关介绍莎士比亚AI写作的解答，让我们一起看看吧。理论上如果让未来的强Al能来完成编... 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于莎士比亚AI写作的问题，于是小编就整理了3个相关介绍莎士比亚AI写作的解答，让我们一起看看吧。
理论上如果让未来的强Al能来完成编程任务的话其速度会比人快多少？bug出现会更少吗？
现在的pc还不算Ai，充其量有点类似人类的受精卵。正真意义的Ai出现后，必将淘汰人类智慧。人类能留下的只会是历史。人类自以为是万物之主，掌握其他生物的命运。一旦Ai诞生，很短时间人类整个社会就有可能崩塌。
未来是中文普通话编程，难度更低，技巧性、创新性更高。AI的思维创新能力远远赶不上真人，编程能力和速度自然也赶不上***。其实未来是人机联合编程，人类发挥技巧和创新优势，机器AI发挥编译代码优势，人在其中是主导地位。
创新创业无思路，看看未来找灵感。
我的预言最大胆！写实未来千万年！
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谢邀
故此，对于一个真正的未来AI来说，笔者认为，代码敲打并不会是一个大的难点，因为根据目前所公开的相关信息来看，现有的AI已经在此方面具备了比较高的水平，例如京东2018年推出的“莎士比亚”人工智能写作系统：
该系统能在在借鉴传统NLG和语言模型方法的基础上，基于京东集团自身在商品标签和搜索数据库层面积累的大数据，从句子层面做结构解析、训练模型和语言生成。
若以此科技映射题主的问题，我们则可以发现，现有的AI在纯代码的编写上，无疑将会取得较大的突破。
通常我们对于一个高级程序员的高低评定，往往是以其编程思想与业务理解能力作为重点评判标准，而这完全可以理解为题主问题所说的AI的突破。
因为我们对于人工智能一个普遍的认知是人工智能三要素：数据、算力、算法。从数据层面来看，数据相对而言是最不缺乏的；算力，随着科技的发展也在不断的大幅上升；而算法，却是制约人工智能的发展瓶颈，当然我们也可以认为是未来人工智能发展的核心。
若再加上AI远超于现有人类的算力，那么我们完全可以认为，未来的强Al能来完成编程任务的时间将会大大缩短，而这种时间上的缩短，将会直接与AI所具有的算力挂钩。
例如目前的莎士比亚人工智能系统，在完成相应的需求填写之后，可以在不到一秒的时间内吐出上千条的匹配文案，而在很多时候，即便我们复制黏贴一篇写好的文案，往往也需要几秒的时间，更不用说独自撰写了。
故此，我们完全可以认为，未来的强AI，一旦在编程算法上实现了突破，极可能将在编程上比人类快上将近千倍，而且相应BUG的数量，也会因为其强大的算力而大大的减少。
如何看待机器人开始写作？
机器人开始写作是人工智能技术的一个重要应用领域，它确实带来了一些新的机遇和挑战。首先，机器人写作可以提供极高的速度和效率。之前用过稿见AI助手，效率高省时间与人相比，机器人可以在短时间内处理大量文本，快速生成内容，提高工作效率并节省时间。这对于需要大量重复性内容创作的领域，如新闻报道、产品描述等具有很大的帮助。其次，机器人写作可以提供一个全新的创作角度。由于机器人可以从大量不同数据源中学习并汇总信息，所以它能够提供更全面、多样化的观点和角度，为创作工作带来了新的灵感和可能性。然而，我们也应该注意到机器人写作所带来的一些挑战和限制。机器人写作目前还存在一定的局限性，尤其是在创造性和情感表达方面。人类的情感和创造力是无法被完全替代的，因此在某些领域，人类作家和写作者的作品仍然具有独特的价值和魅力。综上所述，机器人写作是一种有价值的工具和技术，并为我们提供了新的机遇。但在利用机器人写作的同时，我们也需要保持创造力和情感表达的独特性，做好人与机器的协作，使机器人写作成为我们创作的辅助工具，而非完全替代。
目前机器人写作，我不看好。
最近参加了一个AI写作课，就是机器人写作。
上课期间，学员是有免费试用5天的，我用过之后，感觉不怎么好。
首先就是素材，最近想写亲子育儿文，就去里面搜有关的新闻。有是有的，就是不多。
接着就是文章模板，因为是AI，在模板这一块就是最基础的，没有什么创新。
在写新媒体文的时候，都是需要创建自己的素材库的，AI里的素材库其实就是一个共用的素材库。像一些写了很多年的作者，他们的素材库远比AI的素材库大的多。
以前我以为AI里面的素材库是全网的，然后会设计相应的标签，写的人需要哪种搜一下就可以了。现在的话，就完全没有这种[_a***_]。所以现在还是自己在慢慢的收集素材。
因此，我对机器人写作并不是那么看好。毕竟等机器人完善的时间，足够自己成为一名相对好的作者了。
太神化其功能了！
创造的“踏破铁鞋...”往往会是作品的关键、与众不同之处。
机器不懂的，它们也做不到。
幸好只是写诗，无须严格的文字逻辑和字、词搭配。所以让写诗机器人装了一把…
笔者认为，机器人写作是人类文明进步的必然，是时代的产物。是不以人之愿望而存在的又一全新事物。其生命力无疑是强大的，并且会与日成长，直至永远。只所以有如此结论，其根源在于机器人写作将普遍推广，其影响度和社会效益都令人类无法有效控制。相信机器人写作将对人类写作构成直接挑战。可以展望其工作效率将会十分出色（泛指一般性的应用文写作）。但机器人写作永远也不会代替人类写作。因为机器人的灵魂是由人类固化而成的数据程序，这是没有机动可变性的。相信这一点，无论机器人有多么强大，也难以具备像人类一样，拥有着灵魂既思想的自主意识和智慧自由表达运作的本能，机器人写文章不具有人类写作的真实情感感受。更没有人类细腻的情感致趣。也许，机器人可在某些领域超越人类，如语言表达的精准程度，优美程度，智慧判断的正确程度，但这些是很难涵盖所有人的思想及才识的……谢谢！
人工智能已经涉足围棋，音乐作曲，绘画，作诗写文。如阿法狗(下围棋的电脑)才一岁就非常厉害，中日韩所有的围棋高手无一能打赢它。听说这是人类最高明的玩艺，玩了几千的东西穷尽多少人脑力的格式，被一个晶硅体打的毫无尊严。而二岁的阿法狗做到了自我学习的能力，自己跟自己下棋无需人类棋谱。一岁的阿法狗跟人下棋时，刚开始会让让你，而下半场就不客气步步紧逼弄得毫无招架之力。第一代的电脑(专项围棋)跟人类过招后就有人称其为“围棋上帝"。所以，能写文弄墨的电脑会比人写的更好。因程序储存比人脑吸收的信息量不知要大多少，比如，悟空问答。如果有人也制作一款像人一样的电脑，把人类所经历的事发生过的事全部输进电脑，让它来回答悟空之问，一定比人回答的更全面更完整。
python深度学习（图像识别）的学习方法或者入门书籍有什么？
2000年以来，人工智能的研究、产品开发和创业项目如雨后春笋般出现，各大互联网公司和研究机构纷纷摩拳擦掌，希望在这个新领域领先，也吸引了越来越多的人进入人工智能行业。
我们发现，转行AI的人里主要有三类，一类是程序员出身，具有很好的工程经验，一类是统计学数学电子通信类出身，具有较为扎实的理论基础，还有一类既没有丰富的编程经验也没有扎实理论基础。
对于零基础小白，怎样快速入门深度学习呢？在这里精选了 5 本深度学习相关的书籍，帮助小白更好的入门。
1.《深度学习》（Deep Learning）
出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》（Deep Learning）不可不提。本书旨在成为一本教科书，用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。Goodfellow 等人的《深度学习》完全是理论性的书籍，而且没有代码，是深度学习人员必看书籍。
2.《深度学习图解》
探索深度学习教会你从头开始建立深度学习神经网络。经验丰富的深度学习专家 Andrew W. Trask 将向你展示了深度学习背后的科学，所以你可以自己摸索并训练神经网络的每一个细节。只使用 Python 及其数学支持库 Numpy，就可以训练自己的神经网络，将文本翻译成不同的语言，甚至像莎士比亚一样写作。
3.《Python 深度学习》
本书介绍了使用 Python 语言和强大的 Keras 库进行深入学习。这本书由 Keras 的创建者、谷歌人工智能研究员 Francois Chollet 撰写，通过直观的解释和实际的例子来巩固你的理解。你将在计算机视觉、自然语言处理和生成模型中探索具有挑战性的概念和实践。当你完成的时候，你将拥有知识和实际操作技能来将深度学习应用到你自己的项目中。
4.《神经网络和深度学习》
我也和你一样在进行python的深度学习，每天能学点，弄明白个小问题，我就知足。你想学的图像，应该和一个python的第三方库叫OPEN-cv有很大关系，可以网上找***来学习，都是成年人了，我不建议花钱报课来学习，估计网上的培训机构会骂我，我只想说，每个人都有自学能力，甭管你是去图书馆（免费），还是上网找免费网课，我提倡不花钱学技术，哪怕慢一些，学知识我感觉还是慢点，脚踏实地好一些，我们要的就是实惠，因为我也曾经花钱学过，学完后的感觉不值，自己的感觉，仅供参考，如果不想患得患失，就自力更生，自己解决学习困难。
最后把网上一段录制屏幕的源代码分享给你，我还在努力去测试成功。
祝你提前给它先搞明白，测试成功。
到此，以上就是小编对于莎士比亚AI写作的问题就介绍到这了，希望介绍关于莎士比亚AI写作的3点解答对大家有用。
