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在“阅读”3500万个新闻故事后 人工智能如何“看待历史”

 

到目前为止,人类依靠书面文字来记录我们所知道的历史。不过当研究人员通过自动分析方法让人工智能“阅读”100多年间的数千万篇新闻报道后,更多的模式和见解被显示出来。英国布里斯托大学的一个团队通过一个简单的内容分析及更复杂的机器学习过程让人工智能“阅读”150年间100家英国报社的3500万篇新闻报道。

据悉, 通过让机器“阅读”近300亿个单词,研究人员可以借助简单的分析准确地识别战争或流行病等大事件。此外,这项技术还允许研究人员看到1800—1950年期间不同趋势的起起落落。 例如,他们可以追踪到19世纪末蒸汽时代的衰落及电气时代的崛起。同时他们还可以看到在1902年火车逐取代了马车。

通过将名人及他们选择的行业新闻联系在一起,研究小组发现,政治家和作家在一生中拥有最佳的成名机会。科学家和数学家不太可能实现这样的知名度。在1900年以前,关于男性的报道也远超女性,不过在1900年之后关于女性的报道开始缓慢增长。

领导这项研究的 Tom Lansdall-Welfare博士表示:“不能实现自动化的是理解这些发现对人们产生影响的含义。这将永远属于人文和社会科学领域,绝不是机器能实现的。”

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