有沒有可能在醫院體檢完以后，由寫作機器人自動秒速生成一張沒有晦澀專業術語，但又面面俱到不乏指導的體檢報告？有沒有可能讓忙碌的投資專家不再撰寫一份份投資研報，由寫作機器人來對結果進行個性化的呈現？

這種做知識的“翻譯”，讓一向視人工智能改造為銅墻鐵壁的知識密集型行業，徹底來一場奇點加速，實現個性化的寫作，用人機協作來擁抱效率的巨大提升。這首先就要解決機器能理解、學習、表達、傳播知識，這樣的最強大腦，這樣的未來場景，會實現嗎？

誰來成就智力服務時代的加速度？

一度讓人們惶恐的熱帖：未來人工智能將淘汰的十大職業，將人工智能即將洗禮的客服、HR、工人、運動員、警察等等職業悉數盡列，唯獨不見知識密集型職業的上榜，熱帖的解釋也較為表面，僅僅是覺得機器無法替代，并沒有理性預見到越是知識密集型行業，越呼喚人機協作的時代。就比如我們開頭說的，體檢報告的直接生成，省去專業體檢醫生的繁瑣工作；投資研報由機器個性生成，可以節約大量時間，讓投資專家投入到更具專業度的工作中。還有眾多行業也在等待這種人機協作的和諧時代，將前后端的語義理解及文本生成，交給能理解、學習、傳播的寫作機器人，這對于智力服務時代的專業人群來說，是一件想想就很幸福的事情。

放眼更遠，則能窺見到這種人機協作的“后果”，智力服務的水平越來越高，個性化文本的產生，不僅解決了人的問題，還讓整個時代進入發展的加速度，再次放開腦洞：能否通過社交媒體網友、專家對房價的建議、看法、預測，寫作機器人能夠綜合生成具有可操作意義的投資建議？再比如，當七十歲的老人拿到的一份體檢報告，和剛剛進入工作的社會新鮮人的體檢報告，除去健康指標的不同外，語言風格、表達方式、知識積累會否大相徑庭，極度匹配個人年齡、職業、性格等等特點？

“知識翻譯”的最強大腦怎樣煉成的？

這種顛覆一定是巨大的，連接各個專業圖譜后，寫作機器人的觸角是多行業的。

然而，對于機器寫作人來說，首先要解決的是語義識別的問題。尤其對于中文來說，每一個字、每一個符號都能有多種解讀，機器要完成文本和知識之間的轉換，要歷經長期的訓練。以深圳Giiso為例，他們的寫作機器人Giiso小智每天都在大量學習人是怎么寫文章的，熟悉人類的語言風格，并且通過學習之后，它還可以形成一個記憶機制并在后臺存儲下來。智搜CEO武文斌解釋道：就像人碰到一些詞語組合，就會把它記下來，Giiso小智完成這些記憶機制之后，再采用深度學習的方式不斷去進化，進而變得越來越智能。這是語義識別的第一層次。然后，再通過個性化的表達將知識進行“翻譯”，完成從理解到傳播的閉環，解決“茶壺里煮餃子”有貨倒不出的問題。武文斌認為，用個性化的文本，對每個人因材施教，一個知識傳播給不同人，讓所有人都能理解這個知識，這才是真正的最強大腦。

在歷史長河中，人類對效率改進的追求是永無止境的，所有對寫作機器人的未來想象和預見，是需要時間積累和不斷的技術革新。對于當下，寫作機器人還處在相對初級的階段，對新聞業開始形成影響，但對于任何需要資訊、需要文本的行業來說，寫作機器人對知識的“翻譯”，將迎來一個最好的時代。