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人工智能对传播技术发展的应用价值研究

2019-09-10贾烜铭

学业 2019年5期
关键词:应用价值人工智能

摘要:当前网络信息的普及下,人工智能技术应用的领域不断扩展。文章对传播技术中人工智能发展方向进行分析,并从提升传播技术工作效率和改善受众群体体验度两方面,阐述人工智能对传播技术发展的应用价值。

关键词:人工智能;传播技术;应用价值

引言:传播技术起源于人们对信息的认知程度,随着技术的不断发展,传统的信息传播已逐渐被网络技术传播所替代,在人工智能应用下,可对数据信息进行精准搜索,为用户提供良好的阅读体验。

一、传播技术中人工智能发展方向

(一)数据高速处理

当前网络技术的不断发展,信息的传播途径呈现多样化,经历了口说语言、书写传播、印刷传播、信息传播等阶段,使人们对传播形式可完全掌握。随着信息时代的到来,人们通过计算机网络技术可对数据信息进行分类处理,通过数据信息的行业性渗透,可产生相应的信息。传播技术作为一种信息载体处理技术,在机构和平台的正确管理下,对数据信息进行采集,并对其进行分类,将真实有效信息进行提取,并对其预期发展特性进行分析,通过严谨的环节流程,为用户受众群体提供相應的信息服务。数据的采集、分类和预处理等,由于其信息量巨大,当对其进行数据分析时,需依靠人工智能来辅助机构或平台工作者,完整对数据信息的处理任务,并可按照工作人员的预期指令,对信息进行数量与质量的正确划分。传播技术是基于数据信息的大存储量而发展,人工智能对数据信息的高效率处理,可使传播技术得到广泛应用。

(二)语音图像精准鉴识

随着受众群体对阅读质量的不断提升,传统的文字化阅读已经不能满足用户阅读需求,在网络技术的支持下,传播领域也逐渐由文字向语音图像领域所转变。当前人们在阅读消息时,一般更倾向于动态图文解说和音频视频等,对知识进行解说或立体化展示,可有效提升用户的理解能力。人工智能领域在对图像和音频领域进行处理时,具有一定的技术优势性,其具有自动识别功能,可为用户提供便捷化操作模式,且其具有信息查询的精准性,在多维度的融合下,可使传播技术对数据信息进行高质量传播。

(三)深度化学习

当前人工智能领域在技术的不断支持下,可对人类的部分意识行为进行模仿,并可进行自身调节,达到自身性能优化基本目的。传播技术具有罗列性,在对数据信息进行处理时,其遵循处理基准,使传播数据信息具有大众化,同时系统内部运行中需要精准算法的支持,对不同数据信息可进行算法式分类。在人工智能的应用下,可对数据进行向量计算,并对信息的关联性进行求解,可实现信息板块的单独利用化,为用户提供关联性内容,且在人工智能的应用下,可对用户长期的信息浏览进行反馈,明晰用户的阅读范围,通过数量的累积,可实现信息群体效应,使信息传播途径更具智能化。

二、人工智能对传播技术发展的应用价值

(一)提升传播技术工作效率

人工智能在发展过程中,经过技术人员的理念渗透,其可实现人类的行为意识,在对传播技术中应用时,可对数据信息进行内容制作、内容审核、内容分发和数据反馈等。首先在内容制作方面,当前的传播内容以时效性和精准性为主,人工智能可通过计算机网络实现对数据的范围性查询,并可对数据信息进行检查,确保信息的真实性和完整性,同时可对数据信息进行图像、音频、视频的转换处理,使内容更具多样化。其次在内容审核方面,人工智能可对传播内容进行二次核对,保证传播内容的质量,并可对传播内容进行敏感信息审查,防止信息制造者对不良信息的恶意传播,对受众群体进行思想荼毒。在对视频和音频进行检查时,传统的人工检查方式对视频内容进行完整播放,查验速率较低,在人工智能技术的应用下,可对视频进行节点式检查,以帧为单位为内容进行核对,并可自动对敏感内容进行标记,人工智能的方法可有效提升工作效率。再次是内容分发方面,当前信息承接载体较多,信息的传播途径也呈现多样化,通过人工智能可对传播技术进行优化,并可按照内容在平台上的关注度,对内容进行优先展示。人工智能可通过用户的浏览内容和领域停留时间进行单独记录,在用户下一次浏览时,可对历史浏览记录的关联性信息进行推广,并对领域知识进行精准分配,可有效提升用户的体验度。最后在数据反馈层面,传播技术的应用量取决于数据信息,人工智能可对数据信息进行精准分类,并可对阅读量、点击量、转发量等进行记录,通过其对数据信息进行反馈,可依据其算法对预期展示路径进行分析,并实时推送到用户的阅读首页位置。

(二)改善受众群体体验度

传播技术在对数据信息进行分析时,以受众群体为主,对数据进行结构性划分,通过内容的展示体现出数据信息的价值。人工智能的应用,可对用户的阅读喜好、阅读延伸、阅读记录进行智能化分析。首先在阅读喜好方面,人工智能可对用户进行喜好分析,并可对用户的阅读行为进行阅读框架构建,为用户提供专业性服务。其次在阅读延伸方便,人工智能可将阅读信息中添加相应的超链接,为用户提供知识的延伸,提升传播技术的交互性。最后在阅读记录方面,用户在阅读时,将产生大量的数据信息,但在时间维度的限制下,导致用户对信息进行遗忘,人工智能可对信息进行分类储存,并以关联信息的方式出现在用户的阅读界面上,方便用户随时进行查询,可有效提升其信息阅读效率。

结语:

综上所述,人工智能可模拟人类的行为意识,通过技术的应用,使其具备自主性智能化服务,其在传播技术中应用时,可对传播内容进行审核查验,并对内容进行推送分类,以音频和视频的方式展现在用户面前,提升用户的体验度。

参考文献:

[1]刘翠,王萌,刘无恙,文茜,黄雪婷.基于传播渠道的人工智能技术和大数据技术的应用分析[J].科技经济导刊,2019(08):31.

[2]陈振鹏.人工智能思想谱系及其与文化传播融合的前景思考[J].重庆广播电视大学学报,2018,30(06):31-41.

作者简介:贾烜铭1996年11月,女,汉族,国防大学军事文化学院学员,从事军事新闻编写,传播等。

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