互金创业者都死了，活下来的都是渐进改良派的。你个私人单打独斗写脚本的，敢说那种大话？”
刚刚进入初音原创的第一个月，被上面的产品经理和左右的资深工程师一批驳，朱子峰就发现自己原先真是图样图森破了。
简直就像孙达炮在袁大头面前哔哔说要造十万英里铁路一样，纯粹是个地图开疆的小儿科。
初音原创负责这个产品的人，是严磊的人工智能研究院专门调来的，而且还得到了董事局主席顾莫杰的亲自点拨。从高人那里，朱子峰知道了“科技辅助创作”的正确打开方式是什么。
“二十年之内不要考虑用机器人彻底取代作家的可能性，这事儿人类科技二十年肯定做不到。”
“十年之内，应该考虑的是扩写型软件。比如在传统的遣词造句脚本基础上，结合目前人工智能‘越来越能读懂人话’的特性，然后由真人作家创作一个梗概的作品大纲，训练机器人在‘读懂’的基础上遣词造句，扩写成一个相当于大纲字数数十倍的文本。
这个过程中，一开始应当以20被字数扩写率为目标，随着对人工智能的训练反馈越来越成熟，可以逐步实现五十倍、甚至百倍的套路文撰写——但是仅次于套路文，因为机器通过‘学习’学会写作的，肯定是套路文。”
“第一章要出金手指、前三章要出装逼打脸、五万字要小高潮。这种套路人类写手还要花时间去学习、记忆，而机器人写作完全可以通过程序设定来训练。人类最恶心最难记住或者不愿意做到的事情，在机器眼前反而是比较容易的。在人类很容易想到的故事大势等问题上，机器反而最难想通。所以，在辅助创作软件诞生的最初几年，要充分利用机器的优势、同时由人类手把手去训练、修正、最终审稿修改。”
当然，为了“深度学习”，最重要的是把机器人写好的稿子、由人类修改之后，再重新反馈给机器人，让其“学习”其中的差别。
深度学习，总的来说就是这么学习的，不断反馈此前答案的对错。就像谷歌和FACEBOOK当年训练人脸识别，就是给无数的图给机器识别，然后错的要告诉机器错了。久而久之，机器的模糊统计算法就“知道”什么是错的了。
朱子峰只是个业余的脚本编写者，他当年给某点闹事的时候，根本不懂深度学习算法，也没有那么好的产业视野。他那个孙达炮一样幼稚的想法，只有落到初音这样的巨头身上，才能变得有可操作性。
正如人工智能在实现自动驾驶的过程中，必须先借助‘辅助驾驶’。
人工智能在攻克国际象棋、围棋的时候，必须先借助人加机器的“半人马模式”，来实现比纯机器更好的效果。
在驾驶汽车的时候，在人脑看来最难的事情是应对突发事件，是“保持车辆精确保持与两边车道线的间距”。而这些事情在最初的辅助驾驶系统看来，就已经是很简单的了。
沃尔沃在被李叔福收购之前，已经实现了自动应对突发窜出的行人，以及保持车道间距。
但是，在人脑看来相对容易做到的事情，在机器眼里却是很难得。
比如预见中远期的可能危险。
又或者看到夜里对面远处有司机过来、而己方这边有其他车辆开着远光灯时、预测对方司机会不会出现方向抖动。
又或者是“预期刚才超车的人会不会赌气并线”这些显而易见的事情
这些问题人工智能的驾驶系统需要多年才会学会。
人类的长处是预见，机器的长处是精确，以及见招拆招。
自动驾驶是如此，初音人工智能研究院如今在攻克的围棋领域也是