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从技术角度来看的话，我们是从图像和文字这两个跨语义空间的里面去做深度学习的模型。我们也会用到在不同语义空间里面的循环神经网络，多模型的迭代。这相当于人类的一种通感，因为当人看到这个图片的时候会产生对文字的想象，所以我们试图去用计算的方式模拟人的通感。 小冰学习的数据源于519位中国现代诗人的几万首诗，经过大量训练形成现代诗数据模型，诱发则是根据图像识别的方式找出的一些元素，这个元素可以是照片上的蓝天、人像、月亮或者被当做太阳的豌杂面。 其实很多拥有人工智能平台的公司其实都会用“写诗”这种功能来跟大家互动。主要基于模式识别，再有大量的训练数据，加上人工对数据的标注，能拼凑出一个看起来像诗的诗似乎不是什么难事。 Google在去年5月推出了一款基于TensorFlow的机器学习项目Magenta，希望通过机器模仿人类的想象思维并进行艺术创作，在去年6月也完成了作诗和作曲的任务。 但是这都是人工智能技术发展上的一些小尝试，至于未来的人工智能形态是要更像人，还是维持一个机器的形象，Siri给出的建议是：最好不要谈论。
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