随着人工智能的介入，从信源的采集、数据的分析到报道的生成，艺术报道将呈现出新的特点。更广泛的信源涵盖面，更加精确的信息获取方式，使艺术报道尽可能减少了记者的主观倾向，更具全面性；搜集到的大量、高速、多样、有价值的“大数据”在分析处理后生成可视化页面，记者能从中高效快速地获取所需信息，并以此为依据，增强报道的直观性和准确性，使报道更加形象生动；最终生成的“数据化”艺术报道，由数据贯穿始终，具有“精确新闻报道”色彩，不仅通俗易懂，而且更富客观性与权威性。能够很好的满足多元需求的艺术新闻报道，彰显了以人为本的价值理念，最终将使艺术报道在新闻领域的价值与地位得到进一步提升。

  人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机学科的一个重要分支，1956年由McCarthy首次提出。关于人工智能的定义众说纷纭，美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊( Nilson)教授认为“AI是关于知识的学科：怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的学科”，而美国麻省理工学院的Winston教授则认为“人工智能就是研究怎么样使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”。迄今为止，对AI尚没有明确统一的概定，但从AI学科的基本思想和基本内容来看，AI是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。

  人工智能研究发展至今，主要经历了以下阶段：初级阶段的研究大多分布在在采用启发式思维和运用领域知识；1963年以后，AI的研究目标是理解自然语言、自动回答问题、分析图像等；80年代，AI进人以知识为中心的发展阶段，围绕知识表示、推理、机器学习等进行了更深入的探索。当前，人工智能的研究与应用大多分布在在专家系统、机器学习、模式识别等方面。其中，专家系统ES（Expert System）能运用特定领域中专家提供的专门知识和经验，并采用人工智能中的推理技术来求解和模拟通常由专家才能解决的各种复杂问题。机器学习(Machine Learning)则是研究怎么样使用计算机模拟或实现人类的学习活动。它是继专家系统之后人工智能的又一重要应用领域，是使计算机具有智能的根本途径，也是人工智能研究的核心课题之一。2016年3月15日，AlphaGo以4比1的比分战胜李世石。让韩国棋王李世石投子认输的阿尔法围棋（AlphaGo）就是一款人工智能程序，其工作原理是通过“深度学习”形成神经网络“大脑”，对复杂的问题进行精准处理。而模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式。其主要的研究对象是计算机模式识别系统，也就是让计算机系统能够模拟人类通过感觉器官对外界产生的各种感知能力。[1]

  近年来人工智能被大范围的应用到各行各业，不仅工业、农业、航天事业受其渗入，新闻传媒业也被其波及。AI在体育、金融、天气预报等新闻报道领域开始崭露头角。2014年7月美国加州发生里氏4.4级地震，《洛杉机时报》凭借研发的新闻自动生成系统——“机器人”Quakebot在震后二分钟内发出消息，使其成为最快在网站报道该消息的新闻媒体。在人工智能席卷媒体圈的形势下，国内媒体也相继推出了自己的写作机器人。新华社的“快笔小新”、腾讯的Dreamwriter、第一财经发布“DT稿王”，人工智能写作在新闻行业的运用愈演愈烈。“人工智能的特长在于，对于海量的资讯素材在规格化、模式化处理，在数据方程和自学习能力可以达及的功能逻辑上，能够显出极高的效率和精准的处理。”[2] 对海量数据高效、精准的分析处理，AI在某一些程度上解放了记者和编辑。科技杂志《连线》（Wired）主编凯文·凯利（Kevin Kelly）就认为“AI将是网络发展的下一个拐点，甚至排在虚拟现实技术前。在技术上，人工智能比虚拟现实技术更易实现。”[3] 无论从实际的需求出发还是就技术的发展程度而言，人工智能的应用将走在同期其他技术之前，这也是人工智能得以在新闻行业大显身手的重要原因。

  随着AI系统模式识别能力的提升以及专家系统的完善，人工智能能够捕捉和分析人类的生理反应并以此推断人的情感状态，从而使艺术报道的自动生成成为可能。2015年12月20日，新华网发布了国内第一代生物传感智能机器人Star，它与此前其他写作机器人不同的最大特点是“有感而发”，即通过生物传感器采集用户体验信号，转化为数据后通过多种算法完成分析、报道、交互等工作，并可按照每个用户需求生成各种产品。从新闻报道层面来说，这在某种程度上预示着机器人写作打破财经、体育、气象等报道领域的限制，开始渗透到艺术报道领域。国内首次剧场传感实验“《战马》袭心”自动生成报道，就是生物传感机器人从事艺术报道的最好实例。话剧《战马》改编自英国作家麦克·莫波格（Michael Morpurgo）的同名小说，讲述“一战”时一个叫艾尔伯特的男孩和一匹马的线年被英国国家剧院首次搬上舞台。2015年9月起，中国国家话剧院引进《战马》中文版在北京演出，新华网与国家话剧院合作，以生物传感技术开展了现场观众的体验实验。

  传感器是一种可以检测到周围环境变化并将这种变化通过某种方式输出的一种装置。由于使用的技术和应用的目的不同，传感器的种类也多种多样，其中，生物传感器是很重要的一大类，被大范围的应用于生物、医学、心理学等相关领域。生物传感器测量的是人或动物的生理信息，并将之转换为电信号输出装置。根据不同生理信息的类型，生物传感器主要测量:体内诸如血压等压力信息，体表诸如心电等电信号信息，体外的红外信号甚至磁场信息，等等。这其中，测量体表电信号的生物传感器是此次试验关注的重点。[4]

  “新闻在艺术生产、流通和消费的过程中发挥着至关重要的舆论导向作用。相对于娱乐新闻、法制新闻、灾难新闻和体育新闻等专业领域新闻报道研究的丰富且深入，对艺术新闻领域的系统研究目前尚处于空白。”[5] 生物传感技术的运用，逐步提升了人工智能的模式识别能力，为更好地解决艺术报道过程中存在的问题，以及对研究艺术报道的系统研究，提供了新的方法与视角。通过新华网融媒体未来研究院的王真峥提供给笔者的论文《战马实验:基于互联网趋势判断的尝试》，可以较为详细地了解生物传感机器人生成艺术报道的过程，进一步探究艺术报道将呈现出的新变化。

  生物传感机器人生成艺术报道，简单地说就是运用皮电传感器采集观众的生理数据，经由算法自动分析生成可视化页面，并自动生成报道。 对于这一实验，王真铮认为是基于对互联网‘以人为中心’的认识进行的中国首次剧场传感实验，也是首次运用写作机器人在艺术领域进行播报。尽管这只是首次局部性的尝试，其成熟度和应用面仍有待逐步提升与扩大，但这已经表明：艺术报道已不再只是以捕捉和分析人情感见长的新闻记者的专利，它势必给今后的报道带来新的变化。具体而言，在艺术报道过程中，从信源的采集、数据的分析、报道的生成到新闻记者的自身定位，都将呈现出新的特点。

  1.1 信息源自的涵盖面更广泛。在《战马》实验中，新华网融媒体未来研究院研究组共邀请了150名不同性别、年龄、专业的观众，并且使用皮肤电传感器获取每位观众的生理数值。观演过程中，用户的情绪状态会通过大脑边缘系统的巴贝兹回路(Papez circuit)引发皮肤的自主神经反应，比如出汗、毛细血管收缩、立毛肌收缩等等，这些反应会引起皮肤电阻的变化，从而被皮肤电传感器检验测试出来。 这样，每一位观众都是信源。相较以前抽样采访部分观众、专家的方式，精确到每一位个体的信源采集方式，使受访面得到极大拓宽，逐步提升了艺术报道的全面性。

  1.2 信息获取方式更加专业精确。在技术操作上，只需要将传感器的两个极片贴在观众的手指上便可获得其生理数据。这种信息的获取方式尽可能地回避了记者的主观倾向，直接而又精确地获取受访者的反馈。以往记者对艺术报道的信息获取，要么运用“间接”观察法从受众、专家等提供者那里得到信息和选择信息，要么运用“直接”观察法从艺术展示现场亲身感受事实并提取信息，但无论间接还是直接，不能离开记者的主观感受与判断，信息获取方式受主观因素的制约性很大。与传统的反馈调查法相比，使用皮电传感器的好处在于：数据是实时且连续的，每秒对应反馈一个数值，观演过程中观众的生理反馈数据可与表演中的每一场景对应;数据收集是在用户无意识的情况下进行，不会打扰观众的观演过程；演出现场收集到的数据实时显示在后台，能够正常的看到每一位受测者关注度的变化。在下面的“关注曲线图”中，横轴为时间，纵轴为P值，红线，低于红线部分为观众关注度非常明显升高的部分，颜色标记处为男性与女性观感明显有区别的区间。对照时间坐标及情节，对比分析演出下半场女性和男性的生理反馈的情况，就会发现女性被演出“唤醒”的次数更多、维持的时间更长。

  注：“关注曲线图”出自王真铮的《战马实验:基于互联网趋势判断的尝试》

  以秒为单位，对应到每个场景的精确测量方式，使受众原本分散性、模糊性、碎片性的生理反应得到集中化、清晰化、连续化的精准记录，使信息获取方式相对以前单纯地采访更加客观化、精确化。与此同时，因为有了受众对每个表演场景的具体反应作为参考，在对观众及艺术生产者进行口头采访时，能够直接进行更具针对性的提问。

  编者按：近期，互联网应用适老化改造成为舆论热点。相比尚不熟悉互联网的老人，已经能够熟练掌握互联网应用操作的老年网民同样面临网络谣言、网络诈骗、虚假广告等陷阱，他们抵御风险的能力远低于年轻网民。…

  在现代社会数字化与智能化快速的提升的当下，老年人与互联网之间的“数字鸿沟”已成为必须逾越的课题。2020年底，工信部正式印发《互联网应用适老化及无障碍改造专项行动方案》。…

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