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如何援救一个抑郁想自杀的人 (如何援救一个男人)

二次元 2024-09-10 12

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如何援救一个抑郁想自杀的人？
BAT三巨头开局开掘大数据
论文查重怎样样才算重复？我这种怎样算？

如何援救一个抑郁想自杀的人？

欢迎下载肥壮界客户端检查更多医疗新闻起源：微信群众号“肥壮界试验室”每天深夜，生动着这么一群人，他们“躲藏”在赛博（syber）环球里，经过顶级的人工智能技术来找寻那些想要自杀的人，并展开救助。

他们援救了一条又一条生命，却不求任何报答。

出于感动和猎奇，咱们找到了这个团队，并试着去了解他们。

因此，有了这篇文章。

这是他们的故事，有点长，但值得你读完。

1清晨4点，“树洞”里的留言依然在高频更新着。

少量屏幕面前的抑郁症患者，在网络环球里，吐露着心声。

“想死”、“有一同约死的吗？”简直是“树洞”里出现频率最高的语句。

留言多是围绕死亡、心情形态的自言自语或是对着已逝去博主的如好友般的倾述。

隔着屏幕都能感到一种悲观、压制。

对抑郁症患者来说，“树洞”似乎是衔接现世和另一个环球的通道。

通常，当一位抑郁症患者自杀以后，他的微博会成为其余抑郁症患者倾诉心声的“树洞”。

这样的“树洞”很多，有些比拟大的“树洞”，单条微博的评论曾经超越100万条。

夜晚是“树洞”留言更新最为频繁的时段。

在漫长黑夜下，屏幕是亮的，关于死亡的盼望和思索，让这群人打破空间相聚在了一同。

这时，他们卸掉白昼的伪装，不再暗藏心坎，与生疏的同类们展露最真实的自己。

抑郁症在日常生存中是遭人漠视，不被了解的。

“不要对没有抑郁症的人议论你的抑郁症，简直是对牛弹琴。

”这是“树洞”里的一条留言。

据环球卫生组织的报告，中国有超越5400万人患有抑郁症，占总人口的4.2%；在我国每年约25万的自杀人口中，一半以上属于抑郁症患者。

从时期过去看，简直每20秒，就有一人因抑郁症自杀。

下一个死去的或许就是刚刚留言过的某一位。

但有人不想让这样的事件出现。

2在一个名为“树洞接济团”的微信群中，来自五湖四海的人们对树洞里的留言动员讨论，剖析着那些或许自杀的人。

这是一场继续性的高科技接济名目。

这个名目的指标是借助一个智能主体（又称机器人）巡视各种社交媒体（如微博），经常使用其外围的常识图谱技术（又称语义技术），发现高风险的有自杀偏差的人群，而后组织人力实施接济。

机器人每晚会将有自杀风险的微博留言统计进去，经营人员将这份“树洞监测报告”丢入“树洞接济团”当中，成员再依据这些信息锁定要求救助的人，尽或许找到自杀者身边的亲朋好友，启动预警，并采取相应的接济执行，将想要自杀的人从死亡边缘拉回来。

在机器人的协助下，树洞接济团从2018年7月底到12月底，经过4个月的时期，对具有高自杀风险的300多名抑郁症患者给予了关注，对其中超139人次实施了有效救助，接济团成员如今已超150人。

接济执行由黄智生动员。

第一次性见黄智生的人会瞬间被他的激情所感化，冷静、盛气凌人、双眼炯炯有神，是这位荷兰阿姆斯特丹自在大学初级钻研员与北京工业大学国际WIC钻研院客座传授给人的印象。

他有很多故事想要分享给他人。

执行的萌生最后源于一个科研名目。

“我在阿姆斯特丹曾经上班了30多年，不时钻研人工智能。

”黄智生说，自2008年以来，他所在的团队开局与中国团队就语义技术展开科研协作。

随着钻研的不时深化，科研从实践层面进入到详细运行层面，其中一个方向就是抑郁症。

“从2012年开局，咱们就不时关注抑郁症，并且与首都医科大学隶属北京安宁医院（下称北京安宁医院）开局了亲密的科研协作。

在科研协作中，咱们萌生了一个驳回AI技术发现社会上要求精气协助人群的想法，包括自杀群体、老年群体等，并陆续做了一些尝试。

”时期转至2018年3月，黄智生在网上读到了一篇关于“树洞”的报道，发如今树洞里盛满了少量抑郁人群的一手信息。

这篇文章，催生了一个在树洞精准发现抑郁自杀人群，并展开接济的执行，黄智生为它命名为“树洞接济执行”。

接济执行在4月12日正式启动。

最后的启动并没有太多仪式感，只是在黄智生此前组建的“医学人工智能群”里发了条信息。

“4月12日我提出了执行理念后，咱们就开局在群里讨论，究竟怎样样用AI机器人去实施监控，监控到的信息如何识别，机器人又如何研发等。

”这个“医学人工智能微信群”也是由黄智生建议动员，以分享医学人工智能畛域的最新停顿、落地案例、技术细节、学习阅历等为目的，简直汇集了国际医学AI畛域一切最前沿的学者、医生、守业者等。

群读书优惠的局部授课团队不夸张地说，每一位群成员，都代表着中国医学AI行业的一局部未来。

这些专业的医学AI从业者，独特促进了树洞接济执行的初次亮相。

3与超级英雄漫画、电影里的情节有相反的特点，树洞接济团的第一次性出场，故事就足够令人印象深入。

只是，第一次性的接济案例起初不时警示着黄智生和其余队员。

4月29日，树洞接济团刚成立不久，树洞监控机器人还没有开发终了，有位群成员就在树洞里发现了一条网友留言，上方写着5月1日要去自杀。

面对第一个待接济对象，微信群的500名成员开局踊跃执行，纷繁在微博上寻觅蛛丝马迹，尽力从中开掘更多信息。

其中，自杀者的一条微博惹起了大家的关注：“我活这么大不时没人给我送花，男孩子跟我在一同也只是想玩一玩，没有人真可爱我。

我这团体就是这么差，我不配活在这个环球上。

”女生，感情不顺，队员们做出了初步判别。

继续开掘和推测，群成员们终于找到了一个电话号码，疑似是女孩的前男友；也知道了女孩的姓名，叫吴爽（化名）；并知道了女孩大抵位置，在山东。

能咨询上女孩的渠道就有了2个，一是经过电话号码，直接找到吴爽，进而实施接济；二是经过外地公安局，找到女孩并成功援救。

第二个方案迅速被否认，公安局由于报警信息不全而不予立案。

只剩下第一个方案。

但是，对方不时拒接电话。

面对咨询上接济团第一个救助对象的惟一“稻草”，没有人丢弃，许多人彻夜不眠。

天快亮的时刻，电话终于拨通。

“你的女好友马上就要自杀了，你连忙去救救她。

”接济队员的急切，没有换来希冀的执行。

好在，在接济队员的保持下，男孩提供了吴爽的就读学校。

接济队员立刻咨询到学校，从那里获知了女孩家长的信息。

原来，由于感情曲折，吴爽不时休学在家。

在接济团咨询到她母亲的时刻，黄智生回想道：“她母亲并没有觉得重大，虽然女儿休学在家，但每天有吃有喝，她不了解为什么女儿会想自杀，因此并没有把它当回事。

”希冀家长帮助的路简直是断了，接济团最终直接和吴爽树立了咨询，取得了信赖，并消除了她自杀的念头。

为了让吴爽找回快乐，心里念着她那条“从没有收过花”的微博，接济团的几位女传授还特别捐款，委托女孩学校每星期给她送一次性花，让她真实地感遭到关心与宿愿。

吴爽的形态似乎越来越好，甚至在5月16日被动咨询学校，要求回到学校并参与考试。

但由于休学时期过长，缺课过多，学校没能满足吴爽的这个希冀。

电话的另一端的吴爽很安静：“好吧。

”今日早晨8点，她在微博发了一条灵活：“拜拜。

”短短两个字，包括很多种或许。

在白昼的接触中没有发觉到吴爽有任何异常的接济团，将这条信息解读为踊跃的信号，是女孩要和“过去”告别了。

但在几个小时后，吴爽吞药自尽，生命戛但是止。

大家错愕不已。

吴爽的死给了接济团的成员极大的冲击。

黄智生回想起来依旧十分惋惜：“咱们的第一次性接济给了咱们惨痛的经验，她用一条生命，让咱们看法到救助抑郁症患者不是那么容易的。

咱们起初推测，她面前还有很多故事没有讲进去。

”抑郁症患者擅长暗藏自己，恰好是那些没有讲进去的，往往是疑问的症结所在。

第一次性接济的最终失败，让树洞接济团总结了几条阅历：“一是患者要求常年陪伴；二是必定要求家长注重起来，要带孩子去医院，去治疗；三是要学会去凝听，剖析患者没说的话，真正开掘出他心坎的痛苦。

”正如北京安宁医院院长王刚所说：“接济名目里人工智能的作用在于发现，但发现之后怎样做，在现有的基础上还要求进一步去探求，这要求人工智能团队、医学团队、心思从业人员的相互配合，这些人员的分工、操作流程、救助规范都要求进一步优化。

想要把这件事件做好，只要激情是不够的，还要求规范化运作。

”“咱们如今每救一团体，就成立一个接济小组或许关爱小组。

经过团队的力气，互通讯息，预防风险。

”黄智生通知咱们。

接济队员的专业度也随之优化。

从那以后，接济团基本每周都会找来中国顶尖的学者或医生，经过群内视频直播的方式，分享无关抑郁症、医学人工智能、自杀救助等相关常识，“经过少量的常识学习，接济才干更有效。

”黄智生收回“接济执行讲师团”召唤4咱们也参与过接济团的培训课程。

那是在12月11日，树洞执行接济团展开第六次培训课程，由黄智生为大家解说《自杀的认知模型：实践与运行》。

在培训中，黄智生讲到，在“生与死”的疑问上，希图自杀者实践上想得比任何旁人都要多，选用自杀对她们来说，总是会被论证成是一个理智的选用。

因此，要扭转希图自杀者的思想，实践上是一个很大的应战，有效的自杀心思引导必定从她们的认知结构剖析登程。

以吴爽为例。

依据“男孩子只想玩一玩”为理想依据，她会得出“我傻，没有人真可爱我”的固定决计，并发生“每天都生存在痛苦之中”的悲观情感效应，并发生“活着没无心义”的自杀动机。

要想援救吴爽，就要求先解构她的认知解构。

解构认知的环节要求周密的逻辑思辨，或许说，这是一门逻辑艺术。

面对吴爽遇到的“男孩子只想玩一玩”的理想依据，如何让她不得出“我傻，没有人真可爱我”的固定决计呢？黄智生在课堂上做了示范。

如上图所示，任何一种心思引导的言语，都或许被自杀者找到逻辑破绽，造成无法奏效。

因此，接济队员不只仅要有爱心，还要求专业才干。

但仅靠人脑，即使经过培训，也不免会有疏漏，好在这群接济者都有AI背景。

黄智生示意，未来能够应用人工智能计算语义距离，从而让机器选出一条最好的引导言语。

“对抑郁症患者的心思引导，在人工智能的决策辅佐下，不再只是全凭阅历与有限的心思学常识了。

传统心思咨询与人工智能的结合，将带来更迷信的救治方法，而这自身也会催生新的职业甚至产业。

”黄智生满怀神往。

同时，关于抑郁群体的接济与观察，自身也会促进科研。

结构自杀常识图谱，是黄智生最后为树洞执行定下的“义务”之一。

这是一个面向自杀救助的常识图谱，所触及的概念“至少包括对各类自杀方式及其想死的各类想法表白，以及包括死亡前的心情与愿望表白词，和死亡后各类吊唁词，死者人际相关概念等。

”这项义务正在启动中。

如今，树洞机器人曾经学会将所搜集到的信息智能分级，从一级到十级区别登程信息者的自杀风险水平，“咱们如今发现最多的是在七级，最高的也有九级。

”而想要自杀者的年龄通常都在17-24岁，且男女比例约为1:4。

年轻女孩子多是由于感情疑问，或是由于效果疑问，而堕入走不进去的认知困境。

树洞执行一切积攒的数据，黄智生都会向学术界地下，供非商业用途（如科研、教学等）经常使用。

黄智生举例说，这些数据可以用来剖析时期图谱、空间图谱等，潜在的科研价值丰盛。

从更大的层面，这些数据还可以辅佐绘制全国的抑郁监控地图，为政府决策提供允许。

我国政府一贯都十分关注精气阻碍，特别是抑郁症的自杀疑问。

据王刚泄漏，“中国的脑方案近期就要启动，儿童时期的孤独症、成人时期的抑郁症、老年时期的阿尔茨海默病都是最优先关注和钻研的疾病，且投入渺小。

”5干一件素来没有人干过的事，艰巨只多不少。

除了要求周密的培训，救人自身还面临不少阻碍。

2018年12月22日，机器人在接济团里颁布的“树洞监测报告”里有这样一条信息：一个女孩在树洞里留言说她想在1月1日跳楼自杀。

又是历经千辛万苦，接济团找到了女孩和她父母的咨询方式。

但是不光女孩顺从协助，女孩的父母也是一样。

“我女儿原本好好的，你们非说她有病，一旦传出去，以后找上班和找对象都会有很大的疑问。

”黄智生说，在国际，大少数家长都十分禁忌他人知道自己的孩子有精气疑问。

“这点咱们了解，但为了救人，咱们必定通知家长事件的重大水平；不过假设家长极度不配合，咱们就很难做些什么。

”面对不配合的家长，接济队不只要心有力，甚至还有惹上费事的风险。

“大家不惧怕由于救人最后却招来一身官司吗？”咱们问。

出人预料地，黄智生和接济队员们早已想明白了这种疑问——“环球上什么样的人都有。

当然，更多人会对咱们心胸感恩，但不扫除一般人和一般现象。

”黄智生说，针对这类风险，一方面，接济团在不时规范接济程序，进而解放接济行为，在救人的同时也包全好自己；另一方面，“咱们是不会畏缩的。

只需咱们置信自己的良知，置信咱们做的事件是对的，即使真有官司，咱们就仔细面对。

树洞接济团不会由于有风险，就丢弃去做那些十分有价值的事件，而让很多人失去生命。

”他们把援救他人的生命，当做自己的责任。

“对咱们来说，每天只是付出2个小时左右的时期和精神，但对那些有抑郁孩子的家庭来说，或许就是象征着挽救了一片天。

”6投入少量的时期、财力和物力，甚至遭人曲解和排挤，树洞接济团的成员却照旧坚决地启动着接济优惠。

感动和猎奇于他们执着的决计，咱们采访了一些树洞接济团的成员，试着探寻撑持他们执行面前的动机。

彭玲是中国迷信院的传授。

她与接济执行的结缘，与树洞接济团的大局部外围队员一样，起始于“医学人工智能群”。

从4月12号黄智生初次提出执行理念时，她便选择添加出去，“遇见了，就伸手一把，每团体都会这么做”。

在过去3个月里，她和同伴们一共救了20多人。

在她看来，这种对他人的关爱是出自天性，甚至有时会中午不睡觉去救助他人，“由于有的人值得”。

远在法国的马跃是树洞接济团中的一员。

她是巴黎南大学的一位副传授，在过去3个月里救了十多人。

雷同身为“医学人工智能群”群成员的她，曾一度默默地观察着黄智生每天颁布的树洞接济信息。

直到有一天，“我感到一股力气，想看看自己能否能协助一下他人。

”她说。

关于马跃来说，有时状况紧急，大家都顾不上劳动，但是援救了一个生命的幸福可以冲走一切困乏和不解。

“当成功援救一个好友时，我真的很想跟这位好友和通力协作的不同地点不同时区的队友们先抱头痛哭，而后再举杯畅饮。

很多时刻，咱们觉得是当咱们敲开这些好友的环球的时刻，咱们也同时被他们感动着，感谢他们的信赖和残酷。

起初，咱们缓缓地看法到，救助的路是比拟长的一条路，咱们要求更多的社会、政府、企业和公益的允许。

咱们宿愿把这些好友最终送回反常的生存轨道，这要求救助团之外的更多的协助。

”“你会用话语损伤癌症患者吗？你不会，但你会用话语损伤抑郁症患者。

”马跃借用接济团其余小同伴的话，分享了她的感悟。

“介入接济团的亲自阅历通知我，人是群居生物，同类不是越少越好，而是有更多的人相互拥抱才越幸福。

这几个月，我学会了耐烦期待，学会了凝听他人，学会了控制自己的心情。

其实，这个树洞执行在通知大家，即使在大市区和快节凑的生存中，咱们并不是孤独。

”在中国科技大学听黄智生地下课的时刻，合肥某口腔医院的一位高管吴国锏了解到了树洞接济执行，当即添加。

“我觉得这些专家学者是在用他们的热诚和仁德、用他们的常识和智慧、用他们的翻新和发明在形塑世间善爱新形式。

我十分敬仰，也觉得自己应该为关爱抑郁患者尽一份绵薄之力。

”接济执行中，队员们的殚心竭虑，甚至彻夜达旦不懈致力的情形，让吴国锏十分感动。

“面对抑郁患者，我以为自杀不是他们的本意，而是疾病在作怪。

失去过亲人的同理心和对生命的敬畏、对弱者的同情是我介入接济的原能源。

我最长曾继续9个小时，熬到清晨5点全力介入接济。

”付光晖是北京工业大学信息学院的硕士生，他从大四时期就开局关注抑郁症。

“过后，我的一位往常看起来开朗善谈的好好友，半年间突然咨询不上了，让咱们异常担忧，起初得悉他患上了抑郁症。

这让我从新扫视、从新看法了抑郁症，抑郁症患者许多都处于最好的年龄，他们并没有做错什么，并不应该去死，他们只是生病了一时想不开，十分值得大家的关爱和社会注重。

”在读研后，用AI开展医学成为了付光晖的钻研方向，他正在介入策参差些AI技术的抑郁症运行名目。

依据机器人的统计数据，树洞最生动的时期是早晨10点到清晨2点，而自杀者也普通都会选用在夜深人静的时刻实施自杀行为。

因此，在接济执行中熬夜也是无可防止。

付光晖说，“有一次性，一个姑娘第二天要实施跳河，时期太紧迫，不将她救上去的话，真实没法睡觉。

万幸在警方的配合下，在清晨两点多找到了她，援救了生命。

”廖乐光是一位已退休的初级工程师，也是黄智生的大学同窗。

他对自杀和抑郁症的关注已有十多年，选择添加树洞接济团，是想丰盛自己的相关常识来更好地协助处于痛苦之中的抑郁症患者。

“我对自杀和抑郁关注良久了，至少有十多年了，特别是在最近五六年以来，我身边有好多人先后患上抑郁症，而且明白体现出了自杀偏差，他们有我的亲属，有我的好友，也有我的共事。

我觉得他们都是十分残酷十分痴呆的人，由于他们谋求完美，有些许不完美就十分纠结，一纠结就夜不能寐，于是就失眠，而后就抑郁；还有一些人是十分重情重义，心中挚爱的人分开了，或许出现大的变故，就觉得不能接受。

所以，我十分同情他们，宿愿经过我自己的致力，去协助他们度过难关，这不只仅是把他们从死亡线上拉回来，而且还要帮他们处置心思疑问和生存中的实践疑问。

”隐于世，危难时出现。

树洞接济团的成员或许并没有想要成为漫威漫画里的超级英雄式的人物，但从执行来看，他们曾经是了。

7“这将会成为一个产业。

救人会成为一个职业。

”黄智生坚决地这么以为。

“咱们如今只监控2个树洞，每天就会发现10团体处于自杀边缘，那么一个月就会有大约300人急需救助，而每名自杀者都要求至少5团体组成团队来陪伴他和关心他。

”他解释道，而且这还是仅仅微博一种媒体平台，救助对象还仅限于濒临自杀边缘的人们。

树洞接济团目前的150多名成员散布全国各地。

机器人每天颁布监控报告后，队员们都偏差于对距离自己更近的人实施接济。

“看到那些曾经被发现有自杀偏差却有力施救的患者，咱们十分痛苦。

”因此，树洞执行迫切要求更多关注和添加。

关于树洞接济团的未来开展，黄智生也思虑颇多。

“一方面，咱们宿愿取得政府允许；另一方面，咱们也宿愿失掉外地居民的允许。

”说到这里，黄智生示意，自杀者得救后，通常要求改换生存环境以减速病情复原，为此树立一个关爱中心十分迫切，这既要求资金允许，也要求固定土地。

“但很有或许，周边居民会把抑郁症了解为神经病，并以为少量的神经病汇集在左近会影响风水和品牌。

”考量再三，黄智生觉得，把接济与产业结合在一同是条前途。

一方面，救人是一个继续性上班，很多自身由于经济疑问、上班疑问、父母疑问等堕入抑郁的孩子，要想彻底走进去，还要求后续各项协助，因此，黄智生宿愿结构一个完整的救助生态链；另一方面，人工智能技术的开展，自身就要求一些基础上班的撑持，如数据处置、数据标注等，存在少量的产业需求；再一方面，在黄智生看来，人工智能技术曾经成为了未来社会每团体要求具有的基本技艺，无论处于何种文明档次，让痊愈中的孩子们学习人工智能常识和技术总是十分有用的。

综合而言，黄智生宿愿建造一个关爱中心，既能提供痊愈休养配置，也能为抑郁症患者提供上班时机。

“这样，他们一天里可以有2个小时学习，2个小时上班，2个小时治疗，2个小时自在优惠，经过半工半读半休养的方式来失掉复原。

”黄智生描述了一个“痊愈乐园”，他也称之为“医学人工智能学校”，这是树洞接济执行的间断，也是救助理念的更新。

“假设咱们把救助执行作为一个产业做起来，就不只仅逗留在公益层面，还能带来必定的经济效益。

这也是咱们2019年致力的一个指标。

”树洞执行并非孤案。

在树洞执行之后，黄智生和他的同伴们，还方案了微宙执行和美梦执行。

其中，微宙执行是讨论微生物跟人脑的相关，应用常识图谱钻研微生物对精气肥壮的影响；美梦执行就是经过人工智能来钻研改善睡眠的方法。

这两个名目一旦启动，也都将有助于缓解抑郁状况。

还有一个好信息是，能够与外界干预的接济执行相结合的药物治疗，也将不日有所打破。

王刚预测到，“未来两三年，会有不低于两个反派性的药物推出，突出好处就是起效快。

”8“又想割腕了。

”“我预备小年三十当着他们面跳楼，我想他们永远记住我。

”“别再抚慰我逼我，阅历那个下午我真的不怕了，脑子里一遍又一遍播放我拿剪刀割腕的样子。

”“我找不到什么可以极速死亡的方法，跳楼吧，五楼会死的吧？可是这几天不时在下雨，我跳下去了雨水会泡发我吗？我的尸体会很丑吧？”“每天异常离世的人那么多，怎样落不到我头上啊？”“我也想分开这个环球......这个环球真的让我太累了......”“丢弃烧炭吧，我很恐怖在死之前的那种窒息感。

”......这些树洞里的留言仍在不时更新着，它们从患者的心里走出，再走入每一个想要协助他们的“树洞接济团”成员的心。

接济不会中止，两方的故事都在启动中。

只是，宿愿“分手”的故事能够早日画上句号。

更多Q&AH·Lab：您对国际的学术气氛和环境有什么感触？黄智生：树洞执行在技术上没有什么难以打破的关键，但是为什么这件事件国际没人想起来做？我觉得，可由于国际更多学者还是在关心怎样出SCI论文、怎样放开课题，他们不足能源去处置实践疑问，而且不必定能带来什么报答。

H·Lab：那您为什么情愿来做呢？黄智生：由于我在荷兰到任，素来没有每年发多少SCI的要求。

那里的大学没有这个指挥棒，一旦咱们被认作是学者，咱们就被以为是会布置自己的时期做合理的迷信钻研。

在这样一个宽松的体制里，也不见得说咱们就做不出效果，反而，咱们可以做更多的技术翻新的事件，更好地用自己的常识来为社会服务的。

H·Lab：您怎样看待如今人工智能技术在中国的开展？尤其在医学畛域。

黄智生：人工智能技术是一种要求积攒的技术。

咱们在国外曾经开展了30多年，咱们有人工智能专业来招收本科生、硕士生、博士生，十分系统且颠簸。

但中国近几年是一下子起了一波热潮，既不足系统化积攒，也难以真正处置疑问，由于他们。

H·Lab：什么是常识图谱？黄智生：常识图谱又被称为语义技术的工具，重点在于表白的内容概念，而非表白方式。

比如，电脑、计算机、computer都是同一个语义，却是三个表白方式。

而且，每一个内容概念，都有它与其余内容概念的相关，例如当咱们要搜查“水果中的苹果”，那就相对不是要搜查“苹果电脑”或“苹果公司”。

只要语义技术，才干能够表白人类最精准的意思。

所以，真正的人工智能，要擅长经常使用语义启动搜查，而十分常使用关键词搜查。

H·Lab：我看您在好友圈说，您每两周都要读完一本教科书？黄智生：对啊，我必定要读书，而且曾经保持了30年还在读书。

我大略收藏了五万册书，每次回来中国，都要把国际的教科书几十本几十本地买回去。

但是国际的学者，或许要求终日跑课题、做报告，不必定有时期读书，这很惋惜。

H·Lab：您担忧这篇文章，同时是一把双刃剑吗？黄智生：确实。

但是，一方面咱们宿愿有更多的志愿者来参与到咱们的接济队伍里，但是又不宿愿这些自杀的人知道有人在监控，那样会让他们躲起来。

但咱们置信，这篇文章能够起到更多正向的作用。

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BAT三巨头开局开掘大数据

BAT三巨头开局开掘大数据阿里巴巴CTO即阿里云担任人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都了解错了。

实践上，关于大数据终究是什么业界并无共识。

大数据并不是什么新颖事物。

信息反派带来的除了信息的更高效地消费、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。

“引爆点”来到之后，人们发现原有的零散的对数据的应用形成了渺小的糜费。

移动互联网浪潮下，数据发生速度史无前例地放慢。

人类达成共识开局系统性地对数据启动开掘。

这是大数据的初心。

数据积攒的同时，数据开掘要求的计算实践、实时的数据搜集和流统统道、数据开掘环节要求经常使用的软配件环境都在成熟。

概念、形式、实践很关键，但在最具实干精气的互联网畛域，执行才是最好的答案。

国际互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。

BAT都是大矿主，但矿山性质不同数据似乎蕴藏能量的煤矿。

煤炭依照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的开掘老本又不一样。

与此相似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。

价值含量、开掘老本比数量更为关键。

网络领有两种类型的大数据：用户搜查表征的需求数据;爬虫和阿拉丁失掉的公共web数据。

阿里巴巴领有买卖数据和信誉数据。

这两种数据更容易变现，开掘出商业价值。

除此之外阿里巴巴还经过投资等方式把握了局部社交数据、移动数据。

如微博和高德。

腾讯领有用户相关数据和基于此发生的社交数据。

这些数据可以剖析人们的生存和行为,从外面开掘出政治、社会、文明、商业、肥壮等畛域的信息，甚至预测未来。

上方，就将三家公司的状况逐一扫描与剖析。

一、网络：含着数据出世且领有开掘技术，钻研和适用结合搜查巨头网络围绕数据而生。

它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，经过语义剖析对搜查需求的精准了解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜查引擎关键字广告，实质上就是一个数据的失掉、组织、剖析和开掘的环节。

除了网页外，网络还经过阿拉丁方案排汇第三方数据，经过业务手腕与药监局等部门协作拿到敞开的数据。

但是，虽然网络领有外围技术和数据矿山，却还没有施展出最大后劲。

网络指数、网络统计等产品算是对数据开掘的一些初级运行，与Google相比，网络在社交数据、实时数据的搜集和由数据流通到数据开掘转换上有很大后劲，还有很多事件要做。

2月底在北京出差时，写了一篇《搜查引擎的大数据时代》发在虎嗅。

发明了零回复的记载。

虽然如此，依然没有消除我对搜查引擎在大数据时代深档次改革的思索。

搜查引擎在大数据时代面临的应战有：更多的暗网数据;更多的WEB化但是没有结构化的数据;更多的WEB化、结构化但是敞开的数据。

这几个应战使得数据正在远离传统搜查引擎。

不过，搜查引擎在大数据上毕竟具有技术积淀以及好处。

接上去，网络会向企业提供更多的数据和数据服务。

前期网络与宝洁、安康等公司协作，为其提供消费者行为剖析和开掘服务，经过数据论断指点企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B形式。

与此相似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是经过对网络数据开掘之后，依据受欢迎状况选中的。

网络还会应用大数据成功移动互联网退化。

外围攻关技术便是深度学习。

基于大数据的机器学习将改善多媒体搜查效果和智能搜查，如语音搜查、视觉搜查和人造言语搜查。

这将催生移动互联网的反派性产品的出现。

虽然网络曾经登程，其在大数据上可做的事件还有很多。

在数据搜集方面，网络要求聚合更多低价值的买卖、社交和实时数据。

例如增强自己贴吧知道的社交才干、尽快让地图服务与O2O结合进而把握买卖数据，以及推动移动App、穿戴式设备等数据搜集系统。

在数据处置技术上，网络成立深度学习钻研院增强自己在人工智能畛域的探求，在多媒体和中文人造言语处置畛域曾经有一些停顿;云存储、云计算的基础设备树立也在逐渐完善。

但深度学习依然是一个渺小的应战，网络等探求者还有很多待解疑问，如：无监视式学习、平面图像识别。

在数据变现方面，网络需将数据开掘才干、数据内容聚合和提取等构成规范化的服务和产品，进而开拓大数据畛域的企业和开发者市场。

而不只仅是颇为共性化、定制化地为大型企业提供处置。

网络的好处体如今海量的数据、积淀十多年的用户行为数据、人造言语处置才干和深度学习畛域的前沿钻研。

在技术人才方面网络是汇集国际最多大数据相关畛域顶尖人才的公司。

据说网络前段时期花五千万挖了数据开掘、人造言语处置、深度学习畛域的十来位大牛，包括一些学者和传授。

例如Facebook迷信家徐伟。

在挖人上，舍得花钱不够，还得用心。

关于真正的大牛来说，钱只是一个影响要素。

能否成功自己的幻想，公司的资源能否协助自己的钻研至关关键。

徐伟在回国前就曾问过其余从硅谷回国工程师的意见，失掉答案是踊跃的，最终促进他作出选择。

总体来看，网络领有大数据也具有大数据开掘的才干，并且正在启动踊跃地预备和探求。

在增强面向未来的钻研和人才规划的同时，也注重适用性的技术产出。

二、腾讯：数据为产品所用，自产自销微翻新提出者金错刀有个关于腾讯的故事。

1999年腾讯公司刚刚成立不久，天使投资人刘晓松选择向其注资的一个关键要素就是由于他发现，“过后虽然他们的公司还很小,但曾经有用户经营的理念,后盾关于用户的每一个举措都有记载和剖析。

”而另一个投资人却由于马化腾在公司很小时就花钱在数据上示意不满。

尔后腾讯的产品消费及经营、腾讯游戏的崛起都离不开对数据的注重。

腾讯领有社交大数据，在企鹅帝国成功数据的制作、流通、消费和开掘。

腾讯大数据目前监禁价值更多是改良产品。

据腾讯Q1财报，增值服务占总支出的78.7%;电子商务业务占14.1%;网络广告支出占6.3%。

从广告支出比例可以看出腾讯的大数据在精准营销畛域临时还未少量监禁出价值。

与其产品线对应的GMAIL、Google+的Google以及社交巨头Facebook则经过广告赚得盆满钵满。

在笔者看来，腾讯的思绪关键是补齐产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据买通。

例如最近腾讯微博应用“大数据技术”成功好友相关智能分组、低品质信息智能过滤、优质信息分类浏览等智能化配置。

显著的用数据改良产品的思绪。

那么假设腾讯要深化大数据开掘缺少什么呢?笔者以为其只需马化腾“摁下启动按钮”。

数据曾经预备好了，就差形式，也就是找到需求或许能更深档次驱动大数据应用的产品，而不是用大数据改良自己的产品。

腾讯还在张望，等其他人去试错验证出一套形式或许产品后，自己可以“站在凡人肩上”。

这是腾讯的典型思想。

在人才方面，腾讯很早便开局重金挖人。

尤其是2010年在Google发表分开中国后，Google图片搜查开创人朱会灿、Google中国工程钻研院副院长颜伟鹏、Google中日韩文搜查算法的关键设计者，《浪潮之巅》及《数学之美》作者吴军相继添加腾讯。

搜搜花了很多钱，但被认定为一款无法承载腾讯重托的产品，最后这些大牛都走了。

大都回Google了。

腾讯在大数据畛域也缺少技术带头人。

其对公关也不注重。

技术大牛很少进去做报告，更不会向网络、阿里那样被动包装宣传技术大牛。

其技术虽然低调，但执行力很强。

据腾讯的程序员好友说敞开开发、群体加班是常有的事件。

但配套的重金处罚也能跟上。

重金之下必有勇夫、腾讯用制度保证技术产出。

另外腾讯在高校协作上游一步，在2010年便与清华大学协作成立了清华腾讯联结试验室。

这么看腾讯的技术人才这块似乎有短板。

会不会到时刻马化腾按下启动按钮，发现没数据开掘才干呢?不会，腾讯搞不定数据开掘，到时刻依然可以挖到大牛，甚至读论文来搞定这事儿。

数据开掘已较为成熟。

数据开掘实践是数据库、统计学、机器学习三个畛域的融合。

在学术界曾经开展多年。

不过人造言语识别和深度学习等方面要赶上网络，就难了。

除非将网络的数据和众大牛一同倒腾过去。

总体来看，腾讯目前的大数据战略是先将产品补全，产品后盾数据买通，构成稳固生态圈。

本阶段先应用大数据开掘改良自己的产品。

前期有成熟的形式适合的产品，则应用自家的社交及相关数据时，展开对大数据的进一步开掘。

三、阿里巴巴：坐拥金数据，尝试做面向未来的数据集市阿里巴巴B2B出身，在外贸蓬勃的大环境下，依托服务中小企业发家。

淘宝、支付宝等toC的产品出世前，阿里并不依赖也不擅长技术。

业界广泛以为阿里没有技术基因。

直到淘宝、支付宝以及天猫三个产品后，对海量用户大并发量买卖、海量货架数据的治理、安保性等方面的严苛要求，阿里成功退化，在电商技术上取得不菲的效果。

在一段时期阿里依然糜费了手里把握的少量数据。

这些数据还是“最值钱”的金数据。

数据开掘无非是从原始数据提取价值。

阿里现有的数据产品例如数据魔方、量词统计、介绍系统、排行榜以及光阴倒流相对来说是比拟便捷的BI(商业智能)，没到大数据的阶段。

“大数据”浪潮袭来，阿里提出“数据、金融敌对台”战略。

史无前例地注重起对数据的搜集、开掘和共享。

马云在“退居”前动不动都对外提“数据”。

有位阿里好友甚至开玩笑说，马云英文名可以从Jack Ma改为Data Ma。

阿里现CEO陆兆禧曾做过CDO，首席数据官。

为了用数据来驱动阿里电商帝国，阿里还成立了横跨各小事业部的“数据委员会”。

阿里的各项投资案也显示其整合、应用和完善数据的野心：新浪微博的社交及媒体数据、高德的地图数据和线下数据以及友盟的移动运行数据，都是其数据及平台战略的一局部。

数据战略正在首席人工智能官(CBO)车品觉领头下逐渐落地，王坚的云为其提供基础设备、基础技术撑持。

就在马云退休之后，王坚对外泄漏其跟马云开玩笑说的一句话：阿里巴巴对数据的了解深度，不会超越苏宁对电子商务的了解。

预计马云不必定认同他这话。

马云对大数据曾经有着自己的了解和考量。

马云曾经说过其对大数据的思索。

大抵意思是：如今从信息时代进入数据时代了。

区别是信息时代更多的是精英玩的游戏。

我比他人痴呆，我能提取出信息进去;数据时代，他人比我痴呆，将数据放开给更痴呆的人处置，数据即资产，剖析即服务。

计算机开展的环节是从象牙塔、到平民到草根。

大数据也是这样，一开局在象牙塔阶段，少数精英公司才干玩;但到前面只需有数据就有价值。

数据也有一切权，发生数据、流通数据、开掘数据的都会取得相应的价值。

而阿里擅长的便是“树立市场”，树立一个数据买卖市场。

届时任何团体和企业都可以将数据和开掘服务拿上去，买卖。

初期阿里会将自己收藏的电商和信誉数据逐渐放到上方。

有数据的人，拿上去卖，或许让他人剖析，剖析即服务。

没有数据的人，即可以去买，也可以去帮他人开掘，做矿工。

阿里并不是技术驱动，而是业务驱动的。

因此在技术层面咱们看到，基于前面提到的阿里大数据思绪，其技术重心关键在系统层面。

阿里领有LVS(Linux Virtual Server，Linux虚构主机)开源软件开创人章文嵩，Linux Kernal、文件系统、大牛DBA等畛域的大牛。

从人才规划可以看到阿里擅长的技术畛域，体如今关于并发访问、电信级别的电商业务的撑持方面的随心所欲。

在去年双十一时期，撑持了单日过亿的订单量。

铁道部奇葩网在日均40万时曾经不行了。

总体来看，阿里更多是在搭建数据的流通、搜集和分享的底层架构。

自己并不擅长似乎也不会着重来做数据开掘的活儿。

而是将自己擅长的“买卖”生意裁减到数据。

让天下没有难做的“数据生意”。

总结一下移动互联网浪潮下，理想环球正在减速数字化，每团体，每个物体、每件事件、每一个时期节点，都在向网上映射。

空间和时期两个维度的联网，使得数字环球正在凑近一步步模拟理想环球。

历史、如今和未来都会映射到网上。

对大数据的开掘正是对环球的二次发现和感知。

BAT三巨头曾经登程。

论文查重怎样样才算重复？我这种怎样算？

你所不知道的论文查重六大误区！

论文查重是毕业设计中关键的一环，是行将毕业的小同伴无法漠视的一道坎。

但是很多同窗并没有系统地了解论文查重的窍门，从教员和毕业的学长学姐那里得悉的信息也寥寥无几。

这就造成很多同窗在论文查重的时刻很容易堕入坑中。

那么论文查重终究有多少误区呢？

第一，只需句子不重复就可以了。

很多同窗都以为，知网查重的最小检测单位是句子。

只需每个句子不要重复就可以了。

但其实，知网系统驳回的是语义级别检测技术。

系统会结合高低文的内容，对到达必定语义级别的内容启动判别，并不是单纯依据一个句子来启动判别。

用大文言来说，就是你不能光光调整一下参考文献的语序，比如把“翟某抄了他人的论文”改为“他人的论文被翟某抄了”就能蒙混过关的。

更不用说整段剽窃，仅仅调整了段落句子的顺序了。

第二，参考经常出现的网络文献或许资源

很多同窗在写论文的时刻，青睐经过网络搜查来寻觅一些参考资料或许文献。

但是知网查重系统在检测文章的时刻，也会启动网络搜查。

特别是一些网络学术资料比拟多，也十分驰名的网站，比如网络文库、道客巴巴、豆丁网、360文库、网络百科、维基百科、互动百科等，都是知网重点盯防的区域，谁用谁被查，一查一个准。

那么怎样防止？

其实可以尝试搜查国外的外文文献，并且将他们翻译为汉语。

由于每团体言语习气和英文水平不同，所以即使是同一文字，不同人翻译之后也会不同。

上方，枚举几个国外较有名的期刊文献网站：

第三，参考相关的书本知网检索不到

很多同窗自作痴呆地以为，那些没有电子版本的早期专业书籍，知网无法能查到。

殊不知这本书之前被多少团体的论文援用过，并且在论文库和网络上都有存档。

所以在援用书籍的时刻，最好经常使用在线翻译工具将其翻译成小众语种（阿尔及利亚语、罗马尼亚语等），再把他们翻译回中文。

而后再将语序改迟滞即可。

这里提示下大家，不要用经常出现的搜查引擎，比如google翻译等，由于在你们之前曾经有很多论文都是用这些经常出现在线翻译来移花接木的，还是找其余的在线翻译网站才比拟保险。

这里引见几个小众的在线翻译网站：

1、中国联通在线翻译（只允许中国联通宽带）

2、福昕翻译

第四，参考文献格局不留意

妇孺皆知，知网会智能识别出参考文献，并且不启动注释检测。

但是很多同窗的参考文献在启动查重之后，依然会被当作注释重复标红。

这就是由于查考文献的格局不正确，被知网系统当作注释来看待了。

敲黑板：格局齐全规范的参考文献，在知网检测报告中应当显示为灰色字体。

任何显示为白色、黄色、橙色的参考文献，都是由于格局不对。

第五，图片剽窃知网查不到

窃取他人有版权的原创图片，试验图像数据，图表等也算剽窃。

但是很多这点不是小同伴们没无看法到。

而是大家公认知网没有扫描识别图片中引擎的才干。

包括网上很多论文查重的攻略，都教大家如何将文字转为图片再拔出论文中，以希冀逃过知网的检测。

这在目前是没有疑问，但是在OCR技术日趋成熟的今日，笔者预计知网很快就会对图片查重下手。

所以请写毕业论文的同窗们千万不要心存幸运。

第六，自己纯手写的论文在知网查重前不要求预测

这也是不少同窗会犯的低级失误。

以为只需是自己纯手写的论文，查重必定没有疑问。

殊不知以如今知网检测系统的严厉性，就算是纯手写的论文也可以鬼使神差地和网上其余论文有“撞车”。

假设学校检测率严厉一些，很或许就成就一桩冤假错案。

所以在最终上知网检测前，先用查重引擎启动预测是十分关键的。

由于知网检测的单价要素，很多同窗会选用一些定价合理的第三方查重网站启动预测。

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