2024年人工智能影响seo 篇1
离开数据的人工智能都是纸上谈兵。网络爬虫就是采集网页数据，储存数据同时处理数据的一种计算机技术。程序员通过设定的程序过滤掉无关的网页，运用网页爬虫技术，它就开始从网页的URL不断的抓取网页信息，也就是数据，程序员看了以后便于他们查找到自己所需要的内容信息。
大数据时代，强大的数据运算能力，是发展人工智能的中坚力量。网络爬虫职业就属于程序员了，程序员是香饽饽，前景一片辉煌。程序员的工作强度和压力也非常大，属于单调的技术活。
网络爬虫属于Python语言，有个通俗的说法叫做网页蜘蛛人，能抓取任何网页的脚本信息。程序员通过需要的数据来开发人工智能相关程序，为什么机器人能说话？机器人越来越聪明了？这都离不开程序，更离不开大数据。Python是程序员必须要会的一门语言，不然就搞不了程序开发。程序员如何找到自己需要的数据，分析计算，编程，这一套顺序影响着最终结果。
网络爬虫用武之地非常大，通过它能准确获取海量信息数据，是程序员必须要熟练掌握的一门技术，相关岗位有软件工程师，Web前端开发，seo工程师，嵌入式开发工程师，并没有单一的网络爬虫工作。
计算机行业的工作学科交叉很常见，计算机的软硬件知识，数据分析，各种运算语言都要学，想要在快速发展的计算机行业站稳脚跟，一定要掌握至少一种开发语言，积累一个项目完整的开发经验，在机遇和挑战中，你才能扶摇直上九万里！
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2024年人工智能影响seo 篇2
人工智能在给它的创造者、销售者和用户带来经济利益的同时，就象任何新技术一样，它的发展也引起或即将出现许多问题，并使一些人感到担心或懊恼。
1.劳务就业问题
由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工种，甚至造成失业。人工智能在科技和工程中的应用，会使一些人失去介入信息处理活动(如规划、诊断、理解和决策等)的机会，甚至不得不改变自己的工作方式。
2.社会结构变化
人们一方面希望人工智能和智能机器能够代替人类从事各种劳动，另一方面又担心它们的发展会引起新的社会问题。实际上，近十多年来，社会结构正在发生一种静悄悄的变化。"人-机器"的社会结构，终将为"人-智能机器-机器"的社会结构所取代。智能机器人就是智能机器之一。现在和将来的很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任，因此，人们将不得不学会与有智能的机器相处，并适应这种变化了的社会结构。
3.思维方式与观念的变化
人工智能的发展与推广应用，将影响到人类的思维方式和传统观念，并使它们发生改变。例如，传统知识一般印在书本报刊或杂志上，因而是固定不变的，而人工智能系统的知识库的知识却是可以不断修改、扩充和更新的。又如，一旦专家系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们就可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。那些过分依赖计算器的学生，他们的主动思维能力和计算能力也会明显下降。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。在设计和研制智能系统时，应考虑到上述问题，尽量鼓励用户在问题求解中的主动性，让他们的智力积极参与问题求解过程。
4.心理上的威胁
人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。如果有一天，这些人开始相信机器也能够思维和创作，那么他们可能会感到失望，甚至感到威胁。他们担心：有朝一日，智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，使人类沦为智能机器和智能系统的奴隶。对于人的观念(更具体地指人的精神)和机器的观念(更具体地指人工智能)之间的关系问题，哲学家、神学家和其它人们之间一直存在着争论。按照人工智能的观点，人类有可能用机器来规划自己的未来，甚至可以把这个规划问题想象为一类状态空间搜索。当社会上一部分人欢迎这种新观念时，另一部分人则发现这些新观念是惹人烦恼的和无法接受的，尤其是当这些观念与他们钟爱的信仰和观念背道而驰时。
5.技术失控的危险
任何新技术最大危险莫过于人类对它失去了控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人手中。有人担心机器人和人工智能的其它制品威胁人类的安全。为此，著名的美国科幻作家阿西莫夫(I.Asimov)提出了"机器人三守则"：
(1) 机器人必须不危害人类，也不允许它眼看人类受害而袖手旁观。
(2) 机器人必须绝对服从人类，除非这种服从有害于人类。
(3) 机器人必须保护自身不受伤害，除非为了保护人类或者是人类命令它作出牺牲。
我们认为，如果把这个"机器人三守则"推广到整个智能机器，成为"智能机器三守则"，那么，人类社会就会更容易接受智能机器和人工智能。
人工智能技术是一种信息技术，能够极快地传递。我们必须保持高度警惕,防止人工智能技术被用于反对人类和危害社会的犯罪(有的人称之为"智能犯罪")。同时，人类有足够的智慧和信心，能够研制出防范、检测和侦破各种智能犯罪活动的智能手段。
6.引起的法律问题
人工智能的应用技术不仅代替了人的一些体力劳动，也代替了人的某些脑力劳动，有时甚至行使着本应由人担任的职能，免不了引起法律纠纷。比如医疗诊断专家系统万一出现失误，导致医疗事故，怎么样来处理，开发专家系统者是否要负责任，使用专家系统者应负什么责任，等等。
人工智能的应用将会越来越普及，正在逐步进入家庭，使用"机顶盒"技术的智能化电器已问世。可以预料，将会出现更多的与人工智能的应用有关的法律问题，需要社会在实践的基础上从法律角度作出对这些问题的解决方案。
要通过法律手段，对利用人工智能技术来反对人类和危害社会的犯罪行为进行惩罚，使人工智能技术为人类的利益作贡献。
2024年人工智能影响seo 篇3
人工智能也是人开发出来的，只不过可以运用大数据计算，没什么可怕的，人工智能可以很方便，甚至替代一些人类重复类的工作。
至于写好一片文章，我想人类还是要强于人工智能的，一篇好的文章是要有感情在里面的，有人物，有故事，有感情才算好的写作，人工智能毕竟是机器，它可以计算，但是它加入不了感情。也只能运用大数据写一写干巴巴的文章，没有内涵。
所以不用怕，想写好的文章，自己多看书，多动笔写，多走出去看看这个世界，自然而然就打开思路，能写出好的文章。
个人浅见，欢迎关注，交流分享！
2024年人工智能影响seo 篇4
人工智能在影视行业的具体应用已经有比较多的应用了。比如去年伦敦科幻电影节上首次亮相的科幻微电影《Sunspring》（《阳春》），它背后的编剧其实就是人工智能。虽然里面还有很多“穿帮”剧情。比如，片中某个角色咳嗽时眼球竟然掉了！还有有影评家指出：“片中的对话听起来像是不相关语句的拼凑”。但是如何和人类进行协同合作的话，还是可以擦出不少火花的。
这不，就在不久前麻省理工学院媒体实验室就对人机合作编剧的形式进行了研究，并从中确认机器能否识别影片中常见的情感曲线。
在业界，大家普遍认为导致有些电影广受好评，而有些却无人问津的很大原因，在于对情感曲线的把握。
于是麻省理工学院联合麦肯锡消费技术与媒体团队继续进行了深入研究，研发了基于深度神经网络的机器学习模型，用来观看影片、电视节目和网络短片中的细节特征，并实时评估其中包含的积极与消极情绪。
这些模型的研究范围覆盖影片的所有元素，包括情节、角色、对话，及例如追车场景中的人脸特写或音乐片段等其他细节。通过将各部分组成一个整体，就形成了故事的情感曲线。
也就是说，当机器查看了未标记视频后，就能基于所有视听元素为故事创作出情感曲线。这是前所未见的。
以著名的3D动画电影《飞屋环游记》的片头为例，影片主角Carl Fredricksen是个脾气暴躁的小老头，在妻子Ellie去世后，他用数千个气球带着自己的房子飞向南美。为了更好展现Carl的探险旅程，编剧需要想出一个快速交代复杂背景故事的方法。
影片以一个无声的片段（只有背景音乐）为开头，随着Carl的生活场景徐徐展开，情感曲线也就出现了。（我们也观察了整部影片的情感曲线，但分段考查更能以小见大。）如下图：
▲图1:由机器算法所展现的电影《飞屋环游记》片头的情感曲线
从图中可以看到，影片中蒙太奇（在电影中指有意涵的时空人为的拼贴剪辑手法）的高低点，x轴是时间，以分钟为单位；y轴是视觉效价，即图像在特定时间唤起观众积极或消极情绪的程度。此处由机器打分，分数越高，情绪越积极。为开展全面分析，我们还用机器为完整影音建立了类似图表。不过重点在图像上，因为这也是接下来分析观众情感投入的研究重点。
在图中，视觉效价的分值为0到1，但并非每部电影的情感曲线都会跨域整个区间。重点在于相对效价，即某个场景与其他场景相比之下的积极或消极程度，以及情感曲线的整体形状。
和其他影片一样，《飞屋环游记》片头的蒙太奇片段中也有系列情绪波动，因此其情感曲线并非连续上升或下降。例如：
Carl在儿时探险时，曲线到达了峰值（carl儿时的探险经历中有很多美好快乐的回忆）
当儿时的Ellie半夜吓到Carl时，曲线瞬间大幅下滑。Carl受到惊吓后，曲线呈现了消极走向。
另外两处的峰值间隔较长，出现于Carl和Ellie婚后渴望孩子以及老两口深情相拥的片段。
结尾处， Carl在Ellie 病逝后独自一人回到家中，情感效价骤降。
目前，MIT的机器学习模型已经分析了上千部影片，并为每部影片绘制了情感曲线。为检验其准确性，团队还招募了志愿者为各电影片段手动标注情感标签，同时，志愿者们通过注明唤起情感共鸣的影片元素，如对话、音乐或画面，还可以不断优化模型。
通过对影片分析数据的筛选，研究团队还开发了一套为影片故事分类的方法，即把情感曲线相同的影片归为一类。这个方法结合了聚类算法k-medoids与动态时间规整算法，从而检测两个不同情绪变化频率的视频序列之间的相似之处。
整个研究过程选取了两个不同的数据集，分别由500多部好莱坞电影和Vimeo网站上的1500个短片构成，并从中归纳情感曲线的类别。
在初步分析其视觉效价时，我们发现大多数影片可归纳为几种类别，结果与Kurt Vonnegut的猜想一致。
从上图中看到，Vimeo数据集中的情感曲线可分为五类。例如，标黄的曲线类型在视频前期消极情绪激增，此后直至接近尾声，始终维持积极情绪。(经机器对数据进行分析评分，所有影片开头和结尾处的效价值都会偏低。)
特别需要强调的是，了解影片的情感走向诚然有趣，但明确如何使用这些分析结果更为重要。
影片的情感曲线或曲线类别能否决定观众的观影反应？包含特定情感曲线的影片能否激发观众的情绪？研究团队尝试通过分析Vimeo短片的数据集来回答以上问题。（相较于声音曲线，视觉曲线与影片内容的关联性更强，且结合两种曲线会增加分析难度，因此决定围绕视觉曲线展开分析。）
在保证影响在线反馈的元数据（如影片长度和上传日期）不变的前提下，我们运用了回归模型分析影片的情感曲线特征。
需要说明的是，本研究的目的是预测Twitter及其他社交媒体上影片的评论数。除去评论中的负面内容，多数情况下，评论越多说明观众反应越强烈。但也有例外，比如像Gigli和Ishtar（《鸳鸯绑匪》和《伊斯达》）这类电影，尽管能引发大量网评，却鲜有好评。
在分析Vimeo短片时，利用视觉曲线确实可以预测观众的参与度，其中几类影片更能吸引评论（为确保准确性，每次分析都会选择不同类别的电影）。由分析可知，图2标红的曲线类型走势起起伏伏，早期充满成功和喜悦，后期逐渐陷入不幸。在所有类别中，此类影片结局最悲惨。但尽管如此，还是会给观众留下深刻印象。
除此之外，在针对Vimeo短片的其他分析中，还有一类影片的评论最多，远高于其他影片（见图3）。这类影片多以积极的情感爆发作为故事高潮，接近曲线尾端时走势激增。而图中这两类影片的主要区别在于左侧图中的故事在圆满结局前的情绪波动更大。
▲图3:两类评论最多的影片类型
相较于其他悲情结局的电影，上图这两种影片的评论更多，这一发现或许与宾夕法尼亚大学研究表明观众更喜爱大团圆结局的结果正好相反。
在此基础上，研究团队还浏览了Vimeo网上短片的所有评论，对情感倾向进行分类评分，然后运行程序统计了评论长度。分析结果表明，上述三类影片（即黄色、红色和蓝色线条）的评论更长，观众反应更强烈。评论不仅只有“好电影”几个字，还可见走心评论，如“太棒了……太震撼了……仿佛受到了重击。”还有些评论也很醒目，它们不局限于个别的视觉画面，还在意影片带来的整体感受，或影片的情节走向。
事实上，这些分析并非要让编剧按照特定模版撰写剧本，就像要求George Orwell为《1984》续写美满结局来博观众欢心一样。但它们可以激励编剧客观地审视剧本内容，并作出相应调整以引发观众共鸣，包括改变关键场景配乐或对情节、对话或角色等内容进行微调。
总的来看，随着AI的推广，影片制作过程也在发生改变，编剧和作家可以借助人工智能来打磨情节，增加故事的吸引力，而导演也可以借此在影片中设置更具冲击力的动作捕捉。越来越多的影视从业者开始逐渐意识到AI的价值，并利用其中的价值进行创作。来自科技行者团队 丢了四维口袋的Dora老师