本文来自PENG Bo 大神。
禀临科技 withablink.com 联合创始人
因为最近要写很多很多很多很多的营销文章用作互联网推广，在不断的努力下，终于抄袭到了大神的一点点皮毛。
我们需要准备的东西有
- 1、足够多的文章。理论上是越多也好。
- 2、提取文章中每一个汉字（并不重复）
接下来。我们提取某篇文章中的N个字符，并让AI随机组合出一些汉字。
之后对比这些汉字和原文N个字符之后的内容相似度。
相似度越高，则评分越高。
重点：
机器学习的原理，是题海战术+笨鸟先飞。它把字变成很多数，然后，找这些数的数学（统计学）规律。
电脑的学习目标：输入一堆字，预测下一个字。
- 只要学会这个，就可以一个个字写下去。
- 训练的小说有几万本，每次随机挑一段 512 个字输进去，让电脑猜下一个字，看是否能猜对。
- 不断重复这个过程，不断考试。
- 你可以自己玩这个游戏（遮住后文，猜下一个字），会发现，需要理解前文才能玩对。
以下是PENG Bo大神的代码展示
最后附上一段我的人工智障生成的文章：
当前,在数字经济发展的大浪潮中,以人工智能为代表的新兴行业在社会前进史上扮演的角色越发重要。
人工智能基础层
数据平台：为人工智能企业提供数据服务的平台。
计算力：研发，提供AI芯片/GPU处理器、云计算设备以提高人工智能计算力。
AI芯片：研发生产提供AI芯片相关的企业。
传感器系统：研发传感器/中间件、激光雷达等硬件，以实现包括人机交互、自动驾驶等功能
存储系统：研发计算机中由存放程序和数据的各种存储设备、控制部件及管理信息调度的设备(硬件)和算法(软件)所组成的系统，提高数据存储、读取效率，提高数据安全性。
人工智能技术层
机器学习：一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
深度学习：源于人工神经网络的研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
计算机视觉与图像：用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
自然语言处理：研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
模式识别技术：包括人脸识别、语义识别、图像识别、语言识别、身份识别、视频识别、声纹识别、行为识别、指纹识别、虹膜识别、字符识别、静脉识别、掌纹识别、情绪识别等。
人工智能应用层
通用应用层：机器翻译、知识图谱、个性化推荐、智能交互等。
行业应用层：智能交通、智能安防、智能客服、智能金融、智能医疗、智能制造、智能教育、智能家居、智能零售、智慧法务、智能商业、智能环保、智能媒体等。
人工智能正在成为互联网、科技发展进步的第一大动力时，虽然前途荆棘遍布，但这技术对于我国来说，绝对无法拒绝、更无法容忍错过。
