學術出版商 Springer Nature 出版了第一本由機器學習生成的書籍——《鋰離子電池：機器生成的當前研究摘要》，它概述了鋰離子電池領域的最新研究成果，大約250頁。

如何創作出來？

Springer Nature和法拉克福歌德大學共同開發了一種先進算法：Beta Writer。它使用基于相似性的聚類分析，將海量的源文檔排列成連貫的章節，然后創建文章的簡潔摘要，同時，將文章內部加入超鏈接，方便讀者進一步閱讀原始的文章。

AI這種創新化的結構化摘錄成書，有利于研究人員更高效地管理海量信息，以及人們從海量內容里快速選擇、使用和處理相關領域的文檔。

難點？

AI必須很好地理解論文，它知道“它”是什么，并且在重構句子時，將“it”替換為該項，并且知道它可以取消“因此”和最后的旁注。

這必須完成數千次模擬，并且許多邊緣情況會彈出模型不能正確處理或產生一些公認的笨拙的用語。例如：“這種研究的主要目的是獲得具有優異性能的材料，如高容量、快速的鋰離子擴散速率，易于操作和穩定的結構。”

意義？

最終，這本書具有可讀性和可以想象的有用性，已經將大約一萬頁的研究歸結為大約250頁。這本書里面包含了2016-2018年發表過的150多篇權威研究論文。僅在過去3年，關于鋰電子電池的研究論文就發表了超出53000篇，這對試圖學習這一領域的科學家是一個巨大的挑戰，但AI的自動掃描和總結輸出，能讓科學家們把更多時間用在重要的研究上。

這里的目標似乎并不遙遠，就是能夠告訴一項服務“給我一份50頁的生物工程最后4年的總結。

文本的靈活性意味著您也可以用西班牙語或韓語請求它。參數化意味著您可以輕松調整輸出，強調區域和作者或排除關鍵字或無關緊要的主題。

可以預見，未來的學術出版以及各類書籍，將不再只是人為創造，而是有更多形式出現，包括了混合人機文本生成的書籍或完全由機器學習生成的文本。