想想看：写作真的很酷。我们把自己的想法和观点化成文字，让其他人能够理解我们的意思。但即使是在这些文字中，表达也不总是直截了当的。有些部分会让人费解，也会带来意外。
仔细想想，写作真的很酷。我们通过把想法和观点组织成文字来分享它们，让其他人能够明白我们想表达什么。然而，我们使用语言的方式也有自己的规律和意外之处。所以你可能会想：机器能学会处理语言中的这些特点吗？
答案是肯定的。通常，当人们讨论写作中那些棘手的部分，比如它可能有多么出人意料或复杂时，往往会深入探讨数学和难以理解的理论。不过，我会在这里尽量讲得简单一些。这样，你就能提升写作能力，而不必被数字或过于细致的分析弄得不知所措。
聊聊文字以及它们的使用频率
基本上，这一切都与我们如何使用词语以及使用多少词语有关。对于写作者或内容创作者来说，我们的写作方式可能很容易被预测。此外，我们选择的词语有时会成簇出现，或形成“爆发”。让我们仔细看看这两个方面。
什么是困惑度？
这是一个用于计算困惑度的数学公式。
这个公式有助于判断猜出你接下来要读到的单词有多容易。想象一下，你正在读一个故事，并试着猜下一个词。如果很容易猜到，公式得出的数值就较低，说明难度不大。如果很难猜到，数值就较高，意味着内容更难预测。
如果你正在写作，这意味着什么？如果你的文章让人很容易猜到接下来会出现什么，读起来可能会很乏味。但如果太难猜，读者又可能感到困惑，难以读懂。关键在于找到平衡点，让读者保持兴趣，同时确保他们理解你的信息。
什么是突发性？
有时，我们写作者会过度依赖某些词语，一遍又一遍地重复使用。想象一下，你正在描写一场生日派对。刚开始营造场景时，你可能会频繁使用“蛋糕”这个词。但描述完之后，你大概就不会再经常提到“蛋糕”了。这就是我们所说的词语突发性。
当你读故事并遇到新角色时，他们的名字一开始会频繁出现。但到了故事结尾，出现的次数就没那么多了。为什么？因为那时你已经很熟悉他们了。这就是所谓的突发性。
为什么这值得你关注，尤其是如果你从事写作？在故事的某些部分更频繁地使用某些词语，可以改变读者关注的重点。有些作家经常这样做，几乎成了他们的标志性手法。而且，重复使用词语确实能进一步强调某个观点。就像解谜一样，把握好平衡对写出好文章至关重要。
困惑度与突然变化如何共同作用？
困惑度和突然变化看起来完全不同，但实际上有所重叠。如果一篇文章中有大量突然变化，预测下一个词就会变得更难，因为文章不再那么规律。有些文章或作品中的突然变化可能比其他文章更多。这在很大程度上取决于作者自己的风格。
随着 AI 变得越来越强大，工具也开始理解人们使用语言时的细微特点（包括困惑度和突然变化），你会发现这些工具不再只是检查语法和拼写。很快，它们可能会帮助作者判断自己的文章是否太容易预测，或提醒他们在文字中加入更多惊喜。这样一来，作者就能让作品更有趣，灵活改变写作风格，并尽情探索文章的可预测性。
这会如何影响你的写作？
几乎在所有写作中，加入成组出现的独特词语都很重要。想象一下，在爱情故事中加入战争相关的词语。这会告诉读者，一场争斗或重大冲突即将发生。不同类型的写作对独特词语的使用频率各不相同。例如，科学和学术类书籍往往会不时使用专业词汇，从而形成独特词语集中出现的模式。有时，作者也会有意大量使用独特词语。
马丁·路德·金的“我有一个梦想”演讲就是一个很好的例子。他反复使用一些词语，让自己的观点更有力量，也更容易被记住。在写作时，改变这些特殊词语爆发的使用频率，可以让你的文字更有趣，也能帮助读者保持更长时间的兴趣。
教 AI 时，为什么要讨论数学和单词预测？
为什么要关注数学、单词预测，或词语组合的识别？这为什么重要？这些内容有助于训练 AI，也有助于开发 Originality.ai 这类能够识别 AI 生成内容的工具。在训练 AI 理解和生成语言时，它会从海量文本中学习，并尝试根据已经了解的词语猜测下一个词。从本质上说，这就是在识别模式。
困惑度有助于判断 AI 猜测下一个词的能力。当它经常猜对时，困惑度就较低；而当它经常猜错时，困惑度就较高。因此，在开发 AI 时，人们会尝试不同的方法，打造预测能力最强的模型。他们会寻找困惑度较低的方案，因为这意味着模型表现更好。
现在，让我们来谈谈一种叫作突发性的现象。它在我们的口语和书面语中很常见，比如故事里出现一个新人物时，这个人的名字会在短时间内频繁出现。AI 需要理解并模仿这种表达方式，才能发挥良好作用，尤其是在处理故事或小说时。
我们需要确保 AI 不会过度使用相同的词语，也不会一遍又一遍地用同一种方式表达。重要的是，要让文字尽可能读起来真实、自然。这意味着 AI 开发者必须像非机器写作者一样，让表达更加多样化。他们还需要让 AI 学习多种不同类型的写作，而不是只学习一种文体或一种故事。这样，AI 才能掌握不同的写作方式。
为什么这很重要？
我们之所以要教导和训练 AI（以及开发 AI 检测系统），主要有两个原因：
首先，AI 开发者希望它能够与人类进行良好的交流。要做到这一点，它的表达必须听起来非常真实。为了实现真实感，开发者需要控制 AI 表达中的困惑度和意外性。这样，AI 生成的文本听起来就会更像人类说出来的话。
我们越了解 AI 的表现，开发者就越能在下一次改进它。就像他们并没有一种适合所有人的完美方案，而是不断调整，让 AI 的写作和表达方式越来越像我们。
简而言之，了解写作可能有多么令人费解或难以预测非常重要。这不仅对写作有帮助，也有助于改进 AI，使其更擅长识别和生成听起来真实的文本。通过调整 AI 和机器的学习方式，它们能够更好地模仿我们的表达方式。这会让 AI 生成的内容听起来更真实，也能帮助 AI 写作检测工具不断改进。
