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[導(dǎo)讀] 2016年,牛津大學(xué)研究人員出版的一份報(bào)告指出,作家被人工智能取代的幾率很小,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于一些體力和重復(fù)性勞動(dòng)被取代的可能性。但近年來,人工智能寫作發(fā)展迅猛,展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。 我們現(xiàn)在

2016年,牛津大學(xué)研究人員出版的一份報(bào)告指出,作家被人工智能取代的幾率很小,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于一些體力和重復(fù)性勞動(dòng)被取代的可能性。但近年來,人工智能寫作發(fā)展迅猛,展現(xiàn)出廣闊的發(fā)展前景。

我們現(xiàn)在看到的一些財(cái)經(jīng)、體育類新聞以及廣告和郵件,很多是由人工智能程序?qū)懗傻模缑缆?lián)社用機(jī)器人編輯編發(fā)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)告、騰訊的自動(dòng)寫作程序已經(jīng)能夠?qū)懽髫?cái)經(jīng)和體育類稿件等。除了這些非虛構(gòu)類寫作,人工智能也在詩歌、小說、劇本等文體的寫作上取得了一定成績(jī)。

早在1962年,美國(guó)就研發(fā)出自動(dòng)寫詩軟件,其詩作在《地平線》雜志上公開發(fā)表。1998年,美國(guó)紐約倫斯勒學(xué)院“頭腦和機(jī)器實(shí)驗(yàn)室”的布倫斯沃德等人研制出小說創(chuàng)作程序“布魯特斯”,僅用15秒就能創(chuàng)作一篇小說。而2013年由美國(guó)軟件開發(fā)者達(dá)呂斯.卡塞米發(fā)起的NaNoGenMo(國(guó)家小說生產(chǎn)月)則成了有名的機(jī)器寫作峰會(huì),參賽者要求編寫計(jì)算機(jī)代碼來寫小說。此外,人工智能還能創(chuàng)作劇本,2016年,根據(jù)人工智能程序創(chuàng)作劇本所拍攝的短片《太陽升起》還入圍了某國(guó)際電影節(jié)。

近年來,我國(guó)的人工智能寫作技術(shù)也得到迅猛發(fā)展。微軟亞洲研究院研發(fā)的人工智能程序“小冰”,在學(xué)習(xí)了519位中國(guó)現(xiàn)代詩人的上萬首詩作之后,寫作并出版了詩集《陽光失了玻璃窗》。清華大學(xué)研發(fā)的詩歌寫作程序“九歌”,則能夠生成集句詩、近體詩、藏頭詩、現(xiàn)代詩等不同體式的詩歌。筆者目前也在與北京大學(xué)世界文學(xué)研究所合作,研發(fā)人工智能傳記寫作程序。

人工智能寫作經(jīng)歷了50多年的發(fā)展,已經(jīng)涉及新聞、廣告、財(cái)務(wù)報(bào)告等非虛構(gòu)類寫作以及詩歌、小說、劇本等虛構(gòu)類寫作。因此,“人工智能文學(xué)”在某種程度上已經(jīng)成為了現(xiàn)實(shí),它指的是“以人工智能程序?yàn)閷懽髦黧w,模仿人類寫作的行為和機(jī)制,自動(dòng)或者半自動(dòng)地生成文學(xué)作品”。人工智能寫作與一些網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)寫作“神器”不一樣,前者能夠生成新的文本,而并非是將從網(wǎng)上搜索得來的語句拼湊成段落。不過,需要指出的是,目前,人工智能寫作仍然需要人類的設(shè)置和監(jiān)督,真正意義上的人工智能獨(dú)立寫作尚未實(shí)現(xiàn)。

早期的人工智能寫作技術(shù)主要是結(jié)構(gòu)主義的,是一種自上而下的模式,即預(yù)先為智能體置入寫作模塊,然后為其建立專業(yè)數(shù)據(jù)庫,這種方式又被稱作專家系統(tǒng)。如“布魯特斯”系統(tǒng),就是將故事分解成包括情節(jié)、角色、文學(xué)主題、寫作風(fēng)格在內(nèi)的多個(gè)維度,其優(yōu)點(diǎn)在于不需要太多的數(shù)據(jù),流程清楚而且錯(cuò)誤率較??;其缺點(diǎn)也很明顯,就是風(fēng)格單一,需要人們不斷設(shè)置新的程序。

時(shí)下流行的機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法,秉承的則是一種功能主義自上而下的模式。此方式需要為機(jī)器輸入大量的文本數(shù)據(jù),讓機(jī)器通過自我學(xué)習(xí)和鑒別來掌握文本中的規(guī)律,這也是微軟“小冰”寫詩的奧秘。這種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)技術(shù),使得人工智能可以在一定程度上獨(dú)立創(chuàng)作,人們要做的只是事先進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的標(biāo)注和輸入,但是這種技術(shù)需要大量的文本數(shù)據(jù),而對(duì)其標(biāo)注、分類等工作,是極其繁重的。人工智能目前仍然需要大量的人工,并不智能。

技術(shù)專家試圖將這兩種方式有效融合起來,但目前二者仍然處于初級(jí)融合狀態(tài):預(yù)先設(shè)置一部分框架,再輸入一部分相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù),這樣就減少了人類的參與和監(jiān)督。如百度自動(dòng)寫作程序,其核心流程“自動(dòng)寫稿”被分為了“文檔規(guī)劃”“微觀規(guī)劃”和“表層實(shí)現(xiàn)”等模塊,然后根據(jù)每個(gè)不同模塊來輸入數(shù)據(jù)。而未來真正將人工與智能融合在一起時(shí),在人們?yōu)橹悄荏w設(shè)置初始程序并輸入一定量的數(shù)據(jù)后,機(jī)器便能夠做到無監(jiān)督學(xué)習(xí),自己抓取并分類數(shù)據(jù),生成不同風(fēng)格的作品。

另外,我們也要看到,當(dāng)前人工智能寫作的本意并非創(chuàng)造出供人娛樂的藝術(shù)品,其初衷是解決機(jī)器自然語言理解、視覺識(shí)別和情感計(jì)算等技術(shù)問題。如谷歌為了優(yōu)化其APP與人的互動(dòng)性,提高谷歌產(chǎn)品對(duì)用戶回應(yīng)的準(zhǔn)確率,訓(xùn)練人工智能引擎“閱讀”了2865本言情小說,這種訓(xùn)練使得機(jī)器能夠更好地理解人類語言的微妙之處。當(dāng)然,其“副產(chǎn)品”就是人工智能學(xué)會(huì)了寫小說。這同時(shí)也說明,藝術(shù)和技術(shù)是可以互相促進(jìn)的。此外,人工智能通過學(xué)習(xí)人類文學(xué)和各種藝術(shù)形式,不但可以識(shí)別并理解人類的情感,還有可能學(xué)會(huì)人類的隱喻—聯(lián)想能力,而這種能力正是人們能夠?qū)崿F(xiàn)小數(shù)據(jù)—大任務(wù)的認(rèn)識(shí)之基礎(chǔ)。由此,人工智能或許能實(shí)現(xiàn)真正的智能。

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