原標題：吟詩(shī)、作賦、寫(xiě)稿、繪畫(huà)——人工智能將歌吟書(shū)畫(huà)出怎樣的世界

　　萬(wàn)小軍在辦公室工作中。沈慧攝

　　“早春江上雨初晴，楊柳絲絲夾岸鶯。畫(huà)舫煙波雙槳急，小橋風(fēng)浪一帆輕�！�

　　平仄規矩、清新別致，這首不久前引發(fā)熱議的小詩(shī)讀起來(lái)是不是朗朗上口？如果告訴你，它的作者是個(gè)機器人，你會(huì )不會(huì )大吃一驚？事實(shí)上，對于人工智能來(lái)說(shuō)，吟詩(shī)作對只是牛刀小試

　　如今，隨著(zhù)人工智能技術(shù)日新月異，各式各樣的智能機器人早已各顯其通�！皬姶蟮娜斯ぶ悄茚绕�，要么是人類(lèi)歷史上最好的事，要么是最糟的。我們應該竭盡所能，確保它的未來(lái)發(fā)展對我們和環(huán)境有利�！彼沟俜摇せ艚鹕�前如是警醒。當創(chuàng )作這一被視為“人類(lèi)精神文化的堡壘”被逐漸攻破，你我手中的飯碗是不是已岌岌可危？

　　寫(xiě)稿作詩(shī)——信手拈來(lái)

　　人工智能寫(xiě)稿機器人不但任勞任怨、迅如閃電，其原創(chuàng )詩(shī)集更圈粉無(wú)數

　　白皙的臉上架副眼鏡，身材頎長(cháng)，北京大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)研究所研究員萬(wàn)小軍投身人工智能領(lǐng)域已有十幾年。早年專(zhuān)注自然語(yǔ)言處理技術(shù)的他，2016年8月份曾與今日頭條實(shí)驗室聯(lián)合研發(fā)推出國內第一款綜合利用大數據分析、自然語(yǔ)言處理與機器學(xué)習技術(shù)的人工智能寫(xiě)稿機器人——“張小明”。

　　“北京時(shí)間8月10日00：00，現世界排名第2的丁寧在奧運會(huì )乒乓球女子單打四分之一決賽中勝出，確保進(jìn)入下一輪。丁寧本輪的對手是現世界排名第7的韓英，實(shí)力不俗。但經(jīng)過(guò)4場(chǎng)大戰的激烈較量，最終，丁寧還是以總比分4:0戰勝對手，笑到了最后，為中國延續了在這個(gè)系列賽事中最終奪冠的機會(huì )�！�

　　里約奧運會(huì )期間，“張小明”正式上崗，成為眾多記者中的一員。16天撰寫(xiě)450多篇體育新聞，并以與直播同步的速度發(fā)布，“張小明”最終不負眾望，一戰成名。

　　任勞任怨、迅如閃電，這是“張小明”們最大的賣(mài)點(diǎn)：2017年四川九寨溝地震時(shí)，某機器人僅用時(shí)25秒就寫(xiě)出了速報，通過(guò)國家地震臺官方微信全球首發(fā)；第一財經(jīng)的“DT稿王”有著(zhù)1900篇/天的產(chǎn)出速度，這相當于100位資深證券編輯1個(gè)小時(shí)的產(chǎn)量；2017年，面向民生領(lǐng)域的寫(xiě)稿機器人“小南”驚艷亮相，從數據采集分析到文稿結構規劃，再到遣詞造句，僅用時(shí)不到1秒就完成了文稿……

　　快，不是創(chuàng )作型機器人唯一的優(yōu)勢。

　　“看那星，閃爍的幾顆星／西山上的太陽(yáng)／青蛙兒正在遠遠的淺水／她嫁了人間許多的顏色”。自出生之日起，“小冰”匿名投稿的詩(shī)篇多次被《北京晨報》《長(cháng)江詩(shī)歌》等刊發(fā)。她的第一部原創(chuàng )詩(shī)集《陽(yáng)光失了玻璃窗》，更是圈粉無(wú)數。

　　胡適、李金發(fā)、林徽因、徐志摩、聞一多、余光中、北島、顧城、舒婷、海子、汪國真……擅長(cháng)詩(shī)歌的“小冰”，師承1920年以來(lái)的519位中國現代詩(shī)人。歷經(jīng)6000分鐘、1萬(wàn)次的迭代學(xué)習，如今“小冰”已形成了一套屬于自己的獨特文風(fēng)和行文技巧。

　　“如果說(shuō)，小冰以前的詩(shī)還只是小學(xué)生水平，那么現在算得上是大一新生的水平了�！痹�(shī)人周瑟瑟曾如是點(diǎn)評。

　　功夫如何練就——深度學(xué)習

　　創(chuàng )作型機器人的核心技術(shù)是自然語(yǔ)言理解與生成，這主要由深度學(xué)習技術(shù)來(lái)實(shí)現

　　“你那邊天氣怎樣——廣州，今日：多云17℃~26℃；明日：多云18℃~27℃。深圳，今日：多云18℃~26℃；明日：多云19℃~27℃�！眻绦型甏哼\任務(wù)后，“小南”又添了一項技能——播報天氣。

　　不斷成長(cháng)的“小南”只是近年來(lái)創(chuàng )作型機器人迅速崛起的一個(gè)剪影。這些“大�！眰兙烤故窃鯓訜挸傻�？萬(wàn)小軍告訴經(jīng)濟日報記者，無(wú)論是寫(xiě)詩(shī)機器人還是寫(xiě)稿機器人，其核心技術(shù)都是自然語(yǔ)言理解與生成，而自然語(yǔ)言的處理是目前人工智能領(lǐng)域難度最大的課題之一。

　　“寫(xiě)稿機器人實(shí)際上是一款利用編程語(yǔ)言實(shí)現的智能寫(xiě)稿軟件�！比f(wàn)小軍說(shuō)，從現有寫(xiě)稿機器人來(lái)看，它們多數專(zhuān)注于財經(jīng)、體育等領(lǐng)域，因為這兩個(gè)領(lǐng)域具有一定規則和數據可循，實(shí)現起來(lái)相對容易。目前機器人寫(xiě)稿主要有兩種方式：原創(chuàng )和二次創(chuàng )作。原創(chuàng )，即借助結構化的數據來(lái)生成稿件，比如利用數據庫可以直接寫(xiě)成天氣預報、財報和年報的稿件。二次創(chuàng )作，即對已有的相關(guān)報道進(jìn)行拼湊，進(jìn)而改寫(xiě)成為新的稿件。

　　不過(guò)，兩者所依賴(lài)的技術(shù)并不完全一致。原創(chuàng )采用的是自然語(yǔ)言生成技術(shù)，是從結構化數據/意義表達生成自然語(yǔ)言語(yǔ)句。二次創(chuàng )作采用的是自動(dòng)摘要技術(shù)，從已有的文字素材中進(jìn)行摘要，從而生成一個(gè)新的稿件。例如，一個(gè)體育簡(jiǎn)訊的生成需要先從網(wǎng)上抓取關(guān)于體育賽事的一些基本數據，據此做一些數據分析，就可以生成一個(gè)比較簡(jiǎn)單的體育賽事報道，這就屬于原創(chuàng )。

　　據業(yè)內人士吳俁的說(shuō)法，所謂自動(dòng)撰稿機器人，廣義的說(shuō)也可稱(chēng)為“文本生成”。它的寫(xiě)稿方式之一是抽句子——找一堆句子，拼成一篇文章。寫(xiě)稿機器人“張小明”就是利用這項技術(shù)實(shí)現基于體育直播文字的體育長(cháng)文自動(dòng)生成，從而走在技術(shù)前列。

　　寫(xiě)詩(shī)機器人，也不例外�！澳壳皩�(xiě)詩(shī)機器人主要基于深度學(xué)習技術(shù)，對它來(lái)說(shuō)，學(xué)習樣本越大越有規律可循，學(xué)起來(lái)效果也更好�！痹谌f(wàn)小軍看來(lái)，機器人寫(xiě)詩(shī)其實(shí)是個(gè)“編碼與解碼”過(guò)程，編碼過(guò)程對用戶(hù)輸入信息進(jìn)行語(yǔ)義編碼，解碼過(guò)程則逐詞生成得到每行詩(shī)。研究人員先搜集成千上萬(wàn)首詩(shī)，利用詩(shī)的標題或關(guān)鍵詞作為輸入，訓練深度學(xué)習模型生成相對應的詩(shī)句。充分學(xué)習訓練后，機器人會(huì )摸索出一套作詩(shī)的規律，按照主題需要解碼輸出第一句詩(shī)，然后把這句詩(shī)與輸入的關(guān)鍵詞合并作為新的輸入，就可解碼得到第二句，如此循環(huán)便可得到一首完整的詩(shī)。

　　“人工智能特別擅長(cháng)寫(xiě)這種有規律的、被條條框框約束的內容，在一些簡(jiǎn)單重復性的腦力勞動(dòng)中，它具有一些先天優(yōu)勢�！比f(wàn)小軍稱(chēng)。

　　能否取代人類(lèi)——分工協(xié)作

　　創(chuàng )作型人工智能的優(yōu)勢是執行簡(jiǎn)單、重復性的創(chuàng )作輸出，而人類(lèi)可以聚焦更富創(chuàng )造性的智力勞動(dòng)

　　日本研發(fā)的人工智能創(chuàng )作了科幻小說(shuō)《電腦寫(xiě)小說(shuō)的那一天》，不僅騙過(guò)了所有人類(lèi)評審，還成功入圍日本微小說(shuō)文學(xué)獎；谷歌人工智能還可進(jìn)行繪畫(huà)創(chuàng )作，有畫(huà)作被拍出了8000美元高價(jià)……當智能機器人大行其道，人類(lèi)會(huì )不會(huì )真如霍金所言“大難來(lái)臨”？

　　“讓機器具有思維與情感、學(xué)會(huì )推理和歸納，短時(shí)間還做不到�！比f(wàn)小軍以“小南”舉例，在教小南寫(xiě)稿過(guò)程中，遇到的一個(gè)難點(diǎn)就是可供學(xué)習的樣本不夠豐富，訓練語(yǔ)料較為缺乏。而且，因為缺乏情感表達和思維能力，它寫(xiě)出的作品大多平鋪直敘，不夠生動(dòng)。如果僅看幾篇沒(méi)有太大問(wèn)題，看多了難免會(huì )感覺(jué)單調、枯燥。

　　寫(xiě)詩(shī)機器人同樣存在類(lèi)似的問(wèn)題。萬(wàn)小軍說(shuō)，得益于近年來(lái)深度學(xué)習技術(shù)的進(jìn)步，機器人寫(xiě)詩(shī)水平有了質(zhì)的飛躍——由于古詩(shī)中留有大量寫(xiě)景詩(shī)，它們尤其擅長(cháng)寫(xiě)景抒情。這些詩(shī)普通人猛一看“嗯，不錯，挺美”，但若讓對古詩(shī)頗有研究的專(zhuān)家審視，便免不了一番品評。另外，它或許可以模仿得有模有樣，但若交給它一個(gè)從未遇過(guò)的主題，就很難勝任了。

　　不僅行文相對單一，“小冰”“小南”們即便寫(xiě)出了美文，也不知道自己寫(xiě)的是啥，更談不上陶醉其中自我欣賞�！坝浾邔�(xiě)稿時(shí)很清楚他在寫(xiě)什么，知道自己要表達的語(yǔ)義信息�！比f(wàn)小軍說(shuō)，機器人不然，雖然它把每一個(gè)句子都寫(xiě)出來(lái)了，但內容是什么，它不知道也無(wú)法理解，這是人和機器最大的不同，對寫(xiě)詩(shī)機器人來(lái)說(shuō)同樣適用。

　　關(guān)于這點(diǎn)，知乎專(zhuān)欄作者蕭瑟曾在《當AI邂逅藝術(shù)：機器寫(xiě)詩(shī)綜述》一文中有過(guò)這樣的描述：機器詩(shī)歌生成的工作，起始于20世紀70年代。但在計算機誕生之前，就有好事者弄了個(gè)高頻詩(shī)歌詞語(yǔ)轉盤(pán)，轉到哪個(gè)詞就記錄下來(lái)，然后連起來(lái)形成一首“詩(shī)”。這種詩(shī)自然會(huì )出現類(lèi)似“蘋(píng)果吃姑娘，殘紅殺馬特”這樣邏輯不通、不倫不類(lèi)的句子。當然，也可能偶然搞出佳句。

　　雖然前路依舊漫漫，但隨著(zhù)深度學(xué)習技術(shù)的發(fā)展和數據積累，人工智能的春天已漸行漸近�！熬蛯�(xiě)稿機器人而言，目前它僅能做到將一個(gè)基本的新聞事實(shí)描述清楚；一些深度、調查類(lèi)報道還必須依賴(lài)記者完成。創(chuàng )作型人工智能的優(yōu)勢是執行一些簡(jiǎn)單、重復性的創(chuàng )作輸出，人類(lèi)可以集中精力聚焦一些更富創(chuàng )造性的智力勞動(dòng)，構建一種和諧的分工協(xié)作關(guān)系�！比f(wàn)小軍說(shuō)。