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Topic: “机器诗人”败了,人类呢? (Read 231 times)

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August 02, 2016, 07:30:56 PM
#1
谷歌已和英国国家医疗服务系统正式合作,将人工智能用于医疗诊断;优步在美国开始启用机器人作为停车场“保安”;瑞士的科学家正在训练机器人学习捕猎能力……近来,关于人工智能的新闻接二连三。美国经济顾问委员会今年提交的一份报告提出,大约83%时薪低于20美元的工作将被机器取代,这一大胆预估似乎正在被一点点验证。还有什么工作是机器不可取代的?在需要想象力和创造力,被认为是人类“最后高地”的文艺创作方面,人工智能究竟能走到哪一步,成

  为许多人关注的焦点。

  不久前,美国达特茅斯学院举办了一场特殊的图灵测试,在十四行诗的较量中,参赛的计算机程序惨败于人类。但这只是一个暂时的结果,“机器诗人”最终通过测试,也许只是一个时间问题。去年5月澳大利亚悉尼的一场TED演讲中,计算机程序“RKCP”所作诗歌《受伤的鹿跳得最高》成功骗过了大部分观众。

  在“机器还能做什么”的追问中,其实我们面对的,也是“什么是人类的特有属性”这个哲学命题。但讽刺的是,人们用诗歌这个人类“专长”来检验机器的同时,自身的这项能力却在逐渐退化:现在又有多少人会写诗呢? 

  “机器诗人”写十四行诗,全军覆没

  这场有趣的诗歌图灵测试由达特茅斯学院的两位教授丹·洛克莫和迈克尔·卡西发起。他们从去年起向全球征集有“作诗才华”的计算机算法程序,试图验证计算机目前能否在诗歌创作方面达到人类的正常水平。

  在测试时,如同“命题作文”一样,计算机程序会先收到一个关键词,它们需要围绕这个主题,用“抑扬五步格”的格律写一首十四行诗。完成后,主办方将4首计算机的作品与6首人类作品混在一起,让包括普利策奖得主卢克·梅纳德在内的文学界专家们辨别作者究竟是人,还是机器。最终的结果是,“机器诗人”全军覆没,每一首程序创作的诗歌都被所有评委辨认出来。

  其中获得最高分的一首程序创作的十四行诗,尽管严格遵循了格式和韵律,比如首句末的“chronic (慢性病)”与三句末的“supersonic (超声波)”押韵,二句末的“wave (波浪)”和四句末的“grave (坟墓)”押韵,但是整段连起来却令人莫名其妙:“人们重拾起电子的慢性疾病。像巨浪一般的平衡,从未感觉到超声波,或是接触到任何很浅的墓穴。”

  与诗歌图灵测试同时进行的,还有短篇小说和音乐伴奏的竞赛,机器无一例外没有通过测试。

  除了语法和规则,诗歌更需要意外和惊奇

  北京大学中文系教授、诗人臧棣对于这一结果并不意外,并表示很乐意跟计算机进行同题作诗比赛。“诗歌创作不单需要逻辑,还需要复杂、深邃的感受,在智力之外,更和心灵相关。”在他看来,人工智能的创作主要还是基于推理和复制,在已有的材料中举一反三。假如其语言编码能力足够强大,或许能在某些规则性较强的类型题材中写出可读的诗歌,甚至超过一些二三流诗人。“但真正优秀的诗歌需要意外和惊奇,这些不可能通过逻辑推理、模仿而习得。”他认为,在可以想见的未来里,人工智能在诗歌领域还不能达到真正的诗人水准。

  事实上,人类对诗歌创作的程序开发,早在半个多世纪前就已经开始。1959年,德国数学家席奥·卢茨用电脑程序创造了著名的“随机文本”,即提前输入一定的名词和形容词,程序会随机把它们组合成肯定句或否定句。于是,第一首“机器诗”诞生了:“不是每一眼都是近的。没有村庄是晚的。一个城堡是自由的,而每一个农夫都是远的……”到了1984年,由人工智能程序“RACTER”创作并出版的诗文集《警察的胡子有一半是建造出来的》 已经展现出相当成熟的语言能力,其中这首诗广为流传:“我需要电,比需要铁、需要铅、需要金子都多。我需要它,比需要羊肉或猪肉或生菜或黄瓜都多。我需要它来做我的梦。”不过,事后编程者承认,自己对作品进行了大量文字编辑。

  作为这次图灵测试的发起者之一,迈克尔·卡西解释说,计算机程序目前可以很好地学习艺术创作的模式和规律,并且基于这些模式来创作一些完整的作品。但它们的失败之处,在于不能够打破固定模式,无法理解不同的语言组合起来是什么含义,会引起怎样的情绪色彩。正是这些“软肋”,让计算机程序的诗歌创作露了馅。

  图灵测试测的是科技进步,也是哲学命题

  当然,一场图灵测试的结果,并不能决定未来人工智能的发展走向。在不久的将来,机器写出莎士比亚水准的十四行诗,也并非全然不可能。

  在去年的一场TED演讲上,澳大利亚作家奥斯卡·施瓦茨分别放出斯坦因夫人和计算机程序“RKCP”写的两首诗,结果现场绝大多数观众都作出了错误的判断。那首被误认为是人类创作的诗歌 《受伤的鹿跳得最高》,竟是程序在阅读、学习艾米莉·迪金森全部的诗作之后,用迪金森的语言方式创作的作品。

  “这是否证明,斯坦因夫人更像一台电脑,而RKCP程序更像一个人呢? 当然不是。”施瓦茨指出,斯坦因夫人与艾米莉·迪金森的诗作区别,恰恰证明人类并非一成不变,人性的特征、能力都在随时间不断流动、变化。而电脑的运行或多或少像一面镜子,展现人类教给它的事物,反映的仍然是人类自身。

  在他看来,我们之所以要让机器学习诗歌,并不断地与人类诗歌进行比对,是因为我们将写诗这种能力,与人类的身份联系在了一起。所以在我们提问“机器能做什么、不能做什么”的同时,我们也在给自己提出一个哲学命题:“这对于人类的身份有什么意义? 究竟是什么组成了人性,定义了人性?”这不是像图灵测试那样,用“是”或者“否”就能回答的问题。但它需要更多人在思考人类与科技的关系时,常系于心。

  当然,更值得我们自己警醒的是,如今并没有多少人会写十四行诗,或是唐诗宋词,甚至是现代诗。曾经被作为人类特长的诗歌创作,未来是不是还能被称为人类身份的必要组成部分,还要打一个很大的问号。
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