原標題：吟詩、作賦、寫稿、繪畫——人工智能將歌吟書畫出怎樣的世界

　　萬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。畫舫煙波雙槳急，小橋風浪一帆輕�！�

　　平仄規(guī)矩、清新別致，這首不久前引發(fā)熱議的小詩讀起來是不是朗朗上口？如果告訴你，它的作者是個機器人，你會不會大吃一驚？事實上，對于人工智能來說，吟詩作對只是牛刀小試

　　如今，隨著人工智能技術(shù)日新月異，各式各樣的智能機器人早已各顯其通。“強大的人工智能崛起，要么是人類歷史上最好的事，要么是最糟的。我們應該竭盡所能，確保它的未來發(fā)展對我們和環(huán)境有利。”斯蒂芬·霍金生前如是警醒。當創(chuàng)作這一被視為“人類精神文化的堡壘”被逐漸攻破，你我手中的飯碗是不是已岌岌可危？

　　寫稿作詩——信手拈來

　　人工智能寫稿機器人不但任勞任怨、迅如閃電，其原創(chuàng)詩集更圈粉無數(shù)

　　白皙的臉上架副眼鏡，身材頎長，北京大學計算機科學技術(shù)研究所研究員萬小軍投身人工智能領(lǐng)域已有十幾年。早年專注自然語言處理技術(shù)的他，2016年8月份曾與今日頭條實驗室聯(lián)合研發(fā)推出國內(nèi)第一款綜合利用大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理與機器學習技術(shù)的人工智能寫稿機器人——“張小明”。

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

　　里約奧運會期間，“張小明”正式上崗，成為眾多記者中的一員。16天撰寫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(zhàn)成名。

　　任勞任怨、迅如閃電，這是“張小明”們最大的賣點：2017年四川九寨溝地震時，某機器人僅用時25秒就寫出了速報，通過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1900篇/天的產(chǎn)出速度，這相當于100位資深證券編輯1個小時的產(chǎn)量；2017年，面向民生領(lǐng)域的寫稿機器人“小南”驚艷亮相，從數(shù)據(jù)采集分析到文稿結(jié)構(gòu)規(guī)劃，再到遣詞造句，僅用時不到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／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”匿名投稿的詩篇多次被《北京晨報》《長江詩歌》等刊發(fā)。她的第一部原創(chuàng)詩集《陽光失了玻璃窗》，更是圈粉無數(shù)。

　　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……擅長詩歌的“小冰”，師承1920年以來的519位中國現(xiàn)代詩人。歷經(jīng)6000分鐘、1萬次的迭代學習，如今“小冰”已形成了一套屬于自己的獨特文風和行文技巧。

　　“如果說，小冰以前的詩還只是小學生水平，那么現(xiàn)在算得上是大一新生的水平了�！痹娙酥苌�瑟曾如是點評。

　　功夫如何練就——深度學習

　　創(chuàng)作型機器人的核心技術(shù)是自然語言理解與生成，這主要由深度學習技術(shù)來實現(xiàn)

　　“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�(zhí)行完春運任務(wù)后，“小南”又添了一項技能——播報天氣。

　　不斷成長的“小南”只是近年來創(chuàng)作型機器人迅速崛起的一個剪影。這些“大�！眰兙烤故窃鯓訜挸傻模咳f小軍告訴經(jīng)濟日報記者，無論是寫詩機器人還是寫稿機器人，其核心技術(shù)都是自然語言理解與生成，而自然語言的處理是目前人工智能領(lǐng)域難度最大的課題之一。

　　“寫稿機器人實際上是一款利用編程語言實現(xiàn)的智能寫稿軟件�！比f小軍說，從現(xiàn)有寫稿機器人來看，它們多數(shù)專注于財經(jīng)、體育等領(lǐng)域，因為這兩個領(lǐng)域具有一定規(guī)則和數(shù)據(jù)可循，實現(xiàn)起來相對容易。目前機器人寫稿主要有兩種方式：原創(chuàng)和二次創(chuàng)作。原創(chuàng)，即借助結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)來生成稿件，比如利用數(shù)據(jù)庫可以直接寫成天氣預報、財報和年報的稿件。二次創(chuàng)作，即對已有的相關(guān)報道進行拼湊，進而改寫成為新的稿件。

　　不過，兩者所依賴的技術(shù)并不完全一致。原創(chuàng)采用的是自然語言生成技術(shù)，是從結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)/意義表達生成自然語言語句。二次創(chuàng)作采用的是自動摘要技術(shù)，從已有的文字素材中進行摘要，從而生成一個新的稿件。例如，一個體育簡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(shù)據(jù)，據(jù)此做一些數(shù)據(jù)分析，就可以生成一個比較簡單的體育賽事報道，這就屬于原創(chuàng)。

　　據(jù)業(yè)內(nèi)人士吳俁的說法，所謂自動撰稿機器人，廣義的說也可稱為“文本生成”。它的寫稿方式之一是抽句子——找一堆句子，拼成一篇文章。寫稿機器人“張小明”就是利用這項技術(shù)實現(xiàn)基于體育直播文字的體育長文自動生成，從而走在技術(shù)前列。

　　寫詩機器人，也不例外�！澳壳皩懺姍C器人主要基于深度學習技術(shù)，對它來說，學習樣本越大越有規(guī)律可循，學起來效果也更好�！痹谌f小軍看來，機器人寫詩其實是個“編碼與解碼”過程，編碼過程對用戶輸入信息進行語義編碼，解碼過程則逐詞生成得到每行詩。研究人員先搜集成千上萬首詩，利用詩的標題或關(guān)鍵詞作為輸入，訓練深度學習模型生成相對應的詩句。充分學習訓練后，機器人會摸索出一套作詩的規(guī)律，按照主題需要解碼輸出第一句詩，然后把這句詩與輸入的關(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。

　　“人工智能特別擅長寫這種有規(guī)律的、被條條框框約束的內(nèi)容，在一些簡單重復性的腦力勞動中，它具有一些先天優(yōu)勢。”萬小軍稱。

　　能否取代人類——分工協(xié)作

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

　　日本研發(fā)的人工智能創(chuàng)作了科幻小說《電腦寫小說的那一天》，不僅騙過了所有人類評審，還成功入圍日本微小說文學獎；谷歌人工智能還可進行繪畫創(chuàng)作，有畫作被拍出了8000美元高價……當智能機器人大行其道，人類會不會真如霍金所言“大難來臨”？

　　“讓機器具有思維與情感、學會推理和歸納，短時間還做不到。”萬小軍以“小南”舉例，在教小南寫稿過程中，遇到的一個難點就是可供學習的樣本不夠豐富，訓練語料較為缺乏。而且，因為缺乏情感表達和思維能力，它寫出的作品大多平鋪直敘，不夠生動。如果僅看幾篇沒有太大問題，看多了難免會感覺單調(diào)、枯燥。

　　寫詩機器人同樣存在類似的問題。萬小軍說，得益于近年來深度學習技術(shù)的進步，機器人寫詩水平有了質(zhì)的飛躍——由于古詩中留有大量寫景詩，它們尤其擅長寫景抒情。這些詩普通人猛一看“嗯，不錯，挺美”，但若讓對古詩頗有研究的專家審視，便免不了一番品評。另外，它或許可以模仿得有模有樣，但若交給它一個從未遇過的主題，就很難勝任了。

　　不僅行文相對單一，“小冰”“小南”們即便寫出了美文，也不知道自己寫的是啥，更談不上陶醉其中自我欣賞�！坝浾邔懜鍟r很清楚他在寫什么，知道自己要表達的語義信息。”萬小軍說，機器人不然，雖然它把每一個句子都寫出來了，但內(nèi)容是什么，它不知道也無法理解，這是人和機器最大的不同，對寫詩機器人來說同樣適用。

　　關(guān)于這點，知乎專欄作者蕭瑟曾在《當AI邂逅藝術(shù)：機器寫詩綜述》一文中有過這樣的描述：機器詩歌生成的工作，起始于20世紀70年代。但在計算機誕生之前，就有好事者弄了個高頻詩歌詞語轉(zhuǎn)盤，轉(zhuǎn)到哪個詞就記錄下來，然后連起來形成一首“詩”。這種詩自然會出現(xiàn)類似“蘋果吃姑娘，殘紅殺馬特”這樣邏輯不通、不倫不類的句子。當然，也可能偶然搞出佳句。

　　雖然前路依舊漫漫，但隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)積累，人工智能的春天已漸行漸近�！熬蛯懜鍣C器人而言，目前它僅能做到將一個基本的新聞事實描述清楚；一些深度、調(diào)查類報道還必須依賴記者完成。創(chuàng)作型人工智能的優(yōu)勢是執(zhí)行一些簡單、重復性的創(chuàng)作輸出，人類可以集中精力聚焦一些更富創(chuàng)造性的智力勞動，構(gòu)建一種和諧的分工協(xié)作關(guān)系�！比f小軍說。