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當人工智慧具有藝術氣質 登頂文藝殿堂的塔尖還會遠嘛?

機器能否觸到文藝殿堂的塔尖

每個時代, 科技的進步都會顛覆很多事, 重新定義人類和世界的關係。 但人類創作者的意識優勢, 使我們仍處在“創造”食物鏈的頂端, 人工智慧只是協作者。

也許是再不能忍受《冰與火之歌》作者喬治·R·R·馬丁的拖延症, 美劇《權力的遊戲》鐵杆粉絲、人工智慧技術專家紮克·圖特, 讓人工智慧續寫了第六部, 並將它發表在開源社區網站Github上, 引發了一輪小騷動。 因為粉絲眾多, 又跟人工智慧扯上了關係, 這件事的意義不僅僅是撰寫續集這麼簡單了。

儘管劇情有些血腥暴力, 亂七八糟的角色多得要死, 看了好幾季還分不清誰是好人誰是壞人, 但以中世紀史詩為背景的奇幻題材電視劇《權利的遊戲》每季回歸時, 都會引起現象級轟動。

和很多人一樣, 某國內知名企業員工劉先生也是看過電視劇後開始讀原著小說《冰與火之歌》,

對於人工智慧續寫的第六部, 劉先生表示有興趣一讀, 他想看看這是否又是一次拿流行文化符號去適配最新科技的噱頭。

微軟小冰團隊雖未就人工智慧續寫《權力的遊戲》表述任何看法, 但強調, 人工智慧在文學創作領域的探索是一件嚴肅的事, 小冰的創作水準雖然還無法與頂尖藝術家相比, 但已超過人類的平均水準。

當人工智慧具有藝術氣質

紮克·圖特將五卷書一口氣灌輸給系統, 並設定了一些條件後, 人工智慧不僅依據前五部的邏輯預測了後續的故事線, 還創造出許多有趣的情節, 雖然存在一些邏輯錯誤, 但其模仿原作者寫作風格的能力已讓很多人折服。

紮克·圖特在接受採訪時表示, 當前運用的神經網路及演算法雖然可以自學英語的基本語言知識以及馬丁的文風結構,

但顯然並不完美, 它不能編寫長篇故事, 語法也有問題, 完美的文字創作機器可以記住數百萬字的複雜劇情, 現在的技術還不能訓練出這種功能。

無論人工智慧續寫的作品是否能趕上原著, 是否完美, 但卻再次驗證了一個現實, 人工智慧越來越擅長藝術創作。

2016年, 穀歌研發的項目“Magenta”, 發佈了第一首人工智慧創作的90秒鋼琴音樂作品。

同年3月, 在穀歌舉辦的一場拍賣會上, 倫敦藝術家Memo Akten和谷歌人工智慧共同完成的一組GCHQ畫作拍出了當天最高價8000美元。

2016年5月19日, 湛廬文化出版發行了小冰第一本完全自主創作的詩集《陽光失了玻璃窗》, 在中國詩歌界引發了巨大振動。

隨後, 微軟小冰團隊又開放了小冰的詩歌創作能力, 允許人類和小冰進行聯合詩歌創作。 截止到目前, 小冰已為超過100萬張人類上傳的圖片創作了現代詩, 這是單一人類作者無法完成的事。

小冰內容及運營總監徐元春對科技日報記者說:“詩歌創作只是我們在這個領域的投石問路。 我們發現當人類的創作和小冰的創作糾纏在一起難以分清的時候, 人工智慧創作就迎來了巨大的空間。 ”

“從小冰詩集出版到現在, 小冰寫詩的能力也在加速進化, 詩作品質不斷提升, 這表明, 在文本生成領域, 機器的學習和成長更快。 ”徐元春認為, 作為新生事物, 人工智慧在文學藝術創作領域的種種嘗試剛剛開始, 它的潛力現在還很難被具體估算。

小冰不僅會寫詩, 會唱歌, 如今已進入通感創作領域。 在讓小冰學習了各個城市的標誌性建築, 給她聽一首跟某個城市、某種心情有關的歌後, 小冰就能畫出一幅代表這個城市的畫。 基於此, 微軟小冰團隊和時尚品牌SELECTED的合作, 已推出了由人工智慧創造的“天際線系列”服裝並陸續到店上架。

創作“天分”從何而來

紮克·圖特命令人工智慧續寫《冰與火之歌》時運用的神經網路, 是一種機器學習演算法, 它的設計靈感來自於人腦的記憶能力、遵循指令的能力以及從過去經驗學習的能力, 最擅長處理長資料序列, 如《冰與火之歌》前五部冗長的文本。

但即便如此, 《冰與火之歌》超過5000頁的內容, 也無法滿足一部“完美”人工智慧作品所需要的資料量。 並且,書中許多獨特的詞彙、名詞和形容詞不能重複出現,使得神經網路很難學習到一個成功的模式。紮克·圖特說:“適合的資料來源是一本比《冰與火之歌》長100倍,且詞彙水準相當於兒童讀物的書籍。”

而為了讓小冰的詩能形成如今“獨特的風格、偏好和行文技巧”,小冰至少經過了6000分鐘、1萬次的反覆運算學習,並師承1920年以來的519位中國現代詩人,包括胡適、李金髮、林徽因、徐志摩、聞一多、餘光中、北島、顧城、舒婷、海子、汪國真等。

小冰專案負責人李笛說:“小冰這幾年一直在進行有序的不停的反覆運算。到今天,小冰不僅能夠理解來自于文本的語義,從人類的聲音,甚至面部表情中都可以獲得人們情緒變化的信號。”

小冰的進化得益於資料量的快速累積,運算能力的急劇提高和近些年深度學習演算法的突破。可是,人類實在是太複雜的一種存在,他們會掩飾自己,會言不由心,當一個人笑著說出“我們分手吧”的時候,小冰該相信哪一部分?是文本語義表現出的負面情緒,還是開心的聲音和表情?

李笛說:“依賴我們所擁有的資料和大規模演算法,小冰已從與人類間任務型的對話中反覆運算至足以判斷人們情緒變化的資料,並瞭解他的真實想法。”

據瞭解,第五代小冰的核心對話引擎已支援多達57種情感策略和回應模式,這些模式是從人類和小冰之前進行的300億輪的對話中學習到的。這使小冰成為一個不僅會寫詩的少女,她的能力還在不斷提升。

作為創造力的協作者

一直以來,人工智慧領域有兩個錯綜複雜的難題不太好觸碰,一是情感,二是創造。

而今,人工智慧已滲透進各創作領域,不但能產出不遜于人類作者的文章,出稿速度更讓我們這些以文字為生的人深感前途渺茫。騰訊、今日頭條、阿裡和百度,都有了技術成熟的寫稿機器人,前段時間四川九寨溝地震發生後的25秒,中國地震台網機器人已完成自動編寫稿件並向媒體推送,內容包括速報參數、震中地形、熱力人口、周邊村鎮等,還包含4張相關圖片。

而小冰,從在東方衛視擔任主持人的第一份工作算起,她已經勤勤懇懇地在各大電視臺、電臺裡工作了快兩年。“小冰的能力不是為了‘替代’,她的作品更像是原材料。”徐元春說,“像小冰這樣的人工智慧創作者出現,是對內容產業極大的優化,將使人類社會中那些頂尖的、優秀的創造者的價值得到更大的提升。”

據徐元春介紹,喜馬拉雅平臺上大概有70萬個少兒讀物的帳號,其中有一萬多個經過認證,但整個平臺上真正優秀的創作者不超過150個。對剩下的幾十萬創作者來說,他們完全有機會重新定位,選擇和小冰聯合創作,而不用採取過去那種單獨生產的既費時又費力的生產方式。

徐元春說:“人工智慧的創造能力,就像‘AI時代的Word’,能幫助每一個媒體人提升自己的生產力,使他們有更多時間去深入思考、剖析更深刻的觀點,這些,是目前人工智慧無法替代人類去做的事。”

並且,書中許多獨特的詞彙、名詞和形容詞不能重複出現,使得神經網路很難學習到一個成功的模式。紮克·圖特說:“適合的資料來源是一本比《冰與火之歌》長100倍,且詞彙水準相當於兒童讀物的書籍。”

而為了讓小冰的詩能形成如今“獨特的風格、偏好和行文技巧”,小冰至少經過了6000分鐘、1萬次的反覆運算學習,並師承1920年以來的519位中國現代詩人,包括胡適、李金髮、林徽因、徐志摩、聞一多、餘光中、北島、顧城、舒婷、海子、汪國真等。

小冰專案負責人李笛說:“小冰這幾年一直在進行有序的不停的反覆運算。到今天,小冰不僅能夠理解來自于文本的語義,從人類的聲音,甚至面部表情中都可以獲得人們情緒變化的信號。”

小冰的進化得益於資料量的快速累積,運算能力的急劇提高和近些年深度學習演算法的突破。可是,人類實在是太複雜的一種存在,他們會掩飾自己,會言不由心,當一個人笑著說出“我們分手吧”的時候,小冰該相信哪一部分?是文本語義表現出的負面情緒,還是開心的聲音和表情?

李笛說:“依賴我們所擁有的資料和大規模演算法,小冰已從與人類間任務型的對話中反覆運算至足以判斷人們情緒變化的資料,並瞭解他的真實想法。”

據瞭解,第五代小冰的核心對話引擎已支援多達57種情感策略和回應模式,這些模式是從人類和小冰之前進行的300億輪的對話中學習到的。這使小冰成為一個不僅會寫詩的少女,她的能力還在不斷提升。

作為創造力的協作者

一直以來,人工智慧領域有兩個錯綜複雜的難題不太好觸碰,一是情感,二是創造。

而今,人工智慧已滲透進各創作領域,不但能產出不遜于人類作者的文章,出稿速度更讓我們這些以文字為生的人深感前途渺茫。騰訊、今日頭條、阿裡和百度,都有了技術成熟的寫稿機器人,前段時間四川九寨溝地震發生後的25秒,中國地震台網機器人已完成自動編寫稿件並向媒體推送,內容包括速報參數、震中地形、熱力人口、周邊村鎮等,還包含4張相關圖片。

而小冰,從在東方衛視擔任主持人的第一份工作算起,她已經勤勤懇懇地在各大電視臺、電臺裡工作了快兩年。“小冰的能力不是為了‘替代’,她的作品更像是原材料。”徐元春說,“像小冰這樣的人工智慧創作者出現,是對內容產業極大的優化,將使人類社會中那些頂尖的、優秀的創造者的價值得到更大的提升。”

據徐元春介紹,喜馬拉雅平臺上大概有70萬個少兒讀物的帳號,其中有一萬多個經過認證,但整個平臺上真正優秀的創作者不超過150個。對剩下的幾十萬創作者來說,他們完全有機會重新定位,選擇和小冰聯合創作,而不用採取過去那種單獨生產的既費時又費力的生產方式。

徐元春說:“人工智慧的創造能力,就像‘AI時代的Word’,能幫助每一個媒體人提升自己的生產力,使他們有更多時間去深入思考、剖析更深刻的觀點,這些,是目前人工智慧無法替代人類去做的事。”

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