写诗作曲创作不算啥，人工智能还能创造思维？

据报道，人工智能(AI)系统能否创造出可媲美人类创造的艺术?研究人员和艺术家们已经在尝试将创造性转化为算法。要想知道这些尝试是否能够创造出超越人类的伟大艺术作品，比如音乐、诗歌、小说以及其他视觉艺术，首先让我们了解下人类的创造力从何而来。下面就随测试测量小编一起来了解一下相关内容吧。

写诗作曲创作不算啥，人工智能还能创造思维？

据报道，人工智能(AI)系统能否创造出可媲美人类创造的艺术?研究人员和艺术家们已经在尝试将创造性转化为算法。要想知道这些尝试是否能够创造出超越人类的伟大艺术作品，比如音乐、诗歌、小说以及其他视觉艺术，首先让我们了解下人类的创造力从何而来。

虽然人类的理性思维和数学计算能力似乎是与生俱来的，但我们依然需要接受教育才能完全开发和运用这些能力。为此，我们研究自然规律、逻辑推理以及道德困惑等。即使我们中最优秀的人也会做出奇怪的非理性决定，同时无法摆脱偏见的影响。另一方面，人类情感、直觉以及创造性却只需要一点点儿训练。每个孩子不需要任何提示就会哭、笑、创造、毁灭、询问以及探索，更不用说接受教育的洗礼。教育被用来塑造这些冲动，教授孩子们学会控制自己的情绪，引导他们的创造能力，以更精确的方式来决定创造还是毁灭。

计算机系统则完全不同。它们擅长的算法任务恰恰缺少人类与生俱来的能力。它们可以在千分之一毫秒内计算出令无数科学家束手无策的难题，但是不要期望计算机会讲笑话或播放情歌。即使AI正以非常快的速度进步，对于AI能否学会创造艺术，人们依然持怀疑态度。然而，与创造力没有直接关系的领域取得的进展显示，AI可能创造出艺术。算法已经解决了许多人类设定的最困难的逻辑谜题，AI系统正接受理解语言的挑战。有些AI系统已经在围棋或扑克赛上击败了人类冠军，现在它们正走上街头，试图证明自己与人类司机驾驶汽车同样安全。

许多类似技能与创造性本身关系很近。尤其是语言，它既需要遵守组织规则，同时还留有追求艺术的空间，比如讲故事或写诗。虽然我们可以称音乐为“有组织的声音”，称视觉艺术为“有组织的颜色”，但AI依然无法媲美传统的艺术创造，毕竟前者信奉永恒的标准。

人类创造性机制

令人感到着迷的是，人类大脑拥有逻辑思维和创造能力，可以决定不同的心理过程。逻辑以有序的方式运行一套规则和程序，而创造性和直觉尽管有点儿混乱，但却显得直截了当。首先，我们应该承认，至少存在2种形式的创造性。我们可以称淋浴时突然出现的创造性为灵感思维。而在我们处于巅峰状态时，我们的思维会不断延展，并测试规则和规范，就像钢琴家即兴独奏那样。在这两种情况下，焦点和认知都被放在一边，情感表达和和潜意识会发挥最大作用。

心灵漫游(即放弃有意识思维的精神状态，让心灵自由放飞)与上述创造性过程联系十分紧密。洞见来自于心灵漫游，可以通过流经它的图像与思想触及丰富而意想不到的东西。与数学公式或逻辑结构不同，这些过程不容易用计算机的形式重建。

在对创造性进行正式的心理学研究很久之前，艺术家们就已经了解了心灵漫游的力量。超现实主义画家萨尔瓦多·达利(Salvador Dali)习惯于坐在椅子上时，手里拿着的钥匙悬在盘子上空，并在入睡之前回想幸福时刻。当奇怪的想法出现时，钥匙就会掉下来吵醒他，让他可以利用这些想法。

当然，并非每个“淋浴想法”都值得被称为创意。有些想法在第二天看来相当荒谬可笑，有些音乐创作也显得不够和谐。对于那些达到艺术境界的创造来说，还需要某些更微妙的东西。创造者必须首先了解规则，然后才能有效地打破规则。他们必须有某种感觉，来创造自己正在寻找的感觉、情感以及效果。在这种情况下，他们在某种程度上可将旧创意变成新创意。艺术家们以全新的方式将事物结合起来，并以全新的角度看待它们，最后使用我们已经熟悉的材料(比如颜色、语句或曲调)来创造。

这就形成了共识，用史蒂夫·乔布斯(Steve Jobs)的话简单概括就是，创造性只是连接事物，其中“只是”让它看起来远比实际情况更容易。但我们不能只是随意地连接和标榜创造性，它需要目标，无论是解决某个问题还是描绘某个想法。我们可以教授AI系统混合事物(比如图像、语调以及词汇)，但我们可以让它们以更有意义而巧妙的方式去做吗?

人工创造的尝试

不仅要弄清楚创造性的原理，还要研究如何将其教给智能机器，这种极端挑战并未阻止研究人员的不断尝试。有许多AI系统可以谱曲、写文章以及创造视觉艺术的例证，其中有些甚至很难与人类创作的艺术分辨出来。来自索尼计算机科学实验室的研究人员盖坦·哈杰里斯(Gaetan Hadjeres)与弗朗索瓦·帕切特(Francois Pachet)正训练他们的AI系统谱写巴赫风格的乐曲。

正如《MIT Tech Review》指出的那样，这些曲目之所以被选定，是因为创作它们的过程是按部就班和利用算法完成的。AI系统被训练使用巴赫352首赞美诗，然后通过转换不同的键，总共谱写出2503首曲目。当创造自己巴赫主题的赞美诗时，AI系统骗过了1600多名听众中的大部分人，包括专业音乐家和音乐系的学生。

在诗歌领域，AI没有对诗人们造成太大威胁。在美国达特莫斯举行的竞赛中，评委们要求参赛者递交10首十四行诗，即有特别韵脚的14句诗。它们有些是人类创作的，有些则是机器写的。在竞赛中，所有评委都能识别出AI创作的作品。

AI创作的小说呢?一名机器学习爱好者曾在Medium的帖文中，分享深度写作神经网络的训练方式。他利用《哈里·波特》系列的前四部书训练深度学习算法，并分享结果。尽管AI创作的小说读起来很有趣，但罗琳(J.K. Rowling)似乎并不感到担忧。

在视觉艺术领域，AARON似乎已经闯出些名声。它是艺术家哈罗德·科恩(Harold Cohen)开发出的AI系统，诞生于1973年，当时科恩对计算机变得日益感兴趣，认为它们自己或许就能创作绘画。在接受BBC有关智能机器的采访时，科恩称AARON的自主性已经非常强，足以扰乱编写程序的人。尽管科恩否认AARON真的有创造力，但他认为这套系统多年后肯定能够具备创造性。他说：“我不否认那种可能性，在将来的某个时候，机器或许能够创造出接近艺术的东西。但这比教授无人驾驶汽车在城市内行驶更为复杂，近期乃至本世纪末可能都无法实现。”自从AARON诞生以来，这套系统已经创作许多充满活力的抽象画。

欣赏机器创作的艺术

然而，依然有几个重要问题没有解决。对于智能机器创作的艺术，我们会有什么样的感受?我们会欣赏它们的创意和设计吗?这些艺术会显得冷漠而疏远，让我们感觉不到与它们的情感联系吗?

一种学派认为，艺术存在的价值和意义与创作者无关。然而许多人认为，艺术和信息背后的艺术家故事可以影响我们对艺术作品的观感。你可以用思想实验测试自己的观点：想象下你正站在某位著名艺术家画作的前面，突然发现这幅画作是伪造的，你依然能从中感受到乐趣吗?如果伪造的画作在色调、细节等方面与原作几乎完全相同，你会将其视为与原作同等价值吗?

当向你展示某人的脸或某个物体时，人们往往最看重什么?心理学家保罗·布鲁姆(Paul Bloom)说：“人们对它们的评价深受到你告诉他们的信息所影响。”这个想法已经在试验中得到证实，1名小提琴手在华盛顿地铁站演奏，共获得32美元捐赠。路人们没有被告知，这个小提琴手就是约书亚·贝尔(Joshua Bell)，他推出过30多张专辑，并曾在白宫表演过。几天前，贝尔还曾在波士顿的Symphony Hall表演过，门票超过100美元。如果人们知道这些信息，会有更多人停下倾听他的演奏吗?几乎可以肯定，虽然他演奏的音乐完全相同。

正如你所见，创造力将依然是人类特有的能力。尽管这些AI尝试更高尚的艺术追求，但它们依然无法与人类艺术家相媲美。谱曲是最有说服力的证据，即使选择特别适合算法风格的曲目。在大多数领域，算法都显示出无法打破规则的缺陷，往往因为坚持规则而创造出不够连贯的东西。没人知道数字版毕加索何时会出现，但有一件事可以肯定：随着机器变得越来越智能化，能力越来越强，它们会越来越接近拥有真正的创造能力。

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