人工智能推动文学新发展

2016年，牛津大学研究人员出版的一份报告指出，作家被人工智能取代的几率很小，远远低于一些体力和重复性劳动被取代的可能性。但近年来，人工智能写作发展迅猛，展现出广阔的发展前景。

我们现在看到的一些财经、体育类新闻以及广告和邮件，很多是由人工智能程序写成的，如美联社用机器人编辑编发企业财务报告、腾讯的自动写作程序已经能够写作财经和体育类稿件等。除了这些非虚构类写作，人工智能也在诗歌、小说、剧本等文体的写作上取得了一定成绩。

早在1962年，美国就研发出自动写诗软件，其诗作在《地平线》杂志上公开发表。1998年，美国纽约伦斯勒学院“头脑和机器实验室”的布伦斯沃德等人研制出小说创作程序“布鲁特斯”，仅用15秒就能创作一篇小说。而2013年由美国软件开发者达吕斯.卡塞米发起的NaNoGenMo(国家小说生产月)则成了有名的机器写作峰会，参赛者要求编写计算机代码来写小说。此外，人工智能还能创作剧本，2016年，根据人工智能程序创作剧本所拍摄的短片《太阳升起》还入围了某国际电影节。

近年来，我国的人工智能写作技术也得到迅猛发展。微软亚洲研究院研发的人工智能程序“小冰”，在学习了519位中国现代诗人的上万首诗作之后，写作并出版了诗集《阳光失了玻璃窗》。清华大学研发的诗歌写作程序“九歌”，则能够生成集句诗、近体诗、藏头诗、现代诗等不同体式的诗歌。笔者目前也在与北京大学世界文学研究所合作，研发人工智能传记写作程序。

人工智能写作经历了50多年的发展，已经涉及新闻、广告、财务报告等非虚构类写作以及诗歌、小说、剧本等虚构类写作。因此，“人工智能文学”在某种程度上已经成为了现实，它指的是“以人工智能程序为写作主体，模仿人类写作的行为和机制，自动或者半自动地生成文学作品”。人工智能写作与一些网络自动写作“神器”不一样，前者能够生成新的文本，而并非是将从网上搜索得来的语句拼凑成段落。不过，需要指出的是，目前，人工智能写作仍然需要人类的设置和监督，真正意义上的人工智能独立写作尚未实现。

早期的人工智能写作技术主要是结构主义的，是一种自上而下的模式，即预先为智能体置入写作模块，然后为其建立专业数据库，这种方式又被称作专家系统。如“布鲁特斯”系统，就是将故事分解成包括情节、角色、文学主题、写作风格在内的多个维度，其优点在于不需要太多的数据，流程清楚而且错误率较小；其缺点也很明显，就是风格单一，需要人们不断设置新的程序。

时下流行的机器学习与大数据相结合的方法，秉承的则是一种功能主义自上而下的模式。此方式需要为机器输入大量的文本数据，让机器通过自我学习和鉴别来掌握文本中的规律，这也是微软“小冰”写诗的奥秘。这种基于人工神经网络的深度学习技术，使得人工智能可以在一定程度上独立创作，人们要做的只是事先进行文本数据的标注和输入，但是这种技术需要大量的文本数据，而对其标注、分类等工作，是极其繁重的。人工智能目前仍然需要大量的人工，并不智能。

技术专家试图将这两种方式有效融合起来，但目前二者仍然处于初级融合状态：预先设置一部分框架，再输入一部分相对简单的数据，这样就减少了人类的参与和监督。如百度自动写作程序，其核心流程“自动写稿”被分为了“文档规划”“微观规划”和“表层实现”等模块，然后根据每个不同模块来输入数据。而未来真正将人工与智能融合在一起时，在人们为智能体设置初始程序并输入一定量的数据后，机器便能够做到无监督学习，自己抓取并分类数据，生成不同风格的作品。

另外，我们也要看到，当前人工智能写作的本意并非创造出供人娱乐的艺术品，其初衷是解决机器自然语言理解、视觉识别和情感计算等技术问题。如谷歌为了优化其APP与人的互动性，提高谷歌产品对用户回应的准确率，训练人工智能引擎“阅读”了2865本言情小说，这种训练使得机器能够更好地理解人类语言的微妙之处。当然，其“副产品”就是人工智能学会了写小说。这同时也说明，艺术和技术是可以互相促进的。此外，人工智能通过学习人类文学和各种艺术形式，不但可以识别并理解人类的情感，还有可能学会人类的隐喻—联想能力，而这种能力正是人们能够实现小数据—大任务的认识之基础。由此，人工智能或许能实现真正的智能。

机器学习人工智能很小智能

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