人工智能推動文學新發展

  2016年,牛津大學研究人員出版的一份報告指出,作家被人工智能取代的機率很小,遠遠低於一些體力和重複性勞動被取代的可能性。但近年來,人工智能寫作發展迅猛,展現出廣闊的發展前景。

  人工智能寫作發展迅猛

  我們現在看到的一些財經、體育類新聞以及廣告和郵件,很多是由人工智能程序寫成的,如美聯社用機器人編輯編髮企業財務報告、騰訊的自動寫作程序已經能夠寫作財經和體育類稿件等。除了這些非虛構類寫作,人工智能也在詩歌、小說、劇本等文體的寫作上取得了一定成績。早在1962年,美國就研發出自動寫詩軟件,其詩作在《地平線》雜誌上公開發表。1998年,美國紐約倫斯勒學院“頭腦和機器實驗室”的布倫斯沃德等人研製出小說創作程序“布魯特斯”,僅用15秒就能創作一篇小說。而2013年由美國軟件開發者達呂斯.卡塞米發起的NaNoGenMo(國家小說生產月)則成了有名的機器寫作峯會,參賽者要求編寫計算機代碼來寫小說。此外,人工智能還能創作劇本,2016年,根據人工智能程序創作劇本所拍攝的短片《太陽升起》還入圍了某國際電影節。

  近年來,我國的人工智能寫作技術也得到迅猛發展。微軟亞洲研究院研發的人工智能程序“小冰”,在學習了519位中國現代詩人的上萬首詩作之後,寫作並出版了詩集《陽光失了玻璃窗》。清華大學研發的詩歌寫作程序“九歌”,則能夠生成集句詩、近體詩、藏頭詩、現代詩等不同體式的詩歌。筆者目前也在與北京大學世界文學研究所合作,研發人工智能傳記寫作程序。

  人工智能寫作經歷了50多年的發展,已經涉及新聞、廣告、財務報告等非虛構類寫作以及詩歌、小說、劇本等虛構類寫作。因此,“人工智能文學”在某種程度上已經成爲了現實,它指的是“以人工智能程序爲寫作主體,模仿人類寫作的行爲和機制,自動或者半自動地生成文學作品”。人工智能寫作與一些網絡自動寫作“神器”不一樣,前者能夠生成新的文本,而並非是將從網上搜索得來的語句拼湊成段落。不過,需要指出的是,目前,人工智能寫作仍然需要人類的設置和監督,真正意義上的人工智能獨立寫作尚未實現。

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  早期的人工智能寫作技術主要是結構主義的,是一種自上而下的模式,即預先爲智能體置入寫作模塊,然後爲其建立專業數據庫,這種方式又被稱作專家系統。如“布魯特斯”系統,就是將故事分解成包括情節、角色、文學主題、寫作風格在內的多個維度,其優點在於不需要太多的數據,流程清楚而且錯誤率較小;其缺點也很明顯,就是風格單一,需要人們不斷設置新的程序。

  時下流行的機器學習與大數據相結合的方法,秉承的則是一種功能主義自上而下的模式。此方式需要爲機器輸入大量的文本數據,讓機器通過自我學習和鑑別來掌握文本中的規律,這也是微軟“小冰”寫詩的奧祕。這種基於人工神經網絡的深度學習技術,使得人工智能可以在一定程度上獨立創作,人們要做的只是事先進行文本數據的標註和輸入,但是這種技術需要大量的文本數據,而對其標註、分類等工作,是極其繁重的。人工智能目前仍然需要大量的人工,並不智能。

  技術專家試圖將這兩種方式有效融合起來,但目前二者仍然處於初級融合狀態:預先設置一部分框架,再輸入一部分相對簡單的數據,這樣就減少了人類的參與和監督。如百度自動寫作程序,其核心流程“自動寫稿”被分爲了“文檔規劃”“微觀規劃”和“表層實現”等模塊,然後根據每個不同模塊來輸入數據。而未來真正將人工與智能融合在一起時,在人們爲智能體設置初始程序並輸入一定量的數據後,機器便能夠做到無監督學習,自己抓取並分類數據,生成不同風格的作品。

  另外,我們也要看到,當前人工智能寫作的本意並非創造出供人娛樂的藝術品,其初衷是解決機器自然語言理解、視覺識別和情感計算等技術問題。如谷歌爲了優化其APP與人的互動性,提高谷歌產品對用戶迴應的準確率,訓練人工智能引擎“閱讀”了2865本言情小說,這種訓練使得機器能夠更好地理解人類語言的微妙之處。當然,其“副產品”就是人工智能學會了寫小說。這同時也說明,藝術和技術是可以互相促進的。此外,人工智能通過學習人類文學和各種藝術形式,不但可以識別並理解人類的情感,還有可能學會人類的隱喻—聯想能力,而這種能力正是人們能夠實現小數據—大任務的認識之基礎。由此,人工智能或許能實現真正的智能


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