AI 勞動節創意盤點：繪畫、寫作、識別情緒……匹敵人類創造力

新智元編譯

長期以來，人類在宇宙中佔有特殊的地位。猶太—基督教的神根據他自己的形象造出了人。柏拉圖相信「logos」——心靈——是不朽的。而在上個世紀，人們都知道，人類比計算機更好，因為計算機好像有點……傻。

而今我們已經看到了一些苗頭，AI 正在展示出真正的創造力。這可能預示了一個大膽的新世界：紐約時報暢銷書榜單上滿是 AI 的作品，人們在音樂節上為巨星「雲」的新曲縱情舞蹈。我們的經濟和社會可能會發生根本性轉變。

最近有一些研究項目顯示，富有創造性的 AI 正在向我們走來。

AI 的研究工具現在很容易搞到，計算機科學則歷來瀰漫著將研究公開分享的文化。感謝這一點，這一領域不斷湧現著優秀的研究結果，與世界快速共享。

目前的 AI 研究結果就像當年的掌上電腦，相對於今日的 iPhone，它們似乎有點尷尬和幼稚，但它們背後的想法和那種原始的力量卻可以大大改變我們的生活。

讓我們聚焦一些近期的研究項目，來看看為什麼說它們越來越有創造性。

像梵高一樣作畫

風格遷移迅速成為了 AI 研究的熱門話題，因為它驚人的視覺產出：

神經網路將風格應用在照片中

這三張計算機生成的圖片風格如此明顯，證明了風格在藝術家作品中的作用。

AI跨越了怪異雜糅的邊界。它對於筆觸和著色的應用相當好地補充了主題，儘管很難將風格天衣無縫地拼接到照片里，但隨著我們進一步加深認識，這些都不是問題。

這一領域的另一個發展是 AI 在不同藝術家的風格之間自由切換：

每個藝術家、創作者和發明家都是站在他們前輩的肩膀上。模仿是創造力和藝術表現力的重要組成部分。採用他人的想法（比如他們的視覺風格）並繪製出來，就可能通過重新組合，以及通過跳出舊有思維界限的方式找到新的想法。

像莎翁一樣寫作

用伊麗莎白時期的習語寫一首五音步詩，對普通人來說是很具有挑戰性的。上面這個作品出自我們在學校給孩子們布置的一個創作實踐活動，由一個循環神經網路生成，這個神經網路把寫作過程當成是一個字一個字的生成過程。這個神經網路有1500個「神經元」——你的大腦則有1000 億個神經元。考慮到 AI 必須克服的所有障礙，這個初級寫作範本令人印象深刻。

如前例所述，神經網路的理解深度比人類作家淺。但是，前景顯而易見。隨著網路深度的增加和學習能力的增加，網路學習的句法和風格規則可以深化到語法和敘述規則中。通過恰當地應用這些規則，這樣生成模式可以很容易地催生出一個出版帝國。

進軍影視界

去年，導演 Oscar Sharp 和 AI 學者 Ross Goodwin 發布了一部令人驚異的短片《Sunspring》（https://arstechnica.com/the-multiverse/2016/06/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/）。

這是一部完全由演算法創作的科幻故事。這個演算法把自己稱為 Benjamin。現在這兩個人和 Benjamin 再次聯手，又創作了一部短片《It』s No Game》（https://arstechnica.com/the-multiverse/2017/04/an-ai-wrote-all-of-david-hasselhoffs-lines-in-this-demented-short-film/）。另外一個有名的例子是 IBM 的 Watson 為恐怖片《Morgan》創作了一部預告片（http://www.wired.co.uk/article/ibm-watson-ai-film-trailer）。

IBM 研究人員給 Watson 看了超過100部恐怖電影的預告片，分成幾段時間和場景。它對每個場景進行了一系列視覺、聲音和作曲分析，以學習如何創建預告片。然後 Watson 開始處理時長 90 分鐘的《Morgan》，以找到適合收入在預告片中的片段。

Watson 處理完《Morgan》，分出了10個場景共6分鐘的視頻。人類剪輯師通常需要10到30天才能將場景拼湊起來講述一個連貫的故事，而 AI 只用了24小時就完成了預告片。

識別人類的情緒

通過預測一句話中的下一個單詞，AI 展現出識別人類的情緒的能力。

OpenAI 發布了上述實驗——一個無監督學習程序，其任務是預測亞馬遜評論的下一個單詞，為人類情感建模。它有一個特定的神經元，可以檢測到好評和差評之間的差異。這是一個很好的例子，展現出AI理解到了更深層次的本質。

藝術家在做什麼？他在連線。他把事物之間看不見的線連在一起。——德國藝術家AnselmKiefer

雖然這個 AI 只學會了理解語言的一個小小的方面，但這是從零到一的第一步。出現更大規模的神經網路和更有效的學習方法來使得 AI 能夠理解更多它們看到的東西，只是一個時間問題。

AI 能否具有人類的創造力？

是啊，這些事情令人印象深刻，但 AI 有可能具有人類一樣的創造力嗎？

沒有任何根本原因，會造成 AI 不能像人類那樣具有創造力。信息物理學既是人類思維也是矽片的基礎。二者的運行都依照量子力學的數學原理。

大自然花費了40 億年的時間來進化我們大腦的細胞系統。人類花費了70 年在硅晶體管上。這些晶體管已經變成了超級視頻遊戲玩家，並成為了具有創造性的助手。今天運行的硬體和軟體只會日益進化，沒有障礙能阻止深度學習變得更深入更快速了。

目前的深度學習演算法和神經網路遠遠沒有實現它們的理論潛力。今天的視覺神經網路比一年前成本要低5-10倍，所用參數要少15倍，性能卻能完敗一年前的昂貴前輩。這完全得益於不斷改進的網路架構和更好的訓練方法。

——谷歌高級研究科學家Christian Szegedy

在 AI 巨大的潛能中，只需進步一點點，就足以匹敵人類的創造力了。

這對我們所有人來說意味著什麼？

人類與技術的關係在過去幾個世紀里發生了巨大變化，並預示了某種未來。有許多種方法能讓AI 的創造力使我們的社會受益，反之亦然。

壞消息

當自動計算器到來時，普通文員和簿記員的工作就會消失。個人計算機的出現取代了打字員和最初的一部分秘書。AI 也將不可避免地取代專業人士和創意。AI 對工作的取代對個人來說可能是很糟糕的，但對於一個經濟體系來說，就業創造/破壞的凈率才是經濟是否能夠順利運行的重要因素。

有證據表明，當前的經濟遇到了一個結構性的問題，中產階級的工作被摧毀，但並沒有創造出新的崗位來。MIT 科學家、研究科技進步對商業影響的Andrew McAfee 製作的 PPT 對此作了說明：

看上面的曲線圖，與創造性 AI（消滅上圖靠右的高技能工作）、機器人和自動駕駛車輛（消滅上圖靠左的低技能工作）在一起，有很多工作崗位將面臨同時消失的風險。社會重新創造技能（re-skill）是需要時間的，如果衝擊來得過於突然，那麼很可能會出現經濟衰退。

另一方面，好消息

創造性 AI 很有可能為我們的社會帶來巨大的好處。

在計算機的輔助下，如今數學家可以證明以前永遠不可能證明的事情。數學家設定一個目標，然後計算機會負責探索所有可能的空間和方法來證明它。「上帝之數」——20 就是這樣被發現的（詳見下文注釋）。類似的，建築師利用計算機對物理學的理解提出建築設計，這是單靠人力無法完成的。我們已經大量使用了智能工具，隨著智能化的發展，我們也將越來越聰明。

【注釋】所有的三階魔方都能在有限步數內復原，1982年，佛雷與辛馬斯特合著的《魔方手冊》定義任意的三階魔方都可以保證最少 n 步復原，並稱呼 n 為上帝之數（God"snumber）。在此書中，證明上帝的數字介於17~52之間。此後不斷有人推進研究。在2010 年，包括 Tomas Rokicki 和 Morley Davidson 等人的研究團隊證明任意組合的魔方可以在 20 步內還原，現在上帝之數正式定為 20。

創意 AI 將讓導演以前所未有的規模創造藝術：視頻遊戲里，每個人物角色的對話都來自無數的普利策獲獎小說；CGI（computergraphic image）電影中，每一位演員，哪怕是最無足輕重的，都將成為用心、即興發揮的專業角色。

AI 研究人員（Artificialresearcher）將協助物理學家深入探索宇宙的秘密。AIUX 設計師可以對全世界每個APP 的每個像素傾注前所未有的關注。AI 城市規劃者可以完全不同的方式設計我們的城市空間，讓人們的生活更幸福、安全，更有成效。

AI 正在展現它擁有創意的第一步。當然，如今還無法與梵高或莎士比亞相媲美，但 AI 進步的速度令人震驚，也沒有理由將其超人的創造力停下來不發展。這可能給人類經濟帶來嚴峻的挑戰，也為人類提供解決棘手問題的巨大能力。

上圖名為「040502」，是 2004 年由機器人、人工智慧畫家 AARON 在紙上繪製的一幅油畫。來源：newatlas.com

原文地址：https://medium.com/sketchdeck-developer-blog/ai-is-already-being-creative-e2c1fd3a4c7d

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