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AI面前文学会是人类最后一片情感领地吗? 百度大脑洞

时间:2019/3/14 3:07:29 点击:

  核心提示:   这首以“时间”为题创作的古体诗,如果不提前告知的话,你能想到是AI写出来的吗?甚至连出题人本人,著名科幻作家刘慈欣都评价说:“写得很好,看不出是机器写的”。   一年时间之内,连续两场人机对弈迅...

  这首以“时间”为题创作的古体诗,如果不提前告知的话,你能想到是AI写出来的吗?甚至连出题人本人,著名科幻作家刘慈欣都评价说:“写得很好,看不出是机器写的”。

  一年时间之内,连续两场人机对弈迅速搅动着互联网线上线下所有人的敏感神经。电脑背后那个“围棋高手”似乎永远没有情绪波动,远超人类的冷静表现也让关注者不由地产生想象:

  2014年3月17日,美国洛杉矶发生4.4级地震的时候,《洛杉矶时报》对地震的相关报道就是由其编辑部的机器人写作和发布的。据媒体报道,该新闻从撰写到发布仅用3分钟,除了能够应对地震等突发新闻之外,还有专门快速写作犯罪新闻的机器人系统。

  2015年9月10日,腾讯财经尝试启用写稿机器人“Dream writer”,发表了一篇关于8月份CPI的稿件。

  2015年11月7日,新华社的机器人新“员工”———“快笔小新”开始正式入职。据介绍,“快笔小新”供职于新华社体育部、经济信息部和中国证券报,可以写体育赛事的中英文稿件和财经信息稿件。

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  2016年5月29日,绵阳市发生4.3级地震。“地震信息播报机器人”仅花了6秒钟,就写下了560字的新闻稿件。其中内容包括地震参数,震中地震历史,地震周边村落、乡镇的基本情况,地震所在行政县所在的情况,全程自动写作,自动发布,无人为介入。

  对于AI的新闻写作,有业内人士表示,机器人所替代的工作,不过是一些能用模板、数据来替代的短平快的稿件。真正个性化的写作,比如深度报道、调查报道、人物报道等,机器人不可能替代记者的主导作用。

  因为机器人在数据处理上占有优势,可以帮助传统记者更快速有效地完成基础信息的采集,提高新闻报道前端效率。传统记者也可在此基础上作全局把控,深化和细化对信息的加工与分析,从而输送更有深度与温度的新闻稿件。

  2017年5月,100%由人工智能生成的诗作《阳光失了玻璃窗》,集结成册传到读者手中,这样的画面颇具科幻意味。这本诗集所包含的139首现代诗,全出自微软机器人“小冰”之手。

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  如果本就不重韵律的现代诗创作让你觉得有些“投机”意味,那么AI的古诗写作或许可以稍稍修正一些你的看法。以目前百度的度秘APP以及手机百度APP为例,它们均搭载了“为你写诗”功能,给出你想要的关键词,即可快速得到一首由AI创作的命题古诗:

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  5月中旬,在中国当代文学南京论坛上,多名作家围谈人工智能对文学的影响。在作家韩少功看来,人拥有千差万别的契悟、直觉、意会、灵感、下意识、跳跃性思维,一旦面对实际生活的千变万化,如何创造出新的审美和价值,超越成规俗见,目前可能是人工智能无法逾越的障碍。

  新闻快报可以照抄模板,诗歌创作没有规矩,那么情节刻画和人物塑造等等要求非常严格的小说,AI能写吗?能!

  这段文字出自一篇科幻小说《计算机写小说的那一天》,它的作者就是一个机器人。这篇小说在2016年3月参赛了日本第三届“星新一”文学奖,并成功通过初审入围。

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  名古屋大学教授佐藤理史说,“星新一”文学奖初评入围的标准比较低,“把不出现奇怪的日语放在第一位,暂时不考虑是否生动有趣”,这也是机器人小说能够入围的原因。

  日本科幻小说作家长谷敏思则表示,“能够完整写出小说太令人震惊了。如果100分满分的线分,未来令人期待。”不过他同时也认为,机器人小说目前“对角色的刻画还很粗,情节的转换也不够自然、对于故事的交待也不够巧妙。不能算很好的小说,距离星新一奖得奖的距离还很远。”

  看过了AI的新闻报道、诗歌创作和小说片段,也许你会对文字工作者的未来产生一丝担忧。但是,正如各个创作领域的专家所说的,AI的写作更像是在海量文字数据之中进行的“填词游戏”,或者说始终还是在“做数学题”。

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  以擅长创作古诗的度秘来说,它的创作过程充满了理性的统计和运算:百度度秘首创诗歌规划模型,根据一个关键词,“联想”出主题,进而创新作出诗句。度秘的作品因此拥有人类的情感和意境。依托大数据与机器学习,度秘分析整合古诗词的韵脚和语境,重新生成新的诗句,甚至还能写出“藏头诗”哦!

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  首先,我们不限制用户的输入。它可以是一些关键词、短语、句子甚至文档。以前的方法只能支持一些关键词或必须提供诗的第一行。

  其次,我们会根据用户的输入确定这首诗的主题,每一行都有一个特定的子主题,保证生成的诗是连贯的、有条理的。而之前的方法基本上只能够保证第一行是符合用户意图的,下一行可能就会文不对题。

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  不需要专家知识,是一个端到端的模型。它试图模仿人类开始写作前,先规划一个写作大纲的过程。整个诗歌生成框架由两部分组成:规划模型和生成模型。

  规划模型:将代表用户写作意图的 Query 作为输入,生成一个写作大纲。写作大纲是一个由主题词组成的序列,第 i 个主题词代表第 i 句的主题。

  生成模型:基于 encoder-decoder 框架。有两个 encoder, 其中一个 encoder 将主题词作为输入,另外一个 encoder 将历史生成的句子拼在一起作为输入,由 decoder 生成下一句话。decoder 生成的时候,利用 Attention 机制,对主题词和历史生成内容的向量一起做打分,由模型来决定生成的过程中各部分的重要性。

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  从传统方法到深度学习,诗歌生成技术有了很大发展,甚至在一定程度上,已经可以产生普通人真假难辨的诗歌。但是目前诗歌生成技术,学习到的仍然只是知识的概率分布,即诗句内、诗句间的搭配规律,而没有学到诗歌蕴含的思想感情。因此尽管生成的诗歌看起来有模有样,但是仍然感觉只是徒有其表,缺乏一丝人的灵性。

  显然,在AI写作这种“撞大运”似的排列运算之下,读者最看重的“创造力”似乎在AI身上并不能看到太多的展现。在“创作”中,AI挑选了它认为很不错的这些词语,安放在故事的各个位置组成了一个“完整”的故事结构。

  文学最大的价值在于朦胧感、在于隐晦、在于隔靴搔痒,我举一个文学著作《金瓶梅》的例子,《金瓶梅》里面有一段描述潘金莲与武松对话:潘金莲说:你若有心,吃我这半盏儿残酒。这句话表面看非常平常,但是蕴含的隐晦意味是 AI 很难模拟出来的。

  想到一个前人所未想到的内容来隐晦的描述,这就是 AI 难进行文学创作的原因之一,AI 或许会比赋前人,但是很难实现独创性。第二是 AI 能不能把好的原创识别出来,AI 可以有别出心裁、有创意的修辞手法或者文学技法么?我觉得可以有,但是问题在于那么大的数据量,它能不能从中提取出来,我觉得这也是一个需要思考的问题。

作者:不详 来源:网络
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