人工智能会取代人类的艺术创造力吗
【热点观察·当文艺创作遇上人工智能①】
中央美术学院2019届硕士毕业生中，有一位叫夏语冰。毕业前夕，夏语冰的画作同其他同学的作品一道，参加了中央美院研究生毕业作品展。
夏语冰的作品，获得了中央美院老师们的高度肯定。该校的邱志杰教授专门为她的作品写下一大段褒扬的评语。另一位教授，受夏语冰作品的启发，还专门为她创作了一段音乐。
6月15日，夏语冰将赴杭州参加跨界艺术展览；7月5日，夏语冰将以画家身份在中央美术学院举办个人作品展。
不过，夏语冰并非现实中的真人。她是微软研发的一款人工智能机器人。这款在微软内部被叫作“小冰”的人工智能机器人，被培养学习绘画已经22个月。从刚开始画得很丑，到慢慢提升，小冰作为一个“画家”成长的过程，就像追求艺术的人类一样，经历了一个漫长、痛苦、艰辛的过程。经过22个月的学习培养，小冰的绘画作品，达到了一定的艺术水准，才被破格批准化名“夏语冰”参加中央美院研究生的毕业画展。
在过去两年的人工智能的风潮下，人们除了目睹小冰作的画，欣赏了小冰写的诗，听到了谷歌开发的人工智能机器人Magenta创作的歌曲……艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI（人工智能）占领了吗？
1.写诗绘画样样精通
“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦”，这是机器人小冰写的一首诗。发布于两年前的人工智能“少女诗人”小冰，经过不断的深度“学习”，如今已具备强大的“创作”能力。只需上传一张图片，给几个关键词，小冰就能在10秒内替你创作出诗歌初稿。
在研发过程中，工程师们曾用27个化名，在报刊、豆瓣、贴吧和天涯等多个网络社区的诗歌讨论区中发布小冰的作品，在此过程中，没有人发现作者是个机器人。后来，小冰研发团队从小冰写成的数万余首诗中挑出139首结集出版，取名《阳光失了玻璃窗》。
“少女诗人”小冰“出道”后，引起人们的极大关注和讨论，因为这跟AlphaGo打败柯洁还不一样。下棋本质上就是一个通过海量大数据和超强计算能力求落子最优解的过程，还属于“弱人工智能”范畴，但文艺创作完全是一个创造性的工作，而是否具备创造性思维，一向被视为由“弱人工智能”到“强人工智能”的分水岭。
据微软（亚洲）互联网工程院副院长、微软小冰项目负责人李笛介绍，为了达成写诗技能，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，被训练了超过10000次。一开始，小冰写出的诗句毫不通顺，后来慢慢形成“独特的风格、偏好和行文技巧。不过，诗歌界对此并未给出好评。比如，诗人于坚就认为小冰的所谓写作只是个语言游戏，“无论输出多少句子都算不得真诗，因为真诗是有灵性的”。
如果说“诗人”小冰的创作仍是基于对海量文字的统计和计算，那“画家”小冰的模型已开始基于情感计算框架。换句话说，“画家”小冰不仅具有IQ（智商），还开始具有EQ（情商），并且其“创作”开始基于情感激发。这个模型有两个非常鲜明的特点：会大量使用诱发源，不是让机器把一种已有的视觉元素，进行复制、拼接，再转成另外一种风格重新生成，而是要求在诱发源的帮助下，激发人工智能进行新的创作。该模型通过对过往400年艺术史上236位人类画家画作的学习，已能独立完成100%原创的绘画作品。
此前世界上大多数人工智能的开发都是围绕着任务驱动型、知识型的路线来架构。但近些年，各大科技公司越来越重视对人工智能EQ（情商）的开发。除了微软的小冰，亚马逊开始希望Alexa能够有同理心，百度也提出“智能体”的概念，要求人工智能更加有个性，更加有“人设”。人工智能的构建已经从单纯的IQ开始向“IQ+EQ”演变。长此以往，人工智能将不仅具备人类的智慧，或许还将拥有人类的情感。艺术是人类情感符号化的表现形式，当人工智能拥有情感，并且能够依靠情感激发来进行文艺创作，那人类独有的文艺创作能力的确会受到极大的挑战。
2.离人类的水平还有点远
不可否认，无论是专家学者，还是艺术家，大部分人都不认可人工智能机器人写的诗、画的画、作的曲是艺术品。因为艺术被认为是创作者对客观世界的认识，是其主观情感的呈现，而艺术活动更多是一种创造的过程，它充满感性色彩，人类艺术创造最大的特征就是情感化。而人工智能是理性的，它整套艺术生产逻辑基于数据，即便人工智能的文艺创作开始加入情感激发和随机化模块，但创作的内容仍然是从大量作品中提取、分解、组合而成，这种重组方式不能称为情感化的艺术创作。国外也有学者认为，人工智能目前没有可能创造与人类智力相当或者超过人类智力的作品，因为极具个人色彩的创造性活动是无法复制的。
人类对人工智能文艺创作能力的抗拒和排斥，一方面基于主观情感上的“一时难以接受”，因为在人工智能时代，文学艺术可能会是人工智能机器人留给人类的最后一片施展才华的乐园；另一方面，人工智能在文艺方面的“造诣”，尚处在“低幼”阶段，离人类的文艺创作水平还差很远，并且在相当长一段时间内，仍然难以跟人类匹敌。
以小冰的绘画作品为例，乍一看，颇具“艺术色彩”，但仔细观察会发现，那些作品仍然难以摆脱元素堆砌的痕迹。就像“中国的城市化进程”这个主题，小冰所画的内容基本上都在“建筑”“人”“家具”这几个模棱两可的元素上来回重复。而即便是输入“城市”这个关键词，小冰依旧会把城市跟椅子、时钟这类元素联系到一起，画作也不算完整，甚至过于抽象。
目前来看，人工智能对人类艺术的冲击，大部分还是体现在心理层面。在未来相当长一段时间里，人工智能还是很难接替艺术家的创作，即便这些智能机器人创造出一些被人类认可的“艺术品”，那也是基于人的参与设计。人们需要通过了解创作者的人生经历、社会背景、内心情感，才能试图揣测一件艺术作品的深意，而人工智能机器人的“文艺创作”，整体上还难以使其“作品”充满这种感性的色彩。
面对争议以及种种“不看好”，人工智能的开发者们显得有些无奈。“无论是‘少女诗人’小冰，还是‘画家’小冰，从一开始，我们就把它当作一款产品看待，我们从未想过，要让人工智能与人类的顶级艺术家进行PK，以证明谁的水平更高。”微软（亚洲）互联网工程院人工智能创造及商业事业部总经理徐元春坦言，现在人工智能的文艺创作能力，仍存在较大局限性，但他也呼吁人们不要带着“有色眼镜”去看人工智能创作，希望“让子弹飞一会”，多给人工智能一些成长的空间。
3.艺术家不应一味排斥而应加以利用
人工智能对于人类生存现实基础的改变，迫使人们不得不重新思考艺术与现实的关系、作家和艺术家在艺术活动中的地位、艺术存在的意义及其终极走向等一系列问题。正如艺术批评家李心沫所言，当人类的绘画作品和运用人工智能程序绘制的作品，已经很难被人进行区分的今天，我们已经无法对人工智能视而不见，一味地唯我独尊或排斥是没有意义的。
在人工智能与经济社会同频共振的趋势下，艺术世界将会发生巨大改变，并重塑艺术的边界，其未来是否会影响到艺术家的主体性身份？是否原本只有人类可以胜任的艺术工作，将被人工智能所取代？这些问题，只有交给时间来回答。
从积极的角度看，人工智能的迅速发展，虽然给文学艺术的发展带来了空前的挑战，但也带来了前所未有的机遇，人类从现在开始就可以很好地利用人工智能，来丰富自己的文艺创作。李开复在《人工智能》一书中就指出，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅依靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的，几乎一定可以由机器完成。最体现人的综合素质的技能，比如人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美和创造性思维，基于爱、恨等情感与他人互动的能力，则在人工智能时代最有价值，也是最不容易被替代的。
对文艺家而言，人工智能技术可以助其一臂之力，帮助他们提高学习效率，在极短的时间内阅遍人间所有的艺术精华，达到青出于蓝而胜于蓝的效果。人工智能机器人还可以为艺术家锦上添花，分析素材，增强和丰富艺术表现手法，让他们的艺术创作更上一层楼，给人类多彩的文学艺术世界增添更加绚丽的色彩，让文化消费者能体味更为赏心悦目的艺术之美。
比如，小冰的绘画能力所瞄准的落地场景是服装面料的图案设计。李笛介绍，以小冰人工智能框架为基础，微软已经同中国纺织工业联合会以及几家最大的纺织面料企业合作开发了人工智能纺织服装面料图案设计平台。该平台可以不重样设计出1026种服装面料纹样和插画。另外，小冰也参与到了广播电视节目的制作中，截至目前小冰已经为63家电台和电视台生产了2800多小时的节目。
无论是今天的被动输出，还是未来通过持续深度学习实现主动表达，人工智能为人类的文艺创作都提供了多种可能性。尽管对人工智能介入文艺创作褒贬不一，但无论文艺家还是人工智能的开发者，在一点上是有共识的，那就是：艺术家要保存人类的创造力。
（本报记者 韩业庭）
AI绘画可以取代人类画家吗
我们所处的时代，是一个智能化的时代。很多看上去专属于人类的领域，正在经受智能化大潮不间断的冲刷、侵蚀和淘洗，绘画也不例外。
2019年夏天，中央美术学院研究生毕业展上，展出了一套系列组画《历史的焦虑》，从表现手法和观念上来说，这些画并没有太多新奇之处，但绘画语言娴熟，格调不俗。当观众知道作者的身份后，纷纷驻足欣赏。原来，这组画的作者“夏语冰”，其实是人工智能机器人“微软小冰”，她是实验艺术系教授邱志杰的“研究生”，而这组作品则是她通过三年的深度学习后自动生成的画作。今年8月，在美国科罗拉多州博览会的美术比赛中，一位游戏设计师通过人工智能绘画工具生成的作品《太空歌剧院》，参加了数字艺术单元的竞赛，获得第一名，在插画圈引起热议，并漫溢到整个网络。
面对人工智能绘画创作能力日新月异的进展，有人感叹：“我们正在目睹艺术的死亡。如果创造性工作也会被机器淘汰，人类还拥有什么？”
这确实是一个需要每个绘画创作者思索和直面的问题。作为插画师，这几年我也在积极关注、使用人工智能绘画工具，同时在思考：人工智能绘画程序能代替人类绘画创作者吗？绘画创作者该如何应对扑面而来的人工智能浪潮？
人工智能绘画创作的内在机理
人工智能绘画工具不是近几年突然出现的，它已经有几十年的发展了。用人工智能进行绘画创作，可以追溯到上世纪50年代初，那时美国艺术家拉博斯基用示波器制作的数字作品，主要是曲线集合的有序变化，非常抽象。事实上，这一时期的人工智能绘画工具，还不能创作写实作品。这种情况随着人工智能绘画程序“亚伦”的出现而改变。“亚伦”不是在电脑上生成数字作品，而是通过控制机械臂去作画。经过不断迭代，到上世纪80年代，“亚伦”已经可以进行写实创作，其风格是程序开发者哈罗德·科恩创作的翻版。
近年来，深度学习神经网络的发展，推动了人工智能绘画程序创作水准的快速提升。今年非常热的人工智能绘画程序，如DiscoDiffusion、DALL·E2、Midjourney、StableDiffusion，都建立在深度学习神经网络的基础之上。
它们的主要工作原理是：收集大量前人创作的作品，通过算法对其进行分类和识别，然后生成新图像。2018年，《埃德蒙·贝拉米》在佳士得拍出43.2万美元的高价，这幅肖像画的创作者是巴黎艺术团队Obvious，2016至2017年间，他们收集了15000幅经典肖像画，涵盖14世纪到20世纪的作品，然后利用“生成式对抗网络”算法对它们进行处理，最终制作出一系列人工智能肖像画，其中就包括这幅拍出高价的作品。
可以看出，人工智能绘画程序的创作，本质上是计算。科学家把程序接入一个绘画数据库，再用算法对这些作品进行视觉风格的分析和学习，进行图像模式的识别和计算。现在，人工智能绘画已经进入“text-to-image”（文字生成图像）的新阶段，用户打开人工智能绘画程序，提供一个词群来描述所想要的内容、风格、材质，绘画程序就能进行解析，生成相应风格的画作。
人类独有的生命体验仍不可替代
这种需要人类进行数据投喂的智能程序，属于弱人工智能。在我们现在所处的弱人工智能时代，人工智能绘画程序，不论怎么精巧、强大，都没有自己的意识，只是从属于人类创作者的工具，这也是由艺术的本质决定。
马克思主义认为，艺术是审美的社会意识形态，是特殊的精神生产，它通过感性的形象来反映世界、表达感情，是人的本质力量的对象化。绘画创作是“有感而发”“感同身受”，是内心情感的升华或宣泄。法国艺术史家丹纳也指出，艺术作品的产生，取决于时代精神和周围的风俗。绘画创作者的创作，是创作者独特生命体验、审美和情感的表达，还或隐或现地传递着一个时代的精神情绪。
绘画创作中的这种“意向性”，是人工智能程序所不具备的。人工智能绘画创作，离不开科学家和艺术家的选择性输入和训练，它没有自己的情感、意志，没有绘画创作者在其所处的时代背景下，那种特有、复杂的生活体验和人生阅历。虽然人工智能程序能精准对笔触、颜色、构图、空间、形状、纹理等特征进行模仿，但它进行艺术创作时，更多的是“根据一个指令，深度学习数据库，叠加优化出方案”，暂时还无法主动地提炼出属于一个鲜活创作者的“生命故事”来注入作品、感动观众。
如今在视觉上，人工智能已经可以创作出别具一格的专业级绘画作品，但AI画作的价值，关系到艺术价值、功能等方面的界定，而我们的审美体系中的审美主体还是人，艺术价值的评判体系，还在由人所主导。正如邱志杰所言：“艺术的价值不单是美学的，也是社会的，更是一个政治经济学的问题。”对于绘画创作而言，创作者个人的思想、情感、审美和智慧，仍是绘画作品的最大生命气韵和价值所在。
由于人工智能绘画程序是基于“前人的数据库”去创作，其演化建立在当下这一刻往前所有艺术风格的数据库之上，其表现手法和风格，跟这个时代最前沿的风格相比，是有些滞后的。以笔者所在的插画领域为例，这个领域的活跃艺术家，还在一分、一月、一年的时间进程中，创造着属于当下这个时代的风格和“艺术史”。
即使有一天，人工智能真的发展到有自我意识了，传统绘画仍有其不可替代之处。人的艺术创作，是跟物质、跟真实世界的互动，画面从无到有的过程，是有触感、有味道、有人的精神参与的。只要人的肉身还存在，人类就会有对肉身感知、表达的持续渴望，其结果是，手工、手感、手绘会不断焕发生机，让传统作画方式回到艺术领域“收复失地”。
以开放的心态拥抱智能绘画
人工智能技术浪潮澎湃而至，作为绘画创作者，是不能无动于衷的。人工智能专家吴军说得好：“任何一次技术革命，最初受益的都是发展它、使用它的人，而远离它、拒绝接受它的人，在很长的时间里都将是迷茫的一代。”
人工智能绘画工具，像摄影术的发明一样，为艺术家提供了新的创作介质和可能。作为绘画创作者，应该以开放的心态去拥抱、利用这种创作工具。
我们可以把人工智能的绘画作为启发自己灵感创意的一把钥匙。由于其技术与工具特点，人工智能绘画程序在一定程度上可以超越人类创作者知识结构、想象力，以及所处文化环境的限制，迅速生成一些出人意料的图像，极大地提高创意过程的效率，带来一些新的可能性。
我们还可以用这种新的工具来展示自己的创意。随着人工智能绘画对算力和计算机硬件要求的降低，越来越多的人用人工智能画画，人们对它的接受与认知，会逐渐从猎奇转变为欣赏。人工智能作画，也可能会像摄影、电影那样，逐渐从一门技术变成了艺术门类中的一种。
现在的人工智能绘画程序，已经可以通过文字描述生成绘画，但正如有了相机并不等于就会摄影一样，要想用它创作理想的作品，创作者的审美素养仍非常关键。从笔者使用人工智能绘画软件的体会来看，文字描述虽然降低了绘画的门槛，但要想用人工智能绘画工具创作一幅好作品，创作者仍必须不断发挥想象，进行调试、补充、修改。插画师、设计师、画家有良好的绘画功底，他们熟悉不同派别的画作特点，不仅可以用精准的语言描述，还可以导入草图，帮助人工智能程序更好理解描述语言，以获得相应构图和配色，并通过后期修改、补绘调整细节，因此他们用人工智能绘画工具创作出来的作品，往往是常人无法企及的。
提升创意、审美能力，必须“外师造化，中得心源”。创作者要亲近自然、深入生活，在自然社会生活的实践中历练熏陶，保持敏锐的观察力和感受力，练就识美和懂美的眼睛。同时，要博览群艺、广泛撷取，从文学、戏剧、电影、音乐、舞蹈、雕塑、建筑等其他艺术门类中吸取营养，丰富自身的认知和扩充心灵的纬度。此外，还需要创作者具备工程师的思维，系统思考自己的创作脉络，并能运用新的技术和手法，将自己独特生命体验融入创作表达中。无论未来智能技术大潮如何汹涌，笔者认为，这些都将是绘画创作者安身立命的根基所在。
（作者：韩娴，系插画师、绘本作者）
（本文配图均为作者使用百度文心大模型ERNIE-ViLG文生图创作。）
[责编：庞聪]【李丰】人工智能与艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗?
2016年开始,以AlphaGo为代表的人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)大出风头,并成为学界和业界持续讨论的热点。人工智能本来并不是新话题,这次大放异彩是因为深度学习卷积神经网络算法实现了商业级突破,从而打开了一片广阔领域。这个突破被认为是一个科技革命级别的进展,因为这种策略的成功并不限于围棋领域,而可以在多个领域实现同样级别的进展并产生颠覆性影响。这其中也包括艺术领域。譬如,2015年8月德国西奥综合神经科学研究所在arXiv.org展示了研究成果,让基于深度学习算法的AI通过对梵高作品的“训练学习”而掌握了绘出梵高作品的能力,即能根据输入的实景照片“绘出”一张具有梵高典型风格的画作,以至不知情的观众可能将之认作梵高未被发现的作品。12016年,微软公司开展了一个类似项目“下一个伦勃朗”,即试图“教授”一个AI“学会”伦勃朗的绘画选题与技巧,最终成果是由AI生成了一幅伦勃朗式男子肖像画并通过3D打印出来。可以说,把这幅作品挂到伦勃朗博物馆里也毫无异样。2而在2018年10月23日佳士得Prints&Multiples拍卖会上,一幅被叫做EdmondBelamy肖像的AI作品还将以七千到一万美元的价格起拍。3
已经和将要进行的类似尝试还有很多。这就带来了一个问题,即AI最终有没有可能像它在围棋领域碾压人类棋手一样,最终超越并完全取代人类艺术家?有些人乐观地认为随着深度学习算法的潜力被挖掘出来,这是迟早的事情,或者说人工智能在任何领域超越人类都只是时间问题,艺术AI超越人类艺术家只是其中的子问题。也有人认为这并不会成为现实,因为围棋与艺术创作属于不同的领域,而人工智能按现有算法,无法具有真正的创新能力。当然,更多人持一种观望态度,对此不置可否,我们在这个问题上的直觉也的确是很模糊的。
本文的目标正在于澄清这个问题。
一、艺术概念的创造性要件
对于艺术家来说,艺术作品可分为“创作”和“习作”。“习作”指为了实现特定训练效果而做的针对性练习,临摹或模仿别人的作品也没有问题,并不必然要求作者独特或完整的表达;而一件作品能被称为“创作”最重要的特征就是,这件作品或是主题观念,或是表现手法,至少在一个方面是崭新和独特的。这有时依赖于艺术家对私人经验的深度挖掘,有时来自于艺术家单纯寻求与他人或既有作品的差异。总之,只有具有了某些创造性因素,才称得上“创作”。
所谓“创造”,按其本意,意味着从无到有,不依赖任何前因而凭空产生出了超越既有经验的新因素。新创造物与既有物应有着本质差异,因此无法被归入之前的类别之中。“创造”曾被认为是上帝的特权,随着人文思潮兴起,人的创造能力得到了确认和强调。在艺术史上与此对应的是,文艺复兴前所盛行的是写实倾向的宗教画,艺术被定位于忠实地反映自然或为宗教教化服务,并默认了对人创造性的压制;而文艺复兴之后的艺术史历程可以看成是对人的创造能力不断肯定和解放的过程。在现代派之后的当代艺术更明确把“创新”和“突破”作为核心目标和取向。
这要求艺术家总要在既有艺术经验范围之外提供一些“彻底的新东西”出来。所谓“彻底的新东西”,意味着其不能被既有的创作原则所统摄,甚至是对传统的彻底决裂。这些新经验扩充了人类直感经验范围,同时这个扩大了的范围又成为了新的超越和突破的对象。这是对艺术概念,尤其是当代艺术概念最纯粹和最狭义的理解,否定这一点就完全无法整体把握当代艺术脉络。也正因为当代艺术创作的目标就是定位于打破固有和习惯性的理解方式,当代艺术品常表现得“令人费解”,但这正是凸显其创新本质的内在要求。
如果一件作品完全落在了某个传统之内,或本身就是一种重复和模仿,那么就丧失了被载入艺术史的资格。这本身也是艺术史生成的基本逻辑,积极介入传统可以让艺术家更容易被理解和接受,但艺术家对艺术史的否定性“借鉴”和重新定义使其能够被载入艺术史。即使在前现代,艺术史的形成逻辑也绝不是单纯地记录,巨大数量的艺术家群体中技法足够精湛的艺术家并非少数,但能被载入艺术史的终究寥寥无几。这纯粹是因为外在偶然原因吗?即使在写实主义的大框架内部,能被载入史册的艺术家也一定是在技法或效果呈现上有所创新或具有独特性。所以,艺术,尤其是当代艺术的核心精神之一就在于突破和超越既有经验,而不是重复、模仿或仅仅技法上的纯熟。框定了我们所讨论的艺术创作的基本含义之后,我们再来看另一个主题,深度学习人工智能。
二、深度学习的基本原理
“智能”可泛化为一种信息处理系统。人类接受外在刺激并做出反馈,以实现具有明确目的性的复杂功能,因而被认为是具有智能的。人工智能则意味着这样一种信息处理系统是由人工设计和制造的。而本文谈及人工智能的含义比字面意思要更加狭窄,即特指以AlphaGo为代表的基于深度学习卷积神经网络算法的人工智能。
经典的人工智能算法可以被看成是建立在“归纳建模”思路上,即模型来自于对规律或规则的归纳,建模即在描述被描述对象的规则或本质,所以模型中的每个变量和函数都具有特定的规律或规则意义。这是我们熟悉并能够直观到的建模方式。譬如战胜卡斯帕罗夫的“深蓝”电脑程序就是技术人员根据几个国际象棋大师顾问的总结意见设计的。所以其基本设计思路是借助模型进行穷举,即利用计算机的计算力优势遍历一步棋后的所有可能性(事实上深蓝的算法有“剪枝”优化,并非“所有”可能)。对于设计人员而言,深蓝电脑是一个透明的“白箱”,深蓝电脑的对弈策略不会超出设计人员的理解,只是利用了计算机计算速度更快的优势而已。这跟用计算器计算多位数乘除的运算比人心算的速度更快并没有本质区别。这很直观也很容易理解,所以我们也很清楚深蓝的可能性界限所在,即深蓝的博弈策略本身不会超出编制程序的象棋专家的掌握范围。
而围棋、图像识别、金融交易等领域比国际象棋要复杂得多,所以无法用归纳建模的方式来处理。也正是思路上的转换,导致了AlphaGo强大而神秘的力量。深度学习卷积神经网络的核心思路在于建立一个“预测模型:用一个拥有大量参数的万能函数来拟合用户所提供的训练样本。这个数学模型如同一个橡皮泥,可以通过变换它的参数集被塑造成任何形状。”4数据拟合是一种把现有数据通过数学方法来代入一条数式的表示方式。现实应用中,我们常会获得一些离散数据但又希望得到一个连续的函数或更密集的离散方程与这些离散数据相吻合,这也就是拟合的过程。“利用用户提供的训练样本对模型进行训练的目的,就是选择最优的参数集,使模型能够很好地拟合训练样本集的空间分布。通过训练得到的预测模型,实际上把训练样本集的空间分布提取出来并编码到其庞大的参数集中。利用这个训练好的预测模型,我们就能够预测新的未知样本x的标签或属性。”5
围棋的“取胜规则”比围棋规则本身复杂得多,人类棋手无法用归纳方式完成。AlphaGo“利用深度卷积神经网络这个万能函数,通过学习来拟合两千多年来人类所积累的全部经验及制胜模式,并将其编码到神经网络的庞大参数集中。对于当前棋局的任何一个可能的落子,训练好的神经网络都能够预测出它的优劣,并通过有限数量的模拟搜索,计算出最终的获胜概率……由于AlphaGo对每个落子以及最终胜率的预测,是建立在围棋界两千多年来所形成的完整知识库之上的,它的预测比人类最优秀的棋手更准确。”6可见,AlphaGo所找到的围棋取胜规则一定超出了人类理解,因为预测建模是在用拟合方式刻画离散样本间的外在联系,因此“万能函数的参数一般不具备任何物理意义,模型本身往往只能用来模拟或预测某个特定事物或现象,并不能揭示被描述事物或现象的本质及内在规律。”7所以即使是AlphaGo设计者也不可能直观把握到。对于设计者来说,AlphaGo一旦开始了训练和学习,它就变成了一个以最终取胜为导向的“黑箱”。设计者只能根据AI系统输出的外在结果来检验其运作有效性。所以AlphaGo给我们一种强大又神秘的印象,乃至让我们对AI的能力做出过多想象。
熟悉深度神经网络的基本原理,了解AlphaGo的强大能力是如何获得的对于处理我们的主题非常重要,因为这既框定了我们的讨论对象,也为问题本身提供了解答思路。我们可以看到,深度学习算法有两个关键步骤:
1.通过“训练”得到拟合了足够多样本的参数集和万能函数,即一个“预测模型”。
AlphaGo就拟合了两千年来人类积累的全部经验及制胜模式,并通过不同版本的自我对弈生成了3000多万个对局,并编码为庞大的参数集。
2.根据这个预测模型来处理和评价任何新样本,或在诸多新样本中选出与已有模型拟合度最高的那一个。
在对弈中,AlphaGo就是借之前得到的预测模型评估每一个可能落子点所带来的获胜概率,并总是选择胜率最大的那一步棋来走,以此发挥出计算机(远超任何人类棋手)的稳定性优势取得最终胜利。
在这样一种策略中,隐含着一个重要预设,即新样本与旧样本被看成是同类的事物。因为只有这样,才有理由将根据旧样本得到的模型应用于新样本。这个预设在我们处理下棋、人脸识别、金融乃至政治决策之类的情形时是没有问题的,因为在这些领域,我们遇到的几乎全是重复性经验,“日光之下,并无新事”。我们默认围棋的取胜规则、人脸的特征或群体人性是不会变化的,所以只要样本数量足够大,取样方式和算法设计足够合理,那么就可以针对这些复杂领域的问题建立起有效的模型来,进而处理在时间上属于新情况,但本质上并不会脱出既有样本范围的新对象或新样本。
三、原则上的不相容性
至此,我们可以把以AlphaGo为代表的人工智能突破的基本原理概括为:利用深度学习算法和计算机的算力优势处理数量巨大且纷乱复杂的历史样本,从中得到一个预测模型,并以此处理与历史样本同质或相似的新样本。但这种策略在前述诸领域的有效性恰恰导致了这种策略在艺术领域里的注定失效。而且这种失效是概念上的,内在于深度学习原理和艺术概念本身,不可能随着深度学习算法的改进而解决。
按我们上面的分析,艺术概念本身蕴含着对既有艺术经验的突破,创作总意味着扩展了既有艺术作品的范围,换句话说,一个艺术创作新样本只有不能被深度学习算法根据艺术史经验建立起来的万能函数所完全拟合,才算得上“艺术创作”。深度学习算法本质上是经验回溯式的,既没有脱离既有经验的取向,也没有脱离既有经验的可能。而艺术家对经验的利用方式不同于AlphaGo,后者是对既有经验的模仿与拟合,而艺术家会在借鉴之外最终谋求对经验的否定和差异化。深度学习的运作机制与当代艺术的本质旨趣在根本上是逆向而行的。艺术家与“时尚引领者”之间一个共同点是二者都始终保持一种不断突破当下的态度。如同“对时尚的紧追”总意味着已经落后于时尚,深度学习对既有艺术经验的充分模仿也意味着如此产生的作品注定失去了艺术性。换句话说,卷积神经网络在技术上越成功,在艺术上也就越失败。所以,文章开头提到的AI作品就首次以AI作为创作手段来说是艺术性很高的,但就AI产生的画面本身而言,已然不能算作真正的艺术创作。
但既然“创新”首先是一种否定性含义———与既有经验存在着差异,那么似乎只要避免了重复就可以算作“新”,而“随机性”就有机会满足这个弱化了的否定性要求。如果一个艺术AI在创作时加进随机参数,似乎就有可能得到超出既有经验范围的艺术作品。单纯从第三人称视角判断,我们不能否认这种可能。可以想象,艺术AI给出的一件作品很可能被认为比一些普通艺术作品更加出色,或像文章开头提到的AI作品那样,至少不亚于普通人类艺术家作品。
这就涉及到艺术概念的意向性要件,即艺术行为总是一种意向行为,艺术品总是作为意向对象而存在。所以,仅仅根据第三人称经验并不能判定一个物件是不是艺术品。有些奇石“鬼斧神工”、“巧夺天工”,有足够的审美价值,但本身却不是艺术品;假设因为偶然原因,一群蚂蚁组成了达芬奇素描的图案,也不能被认作一件艺术品。而意向性对于艺术品的认定却可能是决定性的,如丹托在《寻常物的嬗变》中举的例子,同样一块红色画布,因为意向结构的差异,却既可能是一件极简主义作品,也可能是一块刚涂完底色的未完成画作,或仅是一块红色布料。8所以艺术品的认定是超越于第三人称视角下的表面经验的,而取决于特定的艺术意向性。
那么,即使艺术AI能够产生在第三人称经验上与人类作品无法区分的作品,但因为AI并不具有真正的意向能力,所以AI是不能进行真正的艺术创作的。AI利用随机性算法产生的“作品”本身并不具有艺术品地位,而是像自然界的奇石一样,有待具有艺术意向能力的意识主体的拣选。当且仅当一个艺术家用艺术发现的眼光将一个“现成物”———一块奇石、一个小便池或一件AI产生的作品———拣选出来并命名为艺术品时,这个物件才有了艺术表达的含义。相比之下,AI本身却没有做出这种判断的能力和资格,所以基于深度学习算法的AI无论什么时候都不可能进行真正的艺术“创作”。
四、不同形而上学来源与心灵哲学预设
人工智能的作品与人类艺术家的作品可以高度相似,以至于可以像“下一个伦勃朗”的成果那样,在经验上无从区分。但按我们在上一节的论证,深度学习式人工智能的作品永远无法成为真正的“创作”,因为这种AI在原则上无法真正地“无中生有”。根据深度学习算法所产生的作品,即使对固有经验进行变形和重组,其形而上学来源依然是被给予的训练样本。而如果人类能够进行真正的艺术创作,即在既有经验之外生成新的经验,那么人类一定具有能够“无中生有”的形而上学来源,一项突破有限性而向无限性开放的能力基础。这也要求我们给出一个关于真正的“创新”何以可能的形而上学的解释。
我们把这个来源归于人类的自由意志,即能够不依赖于前因而行动的动因体(agent)。无论在常识视角还是学术视角,自由意志都是最基础的概念之一。其本意非常明确,虽然对其进一步的解释富有争议性。按照本意,“自由意志”在概念上蕴含了无限性和开放性,能够超出既有经验范围而凭空产生新元素,构成了创造性的根本来源。如果“艺术创造”真如我们所理解的这样,那么我们就必须将其归根溯源到艺术家拥有的自由意志上去,即“创作”最终的形而上学来源。
但“无中生有”过程在自由意志中的具体发生机制是什么?我们在此悬置这个问题,但这并不会影响到我们的结论。对于我们来说,这的确是神秘的,而这种神秘也可以归到自由意志本身的神秘性中去。在我们这个把经典力学作为理解世界首选理论框架的时代,这似乎是一个难以理解和接受的说法。与“无中生有”概念同样神秘难解的话题大概是宇宙起源与量子力学不确定性原理了,这些主题同样充满争议。到这里,我们似乎触及了某些讨论的边界,或者面临一些基本问题上的困惑。
但并非所有人都同意将AI作品和人类作品在形而上学来源上做这样的区分,而这种分歧来源于更深层次上心灵哲学观点的差异。本文在此将基于深度学习算法的AI和被认为拥有自由意志的人类艺术家分列讨论,也就潜在地否认了这样的AI可以具有人所具有的心灵。换句话说,只有把深度学习式AI与人类艺术家看作两个范畴的存在而不等同起来,才有了对二者在艺术创作能力上进行进一步比较的意义和必要。而在特定心灵哲学观点如计算主义看来,心灵与计算程序之间不存在不可跨越的鸿沟,心灵具有的任何能力最终可以通过特定的算法实现,当然包括自由意志以及“无中生有”的创造能力。反之,对于计算机不能拥有的能力,人类也不可能独占。事实上,在计算主义者看来,我们在前面关于艺术创造的描述本身就非常可疑。
如果计算主义成立,本文所关心问题的答案也就显而易见。即如果AI与人类智能本质上就是一类东西,那么关于人工智能AI能不能超越人类艺术家之类的问题压根无须讨论,答案几乎直接蕴含在计算主义主张里面。无论艺术活动看起来多么玄虚,也无非是人的意识活动之一,而意识活动的本质在于计算,那么拥有更强计算能力的AI在原则上必然会超越人类,无论是围棋还是艺术活动。AI当然可以成为艺术家,并且借助计算力的优势赶上并超过人类艺术家也只是个时间问题。
对计算主义的讨论汗牛充栋9,本文可以看作这些讨论的延伸,即特定理论在艺术领域带来的特定结果,亦或艺术领域对这些理论的反馈。在人类艺术家是否存在超越AI的特质这个问题争议的底层分歧在于对人和世界的一些基本问题上的认定差异,并带来各自的后果。对“无中生有”能力的确认会破坏对世界最简洁的理解方式———经典力学框架的完备性,并因引入超出这个框架的神秘之物而带来了更多解释负担。而计算主义者的主张首先带来的代价是对“艺术”的虚无和解构,就像他们宣称或暗示自由意志是“幻觉”一样,我们的意识世界也是封闭和有限的,那么“艺术创作”将跟吃饭睡觉等单纯生物活动没有区别,而并非常识生活世界所理解的作为人类尊严与终极意义的重要来源。
需要补充的是,我们这里谈论的AI所指代的是运转于图灵机之上的AI程序,亦即当下提到人工智能时默认的预设,而没有完全排除其他某种形式的“人工”智能体成为艺术家的可能性。量子力学理论本身容纳了意识所具有的整一性和不确定性特征,这就给用量子力学框架解释意识和自由意志留出了理论空间。那么我们就有理由期待基于量子力学原理制造的量子计算机有朝一日成为具有自由意志的人工智能体的载体,而本文讨论涉及的AI并不涉及量子人工智能。
五、AI在艺术领域的应用空间
如果AI不能取代或超越人类艺术家,那么它们会在艺术领域带来什么样的影响呢?
从文明进程看,人工智能在现阶段的意义仍在于进一步解放人力,类似工业革命时蒸汽机解放了人力,人工智能革命将人从低等脑力劳动中解放了出来,因此也必将像集装箱的发明取消了码头工人这个职业那样,取代很多脑力“码头工人”的工作。长期和整体来看,技术进步总是改善人类整体福利,并为个体更好实现自身内在价值提供外在条件。
在艺术创作过程中也同样存在着低创意要素的艺术活动。如果人工智能在艺术创作的某个方面能够做得比人工好得多,那么这部分内容就具有很强的可替代性。比如以美观舒适为目标的设计等重复模仿性工作,这样的岗位会最先为AI取代。事实上,这样的事情已经发生,阿里巴巴公司开发的AI已经在2017年双11期间以每秒8000张的速度设计了4亿张海报;10paintschainer这样的线稿自动AI上色网站也已上线运营多时。11与其说未来AI能够取代很多艺术家,倒不如说他们现在的“创作活动”本来就不是那么有艺术价值。犹如照相机取消了简单镜面式画家的艺术家身份,AI也注定会让某些艺术家的身份发生贬值。同时,AI的介入并不会损害艺术家主体地位本身,犹如艺术家借助助手创作并不会否定艺术家的成就一样,AI在此所做的始终是辅助工作,作品总是有赖于艺术家的创作意图和取舍抉择。
另一方面,AI技术的普及可以让艺术家摆脱低级脑力活动而集中精力于作为核心的创意本身,从而拓展能力范围,提升创作效率。甚至,从一个整体和长期的视角来看,AI介入艺术会加快艺术史的进化速度。每当进入一个新的艺术史范式,AI就可以以已有作品为样本库而将相关的各种可能性迅速挖掘出来,从而加快艺术范式成熟,促使艺术家们更早开始新突破,打开新维度。
六、结论
艺术概念的要件和深度学习人工智能的原理决定了二者的不相容性,相应地,人类艺术家和艺术AI的作品有着不同的形而上学来源。如果要否定这一点,就需要诉诸计算主义,进而解构掉我们关于艺术的常识性理解。但这里的讨论不会否认AI的辅助价值。无论对于艺术家个体还是群体,AI的介入都会帮助或促使他们聚焦到“创造”本身和实现内在价值上来。
【注释】
1L.A.Gatys,A.S.Ecker,M.Bethge,ANeuralAlgorithmofArtisticStyle(2015.9),https://arxiv.org/abs/1508.06576.
2https://www.nextrembrandt.com/.
3http://tech.ifeng.com/a/20180827/45141410_0.shtml.
4龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第16页。
5龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第17页。
6龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第20页。
7龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第16页。
8[美]阿瑟·丹托著、陈岸瑛译:《寻常物的嬗变---一种关于艺术的哲学》,南京:江苏人民出版社,2012年,第2页。
9翟振明教授与笔者曾针对计算主义做出过反驳(翟振明、李丰:《心智哲学中的整一性投射谬误与物理主义困境》,《哲学研究》,2015年第6期。基本思路是指出计算主义预设的定域原则(LocalityPrinciple)在原则上无法彻底解释意识的一个内在特征---整一性特征,因而任何基于定域原则建立起来的意识理论对于意识解释都是非充分的。
10https://www.sohu.com/a/202528185_161378.
11https://www.paintschainer.preferred.tech.
（原载《现代哲学》2018年06期）
人工智能会取代人类的艺术创造力吗
【热点观察·当文艺创作遇上人工智能①】
能写诗，会画画，还可以作曲……人工智能已开始“攻占”艺术这一人类智慧金字塔尖的领地——
人工智能会取代人类的艺术创造力吗
光明日报记者韩业庭
中央美术学院2019届硕士毕业生中，有一位叫夏语冰。毕业前夕，夏语冰的画作同其他同学的作品一道，参加了中央美院研究生毕业作品展。
夏语冰的作品，获得了中央美院老师们的高度肯定。该校的邱志杰教授专门为她的作品写下一大段褒扬的评语。另一位教授，受夏语冰作品的启发，还专门为她创作了一段音乐。
6月15日，夏语冰将赴杭州参加跨界艺术展览；7月5日，夏语冰将以画家身份在中央美术学院举办个人作品展。
不过，夏语冰并非现实中的真人。她是微软研发的一款人工智能机器人。这款在微软内部被叫作“小冰”的人工智能机器人，被培养学习绘画已经22个月。从刚开始画得很丑，到慢慢提升，小冰作为一个“画家”成长的过程，就像追求艺术的人类一样，经历了一个漫长、痛苦、艰辛的过程。经过22个月的学习培养，小冰的绘画作品，达到了一定的艺术水准，才被破格批准化名“夏语冰”参加中央美院研究生的毕业画展。
人工智能机器人“小冰”创作并出版的诗集《阳光失了玻璃窗》。资料图片
在过去两年的人工智能的风潮下，人们除了目睹小冰作的画，欣赏了小冰写的诗，听到了谷歌开发的人工智能机器人Magenta创作的歌曲……艺术，这块传统上被认为是人类智慧金字塔尖的领域也要被AI（人工智能）占领了吗？
1.写诗绘画样样精通
“孤陈的城市在长夜中埋葬/他们记忆着最美丽的皇后/飘零在西落的太阳下/要先做一场梦”，这是机器人小冰写的一首诗。发布于两年前的人工智能“少女诗人”小冰，经过不断的深度“学习”，如今已具备强大的“创作”能力。只需上传一张图片，给几个关键词，小冰就能在10秒内替你创作出诗歌初稿。
在研发过程中，工程师们曾用27个化名，在报刊、豆瓣、贴吧和天涯等多个网络社区的诗歌讨论区中发布小冰的作品，在此过程中，没有人发现作者是个机器人。后来，小冰研发团队从小冰写成的数万余首诗中挑出139首结集出版，取名《阳光失了玻璃窗》。
“少女诗人”小冰“出道”后，引起人们的极大关注和讨论，因为这跟AlphaGo打败柯洁还不一样。下棋本质上就是一个通过海量大数据和超强计算能力求落子最优解的过程，还属于“弱人工智能”范畴，但文艺创作完全是一个创造性的工作，而是否具备创造性思维，一向被视为由“弱人工智能”到“强人工智能”的分水岭。
据微软（亚洲）互联网工程院副院长、微软小冰项目负责人李笛介绍，为了达成写诗技能，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，被训练了超过10000次。一开始，小冰写出的诗句毫不通顺，后来慢慢形成“独特的风格、偏好和行文技巧。不过，诗歌界对此并未给出好评。比如，诗人于坚就认为小冰的所谓写作只是个语言游戏，“无论输出多少句子都算不得真诗，因为真诗是有灵性的”。
如果说“诗人”小冰的创作仍是基于对海量文字的统计和计算，那“画家”小冰的模型已开始基于情感计算框架。换句话说，“画家”小冰不仅具有IQ（智商），还开始具有EQ（情商），并且其“创作”开始基于情感激发。这个模型有两个非常鲜明的特点：会大量使用诱发源，不是让机器把一种已有的视觉元素，进行复制、拼接，再转成另外一种风格重新生成，而是要求在诱发源的帮助下，激发人工智能进行新的创作。该模型通过对过往400年艺术史上236位人类画家画作的学习，已能独立完成100%原创的绘画作品。
此前世界上大多数人工智能的开发都是围绕着任务驱动型、知识型的路线来架构。但近些年，各大科技公司越来越重视对人工智能EQ（情商）的开发。除了微软的小冰，亚马逊开始希望Alexa能够有同理心，百度也提出“智能体”的概念，要求人工智能更加有个性，更加有“人设”。人工智能的构建已经从单纯的IQ开始向“IQ+EQ”演变。长此以往，人工智能将不仅具备人类的智慧，或许还将拥有人类的情感。艺术是人类情感符号化的表现形式，当人工智能拥有情感，并且能够依靠情感激发来进行文艺创作，那人类独有的文艺创作能力的确会受到极大的挑战。
2.离人类的水平还有点远
不可否认，无论是专家学者，还是艺术家，大部分人都不认可人工智能机器人写的诗、画的画、作的曲是艺术品。因为艺术被认为是创作者对客观世界的认识，是其主观情感的呈现，而艺术活动更多是一种创造的过程，它充满感性色彩，人类艺术创造最大的特征就是情感化。而人工智能是理性的，它整套艺术生产逻辑基于数据，即便人工智能的文艺创作开始加入情感激发和随机化模块，但创作的内容仍然是从大量作品中提取、分解、组合而成，这种重组方式不能称为情感化的艺术创作。国外也有学者认为，人工智能目前没有可能创造与人类智力相当或者超过人类智力的作品，因为极具个人色彩的创造性活动是无法复制的。
人类对人工智能文艺创作能力的抗拒和排斥，一方面基于主观情感上的“一时难以接受”，因为在人工智能时代，文学艺术可能会是人工智能机器人留给人类的最后一片施展才华的乐园；另一方面，人工智能在文艺方面的“造诣”，尚处在“低幼”阶段，离人类的文艺创作水平还差很远，并且在相当长一段时间内，仍然难以跟人类匹敌。
以小冰的绘画作品为例，乍一看，颇具“艺术色彩”，但仔细观察会发现，那些作品仍然难以摆脱元素堆砌的痕迹。就像“中国的城市化进程”这个主题，小冰所画的内容基本上都在“建筑”“人”“家具”这几个模棱两可的元素上来回重复。而即便是输入“城市”这个关键词，小冰依旧会把城市跟椅子、时钟这类元素联系到一起，画作也不算完整，甚至过于抽象。
目前来看，人工智能对人类艺术的冲击，大部分还是体现在心理层面。在未来相当长一段时间里，人工智能还是很难接替艺术家的创作，即便这些智能机器人创造出一些被人类认可的“艺术品”，那也是基于人的参与设计。人们需要通过了解创作者的人生经历、社会背景、内心情感，才能试图揣测一件艺术作品的深意，而人工智能机器人的“文艺创作”，整体上还难以使其“作品”充满这种感性的色彩。
面对争议以及种种“不看好”，人工智能的开发者们显得有些无奈。“无论是‘少女诗人’小冰，还是‘画家’小冰，从一开始，我们就把它当作一款产品看待，我们从未想过，要让人工智能与人类的顶级艺术家进行PK，以证明谁的水平更高。”微软（亚洲）互联网工程院人工智能创造及商业事业部总经理徐元春坦言，现在人工智能的文艺创作能力，仍存在较大局限性，但他也呼吁人们不要带着“有色眼镜”去看人工智能创作，希望“让子弹飞一会”，多给人工智能一些成长的空间。
3.艺术家不应一味排斥而应加以利用
人工智能对于人类生存现实基础的改变，迫使人们不得不重新思考艺术与现实的关系、作家和艺术家在艺术活动中的地位、艺术存在的意义及其终极走向等一系列问题。正如艺术批评家李心沫所言，当人类的绘画作品和运用人工智能程序绘制的作品，已经很难被人进行区分的今天，我们已经无法对人工智能视而不见，一味地唯我独尊或排斥是没有意义的。
在人工智能与经济社会同频共振的趋势下，艺术世界将会发生巨大改变，并重塑艺术的边界，其未来是否会影响到艺术家的主体性身份？是否原本只有人类可以胜任的艺术工作，将被人工智能所取代？这些问题，只有交给时间来回答。
从积极的角度看，人工智能的迅速发展，虽然给文学艺术的发展带来了空前的挑战，但也带来了前所未有的机遇，人类从现在开始就可以很好地利用人工智能，来丰富自己的文艺创作。李开复在《人工智能》一书中就指出，人工智能时代，程式化的、重复性的、仅依靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的，几乎一定可以由机器完成。最体现人的综合素质的技能，比如人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美和创造性思维，基于爱、恨等情感与他人互动的能力，则在人工智能时代最有价值，也是最不容易被替代的。
对文艺家而言，人工智能技术可以助其一臂之力，帮助他们提高学习效率，在极短的时间内阅遍人间所有的艺术精华，达到青出于蓝而胜于蓝的效果。人工智能机器人还可以为艺术家锦上添花，分析素材，增强和丰富艺术表现手法，让他们的艺术创作更上一层楼，给人类多彩的文学艺术世界增添更加绚丽的色彩，让文化消费者能体味更为赏心悦目的艺术之美。
比如，小冰的绘画能力所瞄准的落地场景是服装面料的图案设计。李笛介绍，以小冰人工智能框架为基础，微软已经同中国纺织工业联合会以及几家最大的纺织面料企业合作开发了人工智能纺织服装面料图案设计平台。该平台可以不重样设计出1026种服装面料纹样和插画。另外，小冰也参与到了广播电视节目的制作中，截至目前小冰已经为63家电台和电视台生产了2800多小时的节目。
无论是今天的被动输出，还是未来通过持续深度学习实现主动表达，人工智能为人类的文艺创作都提供了多种可能性。尽管对人工智能介入文艺创作褒贬不一，但无论文艺家还是人工智能的开发者，在一点上是有共识的，那就是：艺术家要保存人类的创造力。
《光明日报》（2019年06月12日 13版）
[责编：董大正]人工智能为什么不能代替人类
■吴荻枫
人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
近年来，人工智能技术发展极其迅速，各种智能设备、智能软件已走进千家万户，改变了我们的生活方式和工作方式。因此，不少人认为，在不久的将来，人工智能将会全面代替人类智能，甚至超越人类智能。不过，这种观点过于悲观，人类的思想和行为中最重要最独特的部分，是人工智能无法实现，更无法替代的。
人工智能不管多么发达，归根结底，都是在人类给定的框架下解决问题。比如，某人每天上下班，公司和家之间的距离有15公里。他可以选择的交通工具包括打的、公交车、地铁、自驾车、共享单车，以及这些工具的组合。如果他去问导航软件，导航软件可以根据他的要求以及实时路况，给出一个最优的出行方案。这在现实中往往是很有用的。然而，虽然有不少人会选择在工作地点附近买房或租房来解决通勤问题，导航软件却绝不会给出搬家的方案。因为导航软件的运行程序，或者说运行框架没有这种手段可供选择，但人却不会受既有框架的约束。
人工智能也不能主动确定需要解决的问题是什么。举一个非常简单的例子，如果我问智能应答软件：“帅帅在哪里，你看到帅帅了么？”它要么回答不知道，要么给出一个错误的答案。而我如果拿这个问题去问人，被问的人不管知识水平如何，第一个反应恐怕都是：“你说的帅帅是谁啊？”我就会告诉他，帅帅是我的小狗，是什么样子，有多大，有什么特点，等等。可见，人类首先能够主动确定要解决的问题是什么，也就是说确定目标。我举的这个例子非常简单，以后人工智能或许也能应对，但并不是软件学会了如何确定问题所在，而是设计人员扩充了或者改变了软件运行的程序或框架。
总之，如果人类确定了问题，确定了可用的手段或者信息，人工智能可以给出答案，乃至近乎完美的答案。但是，人工智能不会设计这种目的—手段的框架，也不会主动突破这种框架。
人是追求意义的智慧生物，因此有自己的价值观。人类赋予某些事物以意义或价值，才构成了目的—手段的逻辑关系。也就是说，人能知道自己要的是什么，怎样才算是达成了目的。而人工智能没有意义的概念，需要人类将具有意义的逻辑关系编码输入，人工智能才能按照这种关系工作，但它本身无从建立这种关系。
人以意义来理解世界，也以此与他人交流、合作。米塞斯曾举过一个例子，假如某人闯入了一个从未去过的原始部落。那些原始人未开化，没有语言，或者即使有语言他也听不懂。但是，如果他看到这些原始人架锅生火，他就会知道，他们是要做饭了。人类有相似的心智结构，即使语言不通，也可以相互理解。如果换成机器人呢？除非是科幻电影里那些由演员扮演的机器人，否则它只会搜索和输出代码，而不会真正试图去理解眼前所发生的事。
可见，人与人工智能最大的不同，就是人通过意义和价值与外部世界建立联系。这是人作为主体而不是客体的基础，也是人类合作和创新的基础。人工智能没有意义的概念，没有价值观，终究只能是人的工具，而不可能超越人类。
值得注意的是，我们可以看出，主流新古典经济学的理性经济人假设，正是将人当成了在既有目的—手段框架下寻求最优解的机器。这其实是省略了人的行为中最具有本质性和创新性的部分。理性经济人所构成的经济体，是静态的、机械的，被动的，充其量是人工智能的世界，而不是人类社会。
经济学是价值中立的科学，因此经济学不研究也没有足够的能力研究某个个人究竟应该确定什么具体的目标，运用什么具体的手段，但是，经济学应该将个人在目的—手段框架的行为模式纳入研究的范畴，否则就是舍本逐末，具有难以克服的缺陷。
（作者系西南民族大学讲师）
[责编：战钊]2018招警考试结构化面试模拟题：人工智能将取代人类
原标题：2018招警考试结构化面试模拟题：人工智能将取代人类？关注河北招警考试微信公众号（hbzhaojingks）
中公河北招警考试网为考生带来2018招警考试面试模拟题：人工智能将取代人类？帮助考生顺利备考招警考试面试。
【热点背景】
最近两年，“人工智能”成为人们口中的热词，而关于人工智能的各种研讨会也层出不穷。人工智能飞速发展，似乎已经超出了人们的想象：1997年，IBM超级电脑“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;人工智能在图像识别、语音识别、机器翻译、人机交互、无人驾驶等领域都取得了突破性进展。人工智能加速袭来，冲击着人们生产、生活、学习的各个领域。人工智能的关注度越来越高，对教育领域的影响也越来越大。
【命题预测】
人工智能AI已经走进我们的日常生活，R智能课桌、全沉浸式VR学习体验、智慧微课移动支付纷纷给我们的生活带来了很大的便利，甚至有人认为未来的人类社会极易会被人工智能取代，你是否同意这种说法，对此你怎么看?
【综合分析】
现今人工智能这个名词对于现在社会来说已不再陌生，甚至与机器人无差别，而“AI”正便利着千家万户，前景似乎一片光明。但我并不认为人工智能会取代人类社会，不可否认人工智的存在确实给我们的生活带来了很多的便利，但有人认为会取代人类社会我觉得是非常困难的甚至未来也很难做到取代人类。
对于人工智能来说我们不能否认它给们生活带来好的一面，未来确实也会更加趋向于人工智能，但对于取代人类仍需我们去理性看待，不可盲目向往。当前，确实人工智能不管是在技术层面还是医疗等各方面都有很大的突破，例如语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域也有所体现。尤其人工智能的医疗应用应该是更惠及大众的的，我们医生或许难以保持最新治疗方案和方法，也无法了解所有医学例案。人工智能可以在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案，为人们提供最好的治疗。甚至在交通费方面人工智能也发挥着很大作用，例如在北京通州对于闯红灯的行人的行为进行实时的播放，进而避免行人闯红灯，所以人工智推动了社会的进步。在人工智能应用后，各行业的生产效率也有了大幅提高，工作效率增长的同时也为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。
展开全文所以未来是越来越趋向于人工智能的发展，但若想取代人类仍需较大难度，因为对于AI来说仍然有很多弊端以及瓶颈需要破除。
首先人工智能的创造者也是人类，人类是有一定情感精神的而人工智能是毫无精神色彩可言的，只是更单纯的工作提高工作效率而已，所以对于一些机械类的工作是比较合适的，但并不适用于所有行业，因此是存在一定弊端的，更难取代人类社会。
其次，如果大量使用人工智而忽略人工技能的话，那么必然会导致失业率的增加，很多人没有工作，那么每个家庭的幸福指数从何而来?失业人口多了那么政府相对来说就会承担更多的责任，对于政府来说又造成了一定的压力，带来了沉重的负担。
最后，如果未来人工智能取代人类社会那么就会需要大量的技术性人才，势必会导致各企业对于人才的一些抢夺，争夺同时这会导致巨头的垄断、贫富分化加剧。
所以我个人认为人工智能只是一个很好的工作操控者是没有精神世界没有精神食粮的，那么将取代未来人类社会是极度困难的，但是我们可以优化人工智能，让人工智能更好的为人类所用。
首先，各领域相关企业目前都比较看好人工智能，同时也在建设人工智能，那么我们就可以面向全行业进行深度学习、多搜集每个企业在人工智能方面的相关数据，保证技术的集中和资源的集聚;
其次，目前各行业资源库和标准测试数据较为分散，难以集中应用，我们同样的也可以进行搜集再由专业的技术人员进行统一分析汇总，保证各行业的数据的综合性。
最后，人工智能未来趋势大好，但当前的技术性人才仍然短缺，难以达到平衡，所以各企业和学校可以多培养些技能性人才，为人工智能贡献更大的力量。
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