高中人工智能课程背后的冷思考
原标题：高中人工智能课程背后的冷思考近几年，人工智能掀起热潮，人脸识别、VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、自动驾驶等技术进入日常生活，极大地改变了人类社会。
有机构发布的《全球人工智能人才报告白皮书》显示，全球人工智能领域人才约30万，而市场需求在百万量级。
人工智能强势崛起，相关人才严重短缺，促使高校纷纷建设人工智能学科，科技教育也从高等教育走向基础教育。2017年7月，我国首部国家层面人工智能发展规划《新一代人工智能发展规划》正式出台。《规划》要求，实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育。
人工智能进入高中校园逐渐成为一种趋势。人工智能给高中生带来了什么？高中人工智能课堂遇到了怎样的困境？如何正确看待并建设基础教育中的人工智能学科？本刊记者采访了多位一线高中教师及校长。
人工智能课程学习，思维与体验并重
2018年初，教育部发布《普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）》，正式将“人工智能”纳入新课标的通用信息技术课。此外，全国已有几所高中试水人工智能课程，筹划开设“人工智能实验班”，并在今年秋季招收学生。这些专门成立的人工智能班，旨在培养对人工智能有兴趣的学生，向大学输送人工智能学科人才，未来从事相关领域工作。
黑龙江省哈尔滨市哈尔滨工业大学附属中学副校长蔺绍勇告诉记者，学校新成立的人工智能实验班，从大学人工智能课程中抽取一部分适用于高中生的知识作为授课内容。郑州市第二中学人工智能创新班的招生宣传显示，学校预计招收100名高中生，接受每周不少于2学时的人工智能特色课程。
这并非首例。今年2月，上海市市西中学率先开设了人工智能高中选修课，并使用我国第一本面向中学生的人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，20余位学生选修此门课程。“人工智能的理论较为深奥，高中生不适合进行理论学习。选修课注重培养学生的兴趣。”该校主管人工智能教学工作的副校长林勤向记者介绍，选修课的教学目的在于让学生对人工智能及其应用有初步了解。高中生学习人工智能拥有巨大的优势，没有任何思维及理论框架的束缚，能够在学习过程中提出问题，并开展相关兴趣课题的探索。
人工智能课程除了能调动学生的兴趣，还能够提升思维能力。“未来工作将会越来越多地用到人工智能。高中阶段对学生人工智能思维的培养，比纯粹的知识技能传授更有优势，能够为学生以后的人生带来永久性效益。”广东省中山市中山纪念中学信息技术高级教师喻文喜说，高中生课余时间有限，人工智能课程应弱化理论，侧重于学生的个人体验。高中生很难研发一款真正的人工智能产品，但通过相关课程学习，可以结合自己的实际，从自己的身边和生活出发，简单编写一些接地气的人工智能程序，了解人工智能的原理和方法，更好地感受人工智能的魅力。
高中人工智能课堂尚在摸索阶段
高中的人工智能课堂有两种形式，一是通用信息技术课中与人工智能相关的内容，二是部分有条件的学校单独开设的人工智能班。调查中，记者发现，人工智能相关的课程授课教师以信息技术老师为主。一些信息技术老师在接受采访时表示，目前还没有拿到新课标的教材，时间有些仓促，授课条件还不够成熟。新课标启用后，对老师的授课方式及学生的培养模式，尚未有更具体和深入的思考。
展开全文此外，学生生源、一线师资短缺也是很大的问题。陕西省汉中市龙岗中学信息技术老师徐亮在接受记者采访时表示，一些高中生对人工智能课程有浓厚的兴趣，也表现出极强的天赋，但家长和老师并不支持。原因在于，他们认为人工智能课程耗费了大量的时间和精力，会影响文化课的学习。此外，缺少相应的衡量标准，也成为高中生学习人工智能的绊脚石。信息技术尚未纳入高考评价体系，高考仍旧以文化课为主，家长很难看到新兴的人工智能对学生的隐形影响。除非是通过参加高校自主招生认可的比赛和高层次奖项，增加升学优势，才能够被家长认可。学习人工智能在某一方面锻炼了学生的思维能力，但不会像数学等文化课成绩提升明显。对于现在的高中生，通过高考读大学是一条普遍且稳妥的路。在高中课堂里可以渗透人工智能的内容，但更专业的学习应该放在大学。
徐亮认为，目前中学教师的师资仍旧以计算机、软件工程等专业高校毕业生为主，高校人工智能专业学生还未毕业。缺少合适的老师是较为普遍的现象。人工智能课程的授课教师需要有编程能力和清晰的数学思维，并对人工智能有一定的了解。“现在的情况是缺老师，缺教练。”喻文喜补充，中学老师一般是计算机科班出身，在大学未必接触过人工智能，即便在大学学过，现在的人工智能水平也已经远远超越过去高校学习的相关知识。
多方合作，助力人工智能携手教育
正确看待人工智能与教育结合很重要。“人工智能课程是科技教育的一部分，而科技教育是将先进的发展理念和内容引到学生身边。”林勤说，“教育不是‘赶时髦’，应该以教育规律为前提，进行全盘设计。基础教育和社会科技发展接轨，要一步一步来。”
人工智能课堂应避免流于形式。常州市高级中学信息学教师曹文表示，一些高中课程以“人工智能”为噱头吸引优质生源，但缺少实质性的教学环节。必须规划好人工智能课堂的教学目标和教学计划，为高中生提供丰富的教学资源和有效的指导。
徐亮认为，人工智能课为老师带来挑战。授课教师需要及时更新知识储备，需要具有终身学习的理念，不断地拓展、交流，获取更新的知识理念。
“兴趣”是高中生学习人工智能的一把钥匙。徐亮强调，学生对人工智能的学习，首先要感兴趣，能够静心钻研。喻文喜认为，人工智能课程也不能被视为升学捷径，要摆正心态，避免功利的学习目的。要从兴趣和基础出发，关注和学习人工智能。
人工智能未来将给生活带来翻天覆地的变化，尽管困难重重，仍需要主动拥抱新技术。技术更新速度快，需要依靠高校与企业的力量，联合做好基础教育。喻文喜表示，“教学”不是仅凭教师一己之力就能完成的，有必要引入企业及其他社会资源，集合多方力量共建高中人工智能课堂。此外，高中人工智能课需要“领跑者”。应优先考虑在有高校支持，硬件设施完备、企业技术人才支持等相关条件成熟的学校，建立人工智能实验班，积极推进人工智能课堂建设。目前，就中学而言，在全国范围内全面铺开人工智能课程有难度，但通过不断努力，未来可以实现。
学习人工智能课程不能仅凭一腔热情，还要量力而行。蔺绍勇认为，学校的人工智能实验班倾向于招收数理化基础知识扎实的高中生。喻文喜认为，人工智能课程适合有良好的文化课成绩，对人工智能有兴趣、有内驱力的学生。这样“学有余力”的高中生，有望成为具有专业学科素养的后备力量。（王楠）返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能：启动世界变革的快进键
近日，普华永道发布报告称，到2030年时，人工智能对全球经济的贡献将高达15.7万亿美元。其中6.6万亿美元来自企业不断利用人工智能技术实现自动化流程，加强他们的劳动力。全球第二大经济体中国从人工智能中获得的好处要多于其他任何国家，因为制造业在中国GDP中的占比更高。埃森哲公司和咨询公司FrontierEconomics联合发布报告指出，在人工智能的推动下，2035年的中国经济总增加值将增加7万亿美元以上，年增长率提升1.6个百分点至7.9%。
人工智能是信息时代和新科技革命浪潮中尖端技术的代表，近年来无论技术研发还是产业应用都实现了突破。中国社会科学院工业经济研究所副研究员邓洲向本报记者表示，人工智能作为一种通用技术，需要嫁接于特定的产品和业态上。发达国家及其跨国公司已经浮出水面的战略都会在人工智能的具体应用上有所侧重。中国是全球制造中心，制造业是我国最有国际竞争力的产业部门。发达国家的优势产业部门是服务业，人工智能的研发和应用聚焦于互联网能够实现强强联合。但如果我国也将人工智能的投资重点放在服务业上，不仅会引起和发达国家跨国公司的正面竞争，还会失去在优势制造业领域率先发展人工智能应用的战略先机。当然，这并不意味着我们不需要在图像、语音识别等领域上发展人工智能，只是我们需要慎重选择人工智能发展的重点领域和方向，在新一轮的国际分工格局中有自己的特色和优势。
“目前我国在核心机器本体、减速器、伺服机等领域的自主化程度仍较落后。未来不仅需要在软件系统层面实现快速突破，还要解决硬件制造环节的缺失。”中国工程院院士蔡鹤皋谈到，未来的突破点将在智能无人设备方面，同时人脑科学研究、情绪感知等强人工智能有望在未来十年迎来突破。云计算和大数据在人工智能发展上意义重大。对此，工信部经济技术合作中心副主任曹建华告诉本报，当前云计算在我国还要解决未来发展过程中的人工智能计算、连接和数据存储的问题，以及信息的确权和数字价值的计算问题。只有通过云计算等技术驱动，才能解决数字经济和信息经济的难题。
影响：具备人脑能力仍任重道远
耶路撒冷希伯来大学历史系教授尤瓦尔·赫拉利在其风靡全球的《未来简史》中提出了一个震撼性的观点：未来世界，大部分人类可能是多余的。当前，制造业、零售业、运输业等已经开始大量地使用机器人，翻译、速记、设计师、厨师、司机、医生、记者和作曲家，甚至诗人也都已经有了人工智能“同行”，这让很多人担心，“机器人替代人做各种各样的工作，我会失业吗？”
“人工智能未来将会影响每一个行业，尤其会对娱乐、零售和物流行业产生影响。”百度首席科学家吴恩达表示，人工智能有其他更加直接的风险，包括对人类工作职位的影响、人工智能研究者对研究信息的分享以及人工智能软件自身的诚信程度。在未来几十年里，不仅是那些简单重复性的体力劳动将会全面被机器取代，而且那些需要对复杂事务进行评估与判断的工作，如金融投资、企业管理、军事指挥等，也有可能让位于机器智能。西安交通大学人工智能与机器人研究所教授龚怡宏告诉记者，甚至大到整个国家，也可能会越来越依靠机器智能预测政治、经济、外交发展趋势，制定最优的政策方针及发展规划。实际上，许多发达国家的智囊机构已经在利用各种评估及预测模型为政府提供对各种事物的预测与判断，提出政策建议或解决方案。
“虽然人工智能同以往很多新技术一样，不会在短期内显著减少就业岗位，但是却会逐渐改变就业结构。非技能型脑力劳动、非标准化体力劳动将最早被人工智能替代，除了工业部门，服务业中很多岗位也会受到威胁。”邓洲向本报进一步指出，虽然大多数观点认为，在信息化加快技术进步和传播步伐的情况下，人类自身学习和进步的速度也会加快，虽然不需要担忧失去工作，但必须调整就业机制和教育体制，发现新的岗位，为人工智能时代的到来做好准备。
来自伊利诺大学芝加哥分校的一个研究小组最新发布了一个关于人工智能的研究结果，通过对人工智能计算机喂食似的进行一系列IQ测试，他们发现从更实际的角度看，人工智能计算机的智商接近4岁小孩——在一套由MIT专家打造的人工智能系统ConceptNet中，计算机对一些有标准答案的问题回答得非常好，但被问到“why”时则遇到许多问题。
“人的大脑是一个通用智能系统，可以举一反三、融会贯通。与之相比，现有的人工智能还做不到，因此人工智能并不比人类聪明。”中国科学院院士、中国人工智能学会副理事长谭铁牛认为，目前来看，具备类似人脑这种能力的通用人工智能依然任重而道远。中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐杨生对此也有同感，他打了一个比方：前50年，我们研究的多是机器人“穿衣服”这个动作，却没有让机器人学会“要不要穿衣服”等感知和认知能力。
据英国《新科学家》周刊网站文章称，实现先进的人类水平的人工智能要克服三大挑战：它如何计划一系列行动以实现目标；它如何模拟它的环境；它反思它的处境与行为的能力。例如，AlphaGo战胜李世石产生的一个直接效应是，很多人认为，AlphaGo的胜利意味着人工智能已经突破某种极限达到了高智能水平，照此下去，人类所珍视的所有智慧终将被机器所替代，人类未来命运着实堪忧。
但事实上，虽经历数十载岁月的洗礼，人工智能目前还没有摆脱“无心的机器”的命运，今天的人工智能可以说既无智力也无心灵。这是因为目前计算机使用的都是二进制编码的图灵机计算，是递归算法。“机器理解语言吗？机器懂得人类语言表达的意义吗？”中国人民大学哲学院现代逻辑与科学哲学研究所所长刘晓力教授告诉本报，时至今日，机器根本不能理解语言的意义，不能理解我们跟外部世界究竟有怎样的关联，因为这个意义的解释者只有人类自身。
人有喜怒哀乐、爱恨情愁；有追求真理的欲望；有宗教情感和同情之心，能在与他人的交流中获得理解、体验痛苦和快乐；人也经常会出错会失败，有各种非理性的行为。这些正是人之为人的价值所在。机器没有这样的信念欲望意图和意识体验。尽管目前人工智能专家也在研究机器情感、机器意识，但是离机器真正有情感有意识和意识体验，恐怕还有本质上的距离。
未来：应严把伦理尺度
物理学家史蒂芬·霍金（StephenHawking）曾感到忧虑：“人工智能的强力崛起，可能是人类历史上最好的事情，也可能是最糟糕的。将来，人工智能可能会发展出来它自己的意志，一个与人类相冲突的意志。”当然，机器人也可能并不与人类冲突，而是发展出与人类相近的意识与情感。这同样会遭遇棘手的法律和伦理问题。英国剑桥大学已收到资助以建立人工智能伦理研究所，由哲学家、法学家、历史学家、心理学家和技术人员一起研究相关行业规范。这一行为具有必要性和前瞻性，现阶段人工智能没有意志，需要规范人工智能的使用界限；也要在研究中防止人工智能出现意志的可能，一旦出现，后果将不可预料。
“应该研究是否需要明确机器人的法律主体地位，并从民法、公法、隐私法、知识产权法等维度构建机器人法律框架。”阿姆斯特丹自由大学罗伯特哈文教授谈到，就像从婴儿到成人，伴随机器人的进化，它将被不断赋予更多的人权与责任。
谷歌、脸书和其他从事人工智能开发的企业表示，它们将建立道德问题专家小组来考虑合理利用这些技术。人们需要某种形式的外部监督来保护公众免受人工智能某些发展的负面影响。一些法律问题，比如隐私保护和自动驾驶汽车的责任认定等，将对人工智能的发展及应用有着举足轻重的影响。在中国，应形成一套透明和广泛的质询程序来确保公众做好迎接变革的准备。
2016年8月，中国科技法学会人工智能法专业委员会正式设立。北京大学知识产权学院常务副院长张平告诉本报，专委会将致力于与人工智能相关的伦理、政策和法律法规研究，从近期棘手的无人驾驶，到遥远可怖的“超级人工智能”，为中国政府和业界提供必要的预警和前瞻研究。
“让智能机器具有复杂的功能性道德，就是要构建一种可执行的机器伦理机制，使其能实时地自行做出伦理抉择。”中国社会科学院哲学所科技哲学研究室主任段伟文研究员向本报表示，在实践层面，机器伦理构建的具体策略有三：其一是自上而下，即在智能体中预设一套可操作的伦理规范。其二是自下而上，即让智能体运用反向强化学习等机器学习技术研究人类相关现实和模拟场景中的行为，使其树立与人类相似的价值观并付诸行动。其三是人机交互，即让智能体用自然语言解释其决策，使人类能把握其复杂的逻辑并及时纠正其中可能存在的问题。
在人工智能时代来临之际，应严把人工智能的伦理尺度。人工智能和包括机器人在内的智能化自动系统的普遍应用，不仅仅是一场结果未知的开放性的科技创新，更将是人类文明史上影响甚为深远的社会伦理试验。
人工智能的自然辨证法则思考
本文转载自人机与认知实验室
来源：我爱机器学习网
一、人工智能的哲学渊源
人工智能是一个新兴的，吸引众多研究者的普遍研究领域。但是从亚里士多德支配意识中理性部分形式化为集合开始，再到唯物主义关于大脑依照一定物理定律运转而成意识。却潜在的推动着以后人工智能的诞生与发展。亚里士多德提出一种三段论机械推理的原则，很久以后帕斯卡制造出了机械计算器，近似的将思维在机器上加加减减，莱布尼兹更是试图对概念而非数字进行操作。笛卡尔坚持推理的重要性，第一个给出了关于意识和物质的区别并由此引发了一系列清晰的讨论。因此有了能处理知识的物理意识，而后需要的便是知识的来源和表示的讨论。
培根的《新工具论》，休谟的《论人类天性》继而从经验主义、感知论以及归纳原理方面很多研究学者进行了分析和讨论这种知识的来源。在罗素的基础上发展起来维也纳的逻辑实证主义学派，将知识表示为对应传感器输入的观察语句相联系的逻辑理论。最后便是意识如何将知识和行动联系起来的哲学讨论，逐渐发展一种理论决策规范从而指导行为。
正是这些哲学思想与理论的诞生，指导和作用于人工智能，这一个关于如何获得并表示以及如何利用计算机等工具进行人类思维信息过程模拟的科学。如今的人工智能越来越具有挑战性、吸引性和普遍性，其交叉社会科学和自然科学，通过哲学的思考为指导，从心理学的行为来出发，神经理论的模拟，经济学的决策，控制论的优化，语言学的表述，以数学的原理来计算，并用计算机为工具实现机器的智能。
虽然这是一个令人兴奋的主题，在兴奋之余，随着各种研究的不断深入，存在的问题不断突出，不得不用自然辩证法这一门自然科学、社会科学与思维科学相交叉的哲学性质学科来规划。急切需要从自然辩证法研究自然界本质和发展规律的角度看待与对待人工智能的发展与研究，使其正确的走在自然进化的科学历史发展轨迹上，也通过人工智能的发展实践来补充和完善自然辩证法不断发展的科学体系。
二、人工智能的缰绳——辨证唯物主义自然观
从每年增长的对人工智能领域的研究人员数量、论文数量、以及研究机构和各项会议的建立与活动，并且随着包含着“智能”一词的产品越来越多。人类的生活也随之达到让人惊叹不已的地步。在带来这些的同时，也引发了“智能危机”，迫使有些人们去担忧道德上的颠覆以及机器战胜人类的恐慌。
自然系统包含了存在观和演化观的统一。列宁指出：“物质是标志客观实在的哲学范畴。这种客观实在是人通过感觉感知的，它不依赖我们的感觉而存在，为我们的感觉所复写、摄影、反映。”正是如此，人类才有可能利用计算机这种机器去复写、摄影和反映这种客观存在的物质。但是自然界的物质形态是多样的，这就要求这种机器能够对多种形态的外界物质进行识别分类，归纳出其中的统一性。这些物质对人类认识也存在不确定性，比如机器视觉需要借助哲学讨论颜色是主观的还是客观的，或者颜色是光与物质相互作用的结果，怎么样的作用，怎么样的描述才能准确。然而这一切模糊性只是这种机器“智能性”的初态，具有一定的机械性、不确定性，并且使用的是已经发现并可利用的自然变化规则，有些符合弱人工智能的观点，其认为不可能制造能真正地推理和解决问题的机器，这些机器只是看似是智能的，但不会真正智能，也不会有自主意识。相反的则是强人工智能认为可以制造出，如今主流科研及成果集中在弱人工智能上，而强人工智能则停滞不前。
为了使智能显的更加智能，人类必须思考建立一个这样的系统，或者是多个这样的系统建立的系统。自然辩证法一般认为，运动变化着的若干部分，在相互联系、相互作用之中组成的具有某种确定功能的整体谓之“系统”；使其具有整体性、开放性、动态性和层次性。人们可以建造这样一个机器，一个可以和外界交流的会话层，一个可以汲取外界能量的吃饭层，以及一个内部的处理层。如果分的越细，通过各层各要素的相互作用，使其系统具有更多功能。同时不同结构的机器能够达到不同的功能，环境又要求人类去制造满足需求的机器，又便会反作用于结构。因此系统与组成要素及环境的辩证统一关系逐一形成了人类制造智能机器的限制。
这一切的发生都是在人类赋予机器的智能之上。受到人类自身知识和能力的限制，只能使机器的层次和结构远远达不到人类自身系统的复杂程度。也就限制了这种机器系统的演化，严重影响其自组织能力。在假设能够制造出类人的智能机器，则必须要求人类完全了解自身以及社会性的知识，然而人类在研究自身上就存在众多疑问，在浩瀚的人类奥秘面前，对自身的认识的路途达到遥远无期的境界。因此人类若想制造出和人一样智能体的路途也是遥不见期。不仅如此，还深受着改造自然能力的影响，比如对机械器件的制造工艺的要求，消耗能量的要求，以及其运行对生态自然的影响的要求，等等自然本身的限制。若根据生态自然观的人与自然和谐的愿景，人类在渴望改造自然，发挥人类自身的能力的同时不希望影响自身的生存。根据辨证唯物主义自然观，人类在了解一定的自然系统及其中一系列系统原理之后能够制造出一定智能的智能体，但是对于更复杂更智能的智能体则会受到种种的限制，需要理解进化和退化、渐变与突变、无序开放、非线性相互作用以及某时刻扰动对系统的涨落等等的影响，牵一发而动全身。不仅如此，人们还要考虑如何将非生命世界的机器发展为生命世界的实体或者二者结合，完成闭路循环、反馈调节、系统和谐的微妙复杂的系统规律。也正是由于人们认识自然系统知识越来越多，越来越复杂，要求人们去研究人工智能，部分的替代或帮助人们解决认识自然中的问题。
三、人工智能的策鞭——科学技术方法论
人工智能的这一科学问题的鲜明时代性、探索性、混沌性、可解决性、待解决性及可变异性决定了来自世界各地的学生、研究人员投入其研究之中。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸、和扩展人的智能，实现机器智能。这一科学问题是众多科研工作人员的科研起点，具有重要意义，它确立了研究对象和目标，表明了研究过程中的关键点，预示了解决方向，对其研究具有重要指导作用，因而成为智能科学发展的动力推动着人工智能研究的不断向前发展。反过来思考，机器能够对新科学问题进行评判和思考么？甚至提出新科学问题的能力。
如今的研究依然是探索性研究，这一领域中的许多人都怀有这种期望：在理解智能的核心思想深处，至少会有一个，也可能是若干个关于怎样组织和表述知识的重要原理，从而在某种意义上弄清了什么是有关人的智能一般性质的重要东西。在早期人工智能只是在简单的句法处理意义上成功，随着其发展面临着试图解决的很多问题不可操作，受到产生智能行为的基本结构某些基本限制。比如感知器似乎可以表示任何东西，但是事实证明其能表示的东西还很少。科学理论和经验事实之间存在矛盾，要求人们寻找新的解决方法，因此在感知器的基础上发展各种神经网络以满足人们实践的需要，同时通过实践补充和完善以便解决理论内部的逻辑矛盾。也试图从各个知识领域发热交叉空白区获得新的启示。总而言之通过生产、生活、观察、实验等实践活动以及科学自身发展的需求与矛盾产生问题并解决问题。
研究人员在提高自身素质的同时，进一步获取人工智能知识的新事实，通过引入新概念、提出试探性的假说或理论，恰当的转换在人工智能研究中遇到的新问题，使新成果具有需要性、创造性、科学性、可行性。在方法论方面，人工智能正试图将更多的学科理论掺和在一起，克服已有理论的局限性，使其成为坚实的科学方法。基于科学观察和科学实验的科学事实，人类在研究过程中，既要克服观察的局限性，比如感官的局限性与错觉、知觉的选择影响，也要正确处理科学实验规律及有效识别和捕捉机遇，做到观察渗透理论、理论指导实践。同时需要站在机器角度考虑，比如机器视觉，既要模拟人的视觉功能，也要讨论是为了机器智能的逼真性而使其具备人的视觉中的错觉，还是弥补人眼的不足达到更高级的智能，但目前还远不能达到人眼视觉的复杂程度和能力。
从人和机器交互的角度出发研究人工智能，需要人们在研究过程中使用科学的思维方法，又要求人们将这种思维方法付诸于机器，实现机器的更高级智能。科学抽象是从事物的各种属性中抽取出本质属性的方法，直接产生科学概念和科学语言。科学思维包括逻辑方法和非逻辑方法，逻辑方法包括分析和综合、归纳与演绎、类比方法等，比如分类与聚类、知识表示、自动推理、神经网络的学习、专家系统等。然而演绎过程对于目前人类的赋予机器的能力来说，显得相当艰难，与环境交互能力不尽完善，对新鲜事物学习不够敏感，归纳不够鲜明。如今的智能仍然具有应用的针对性，如果整合构建更大的智能系统具有相当大耦合难度，其复杂性也需要大科学的出现。非逻辑方法包括形象思维、直觉思维和创造性思维，这也正是人工智能的瓶颈，思维是客观现实的反应过程，是具有意识的人脑对于客观现实的本质属性、内部规律性的自觉的、间接的和概括的反应，而智能是个体有目的的行为、合理的思维，以及有效的适应环境的综合能力，即是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。目前人们人在使用这样的思维去感受、解决和创造人工智能这一缺乏必要理论的学科，特别是解决一些关键问题上，比如机器学习、非单调推理、常识性知识表示、不确定推理方面，以及对全局性判断模糊信息处理、多粒度视觉信息的处理都是相当困难的。事实上，人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能，“机器思维”同人类思维具有本质的区别：人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程；人工智能没有社会性；人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力；两者总是人脑的思维在前，电脑的在后。这就要求人们对人工智能不断提出假说和理论，用绿色设计的方法和理念付诸实践，检验假说发展理论，利用数学和系统科学的方法，在不违背自然规律的前提下，改造利用自然，研究和发展人工智能这一具有魅力的学科，让所得成就为人们所用。
四、人工智能的沉思——科学技术观
对于所有智能体设计和组成部分而言，在人类的科学理解和技术能力方面都正在发生巨大的进步，但是所有这些进步能导致一个在变化多端各种环境中都能表现良好的通用智能体吗？从科学与技术的哲学观点来看，科学与技术正在科学技术化、技术科学化、科学一体化的进程中。人们在对人工智能不断的从哲学、心理学等角度对人工智能进行科学理解，指导着人工智能朝着良好的方向发展，与此同时，伴随着计算机技术、数学建模等发展，为人工智能科学技术的社会应用性奠定了条件，在实践中也完善了人们对人工智能的科学理解。
科学技术是一把双刃剑，科技乐观主义认为科学技术的发展可以解除和摆脱人类社会的各种难题的困扰，是社会进步的动力，能给人类带来美好的未来；科技悲观主义则对科学技术的社会功能和社会后果持悲观的态度和看法，主张抑制科学技术和工业的发展，强调人与自然协调发展。这两种观点都是依据历史事实，具有片面性，都将科学技术在特定历史阶段的具体的特殊价值看做是普遍的绝对价值。这种科学技术的双重影响，其负面影响并非仅仅取决于科学技术本身，更主要的是人类该如何去运用，使其成为造福人类的利器。
人工智能也在面临着这种争论，还有一种担忧。如今有不少科幻作品描述未来人类利用机器智能性帮助人们建设一个高度发展机械化的社会，却改变了原来物种多样性的自然，人们普遍处于人工制造的自然之中，甚至人们可能处在利用人工智能技术的战争的硝烟下。这就在于人们怎么去使用人工智能技术。更或者一种人与机器大战的担忧，终究地球是属于人类还是那些有了所谓思想的机器。假如人工智能真正意义上的成功了会怎么样？如果成功的创造出人类级别乃至更高级别的智能，将会改变和影响人类在地球上的霸主地位，人们可能会失去作为人的独一无二的感觉，可能会导致责任感的丧失，这种担心并无道理，因此发展人工智能具有道德风险。如果机器人有了意识，把它只当作最初的机器是不可取的，它们也有公民运动的权利。《精神机器的时代》也提及“人类思维与人类最初创造的机器智能世界相融合的强烈趋势，人类与计算机之间不再存在清晰的区别”。著名电影《人工智能》描述一个关于一个被赋予母爱的机器人大卫，相信自己是人类，发誓找到蓝衣仙女，把自己变成真正的孩子，让妈妈爱他。这部电影把人工智能从科学、文学、哲学、宗教、伦理、人性等多角度剖析一个事实具有人一样的机器不再是机器。但是也有个事实摆在我们面前，正如图灵所说：我们只能向前看到很短的距离，但是我们能够看到的仍然有很多事情要做。
五、结束语
人工智能本身就是包括哲学在内的多学科交叉的新兴科学，和哲学有一种渊源流长的关系。人们需要从辩证唯物主义自然观出发，理解人工智能学科产生的必然性及其自然限制条件，指导人们如何抓住人工智能发展的缰绳；其次运用科学技术方法论这一策鞭，正确人工智能的研究方法和思维方法，促进人工智能的前行，在使用科学方法论的同时尝试将这种方法论付诸于机器，逐步实现人的智能，但需要理解这个实现过程的每一小步都需大量的研究工作；这些年的人工智能研究也取得了巨大的成就，在乐观的同时也有悲观者的担忧，人工智能是一项科学技术，面临着双重效应，也面临着人工智能产生的道德风险，具有了人一样的机器还是不是机器，是否应该享有人一样的权利，是否会威胁人类的生存，还该否研究人工智能。就目前来看，真正实现人工智能的道路如蜀道之难，难于上青天，人们在克服种种困难的研究征途上也要依据自然辨证法则制定相关人工智能研究和使用的行为规范，从而促进人类社会文明繁荣，实现人与自然的和谐发展。
参考文献略
返回搜狐，查看更多三问ChatGPT如何影响人工智能的未来
ChatGPT在技术路径上采用的是“大数据+大算力+强算法=大模型”路线，又在“基础大模型+指令微调”方向探索出新范式，其中基础大模型类似大脑，指令微调是交互训练，两者结合实现逼近人类的语言智能
据估算，此类大模型的训练一次的成本接近千万美元，运营成本一个月要数百万美元。“OpenAI为了让ChatGPT的语言合成结果更自然流畅，用了45TB的数据、近1万亿个单词来训练模型，大概是1351万本牛津词典。”
新一代网络操作系统和生态雏形初显，“英伟达+微软OpenAI”封闭生态有可能成为智能时代的“Wintel”联盟
文|《瞭望》新闻周刊记者朱涵彭茜黄堃
ChatGPT会带来一个不同的未来吗？
带着这个问题，记者询问了ChatGPT“本人”，它的回答是这样的：
“随着ChatGPT的普及，它开始被广泛应用于各种领域，从在线交流、信息搜索、机器翻译、文本生成，它的准确性和高效率使得许多工作变得不再困难。然而，人们也开始对它产生了担忧……”
ChatGPT正在成为我们生活中的一部分，ChatGPT会是人工智能通往未来的坐标吗？人工智能的发展，离不开人与人工智能的结合，技术与人类能无缝结合吗？
学生们在长沙华夏实验学校和机器狗互动（2022年6月22日摄）薛宇舸摄/本刊
ChatGPT会是人工智能通往未来的坐标吗
与人类连续对话，拒绝不合适的问题，短时间内完成写邮件、文案、代码、诗歌，轻松通过工程师、MBA、研究生、医师资格等难度较高的专业级测试……推出2个月即拥有1亿月活用户，ChatGPT已成为史上用户增长最快的消费级应用程序。
在语言智能程度呈现跨越式提升的背后，ChatGPT是一场工程创新的“大力出奇迹”。
“ChatGPT的成功，首先是选择了合适可行的技术路径，然后就是数据和人力资源的巨大投入。”北京智源人工智能研究院院长黄铁军说。
黄铁军说，ChatGPT在技术路径上采用的是“大数据+大算力+强算法=大模型”路线，又在“基础大模型+指令微调”方向探索出新范式，其中基础大模型类似大脑，指令微调是交互训练，两者结合实现逼近人类的语言智能。
“OpenAI为了让ChatGPT的语言合成结果更自然流畅，用了45TB的数据、近1万亿个单词来训练模型，大概是1351万本牛津词典。”浙江大学人工智能研究所所长吴飞说。
业内人士表示，OpenAI的主要支持方微软构建了一个算力规模位居全球前列的超算平台以支持其研发，OpenAI在全球范围雇佣了近千名专人进行数据处理。据估算，此类大模型的训练一次的成本接近千万美元，运营成本一个月要数百万美元。
“ChatGPT是人工智能技术‘量变’引发‘质变’的代表，标志了目前机器学习大模型、大训练数据和大算力能够到达的新高度。”之江实验室副主任鲍虎军表示，ChatGPT在GPT模型基础上，采用人类反馈强化学习（RLHF）的训练机制和提示导引模式，促使模型越来越顺应人类的思考逻辑，更加符合人类认知和习惯，这是工程实现上的重要创新。
中国科学技术大学机器人实验室主任陈小平说，迄今为止，人工智能的所有理论和技术都没有解决真实性难题，都不能让机器本身拥有真实创造的能力，但创造效率的提高将产生巨大的效益和多方面的影响。
“目前，人类面临着前所未有的重大机遇。”陈小平说。
ChatGPT能否预示着一个新时代启幕
“ChatGPT的成功不仅是一个新一代聊天机器人的突破，它将为人工智能乃至整个信息产业带来革命。”黄铁军说，ChatGPT将成为点燃人工智能的“网景时刻”“iPhone时刻”。
“网景时刻”和“iPhone时刻”，分别是互联网和移动互联网发展的里程碑事件。网络浏览器诞生于1990年，但直到1994年网景导航者（NetscapeNavigator）问世，大多数人才开始探索互联网。第一部智能手机IBMSimon诞生于1993年，2007年苹果iPhone的横空出世，重新定义了智能手机并开启了移动互联网的新时代。
同样地，ChatGPT极有可能预示着又一个新时代的启幕：
——新一代网络操作系统和生态雏形初显。多位专家受访时表示，ChatGPT正在演变成新一代操作系统平台和生态，用户将能直接用日常语音或者文字与人工智能进行交互，大部分计算负荷由大模型为核心的新一代信息基础设施接管。
在微软算力支持下，OpenAI已相继研发出GPT-3、ChatGPT等通用泛化能力越来越强的闭源大模型，并通过微软云平台提供智能云服务，支持智能应用开发，这将成为智能时代的基础性“操作系统”。再加上在AI芯片市场已占领超主流市场份额的英伟达GPU芯片，形成的“英伟达+微软OpenAI”封闭生态有可能成为智能时代的“Wintel”联盟。
“大模型及其软硬件支撑系统的生态之争将成为未来十年信息产业的焦点。”黄铁军说。
——人工智能直接连接大众，个体深入参与技术发展。“从短期来看，ChatGPT正在从实验室基础科技向产业应用转变，一切还处于‘爆炸式创新’的前期，正如云计算催生了APP应用爆炸，基础模型很可能催生AI应用规模化。”人工智能资深研究专家、科技评论员田涛源说。
“人们将能够直接与我们最新、最强大的语言模型互动，作为搜索的伴侣，以实验和创新的方式。”谷歌CEO桑达尔·皮查伊（SundarPichai）说。
“相较于以AlphaGo这一现象级产品针对于某一个特定领域、其算法模型需要附着在某一个产品中才能赋能使用的模式，ChatGPT能直接面向大众使用者，且具备盈利模式，这将改变很多人工智能企业高成本、低回报的经营模式。”吴飞说。
——重构传统互联网商业模式，催生数字经济新突破。北京瑞莱智慧科技有限公司副总裁唐家渝认为，ChatGPT的应用除了聊天机器人外，还包括涉及文字生成和信息查询的智力工作、低难度的编程等内容创作领域，从而普遍提高这些行业的生产力。也能够与其他生成式技术融合，比如提高数字人的语义交互水平等，打造更具象化的形象，提升交流中的情感链接。
田涛源表示，从中长期发展趋势上预测，“生成式AI+决策式AI”很有可能重构传统互联网的搜索、广告、社交、游戏、电商模式，部分程度上颠覆原有的互联网平台，同时遵从数实融合、以虚强实原则赋能科研、制造、能源、交通等实体企业做强做优做大。
国家超级计算成都中心科研人员在巡检机房设备（2023年2月14日摄）刘坤摄/本刊
技术与人类能无缝结合吗
ChatGPT引发的全球关注，令许多人回忆起2016年AlphaGo战胜人类围棋世界冠军的时刻。当时社会上同样兴起了一场人工智能大讨论。
在这场热潮中，我国抢抓人工智能发展的重大战略机遇，在2017年发布《新一代人工智能发展规划》，推动人工智能一业赋百业。
目前，ChatGPT已引发全球科技公司的新一轮人工智能竞赛。谷歌发布了下一代对话AI系统Bard，微软发布了整合了ChatGPT的全新必应Bing和Edge浏览器，宣布旗下Office、Azure云服务等所有产品都将全线整合ChatGPT。百度表示将在今年3月完成人工智能聊天机器人“文心一言”的内测，随后对公众开放，阿里巴巴达摩院预训练语言模型体系已开放内测。
回顾历史，人工智能的发展并非一帆风顺。自1956年诞生以来，人工智能发展经历三次浪潮，期间充满波折。在人工智能深度学习迅速发展的近10年里，产业上也还没有出现里程碑式的爆发。
事实上，ChatGPT在带来惊艳体验的同时，也有明显“缺陷”。比如，它的知识存在事实性错误、知识盲区、常识偏差，也将面临着隐私泄露、技术滥用、造假、社会公平等伦理问题。因其模型能力出众、用户众多，这些风险隐患还会被放大。
“ChatGPT的应用离不开人的‘提示’，性能的持续提升离不开研发者的算法改进和设计，风险隐患的应对离不开人的引导和治理。”业内人士表示。
人工智能的发展，离不开人与人工智能的结合，我们的未来，也将是人与人工智能共同进化的时代。
正如ChatGPT描绘的人工智能未来世界：
机器人们像人类，
思想智慧已涌动。
在这梦幻的世界里，
技术与人类无缝结合。
生活如同一首诗，
平静而美好，永不停歇。
文学创作人工智能化的前瞻性分析
关键词：人工智能人工智能作为一门学科交叉的新兴学科，自诞生以来就以其技术革命的颠覆意义和实际应用范围的强势扩张而备受关注，并且取得了迅猛的发展。它通过模拟、延伸和扩展人的意识及思维，来使机器能够更加高效准确地胜任多场景程式化的工作，并逐渐在人类社会生活的各个领域尝试更多层面的拓展。人工智能似乎一直在试探由人工打造的智能究竟能够在多大的程度上取代传统的“人工”，而对于人工智能的需求、期待和恐慌也由此交织而生。
肇始于自然科学和社会科学交叉的人工智能，似乎是因为学科起源而对人文科学始终抱有一种敬畏的姿态和挑战的欲望。尤其当以清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室打造的人工智能诗歌写作系统“九歌”为代表的诸多人工智能写诗系统的问世，文学创作人工智能化的未来和前景就更加令人好奇。
以“九歌”2.0版本的系统为例，此人工智能诗歌写作系统将人工智能诗词写作分为“绝句”“风格绝句”“藏头诗”“律诗”“集句诗”“词”六大类，每一类又下分“五言”、“七言”、词牌名等小分支。如在生成诗歌检索框内输入中国传统诗歌意象“明月”，在不同类别下可得下述诗词：
五言绝句：
明月照双鬓，孤灯夜雨床。
客怀何以遣，世事自堪伤。
“忆旧感喟”风格五言绝句：
明月满江楼，乾坤一钓舟。
滔滔沧海上，莽莽万山秋。
五言律诗：
白璧无纤翳，青灯见一轮。
高山流皎魄，寒水带澄春。
玉镜当楼暗，珠帘隔帐频。
不愁清夜永，何地有婵尘。
如梦令·明月
明月照人清泪，冷落一床秋思。偏到小楼西，夜夜绣帘垂地。无计，无计，愁锁眉峰十二。
梧桐影·明月
明月斜，河边渡。舟子笑声何处来，郎船恰似潇湘浦。
忆江南·明月
人去也，最好是江边。明月多情圆又缺，断云无意复遮天。风里一条弦。
综观上述六首诗词能够发现，“九歌”人工智能诗歌写作系统能够偶得“明月满江楼，乾坤一钓舟。滔滔沧海上，莽莽万山秋”这样的佳篇和“风里一条弦”这样的佳句。正如韩少功曾拿秦观的《金山晚眺》和IBM公司的“偶得”软件生成作品做对比时，“三十多位文学研究生，富有阅读经验和鉴赏能力的专才们，也多见犹疑不决抓耳挠腮”[1]。“九歌”人工智能诗歌写作系统生成的诗歌作品也往往能够“以假乱真”，让人难以辨别是不是“人”作；尤其是一些风格化的作品，它模仿具有标志性诗人风格的作品时信手拈来。但是“九歌”人工智能诗歌写作系统生成的作品也不乏一些略显牵强之句，偶尔会出现句与句之间为了满足意象与格律的要求而产生逻辑不连贯的现象。
“九歌”人工智能诗歌写作系统的官方介绍提到“该系统采用最新的深度学习技术，结合多个为诗歌生成专门设计的模型，基于超过80万首人类诗人创作的诗歌进行训练学习。区别于其他诗歌生成系统，九歌具有多模态输入、多体裁多风格、人机交互创作模式等特点”。基于系统的开发理念，在使用时也确实出现了以下几个明显的感受：
生成速度快。每首诗词的生成时间在3秒钟左右，即时便可获取与主题词相关的作品；即使是同一关键词的重复生成，也基本在这个时间区间之内。
格律严格规范。严格遵循诗词的字数、押韵、平仄、对仗等方面的要求，在这一点上“九歌”人工智能诗歌写作系统确实拥有了比人的创作更丰富的词汇库和更快捷的选取速度。
总体风格一致。不同类型的诗歌风格无较大出入；但有相当一部分诗词呈现出较强的个人风格，这或许是因为“九歌”人工智能诗歌写作系统作为人工智能系统，本身就擅长对同一诗人不同作品的相同风格归纳与分析。
诗词的艺术审美价值总体较高。具有一定的品读空间，但也具有较大的局限性；这或许是因为“九歌”人工智能诗歌写作系统的词汇库本身就来自古代众多诗人的作品，尤其在词的选用上可谓细致琢磨。诗词词汇、意象重复率较高；同一意象词汇识别和替换较为成熟，具有明显的排列组合意味。
比如在五言绝句板块重复生成以“明月”为主题关键词的作品，得到以下几首：
明月照双鬓，浮云暮雨祠。
湖山千古事，一一付新诗。
明月青天上，凉风细柳边。
客怀何处写，多病未归眠。
明月照双鬓，浮云暮雨祠。
此生何日了，犹得话襟期。
明月照孤城，徘徊动旅情。
乡心随去住，何处候春晴。
明月青天上，凉风古渡头。
乡心何处切，回首愧沙鸥。
在五言律诗板块得到以下几首：
皎洁秋天夜，流光照我庐。
寒侵衾簟冷，风入漏壶虚。
玉笛惊初断，金波洗欲馀。
幽怀正寂寞，更待一年书。
清光无一点，寒色照人眠。
不见婵娟女，能窥窈窕天。
可怜团玉指，相似捣金弦。
自是瑶台上，偏宜十二年。
白露生天表，黄云蔽广川。
秋来无限好，皎似此时妍。
万里连环水，微茫隔塞烟。
不须更买取，且复斗婵娟。
皎洁照长空，寒光满太宫。
无人知独露，有客问西风。
夜静天河碧，秋高树影红。
故园千万里，何处一悲翁。
皎洁清江水，澄光照客窗。
高秋生白露，远夜动黄厖。
桂魄迷寒渚，菱波下夕矼。
此时怀旧好，不觉雁声双。
由以上十首作品不难发现，“九歌”人工智能诗歌写作系统的排列组合特征显著，往往是不同词汇间的组合，甚至连句法结构的组合模式在不同作品之间也具有明显的相似特征。同时，“九歌”人工智能诗歌写作系统创作的诗词具有较高的程式化特征，这也正是因为绝句、律诗和词的规律性和规则性恰恰与人工智能所擅长的重复、组合、程序性等特点相吻合。对于人工智能而言，按照一定的编程程序选取固定词汇库里的元素进行有规律的排列组合，并不是一件难事；但是困难的却是如何在这种组合中体现出人文科学的思想性，这在目前看来却是有很大的挑战的。虽然在风格绝句中已经能够显现出较为一致的格式化，但是思想层面的彰显却要寄希望于不断排列组合的小概率偶然事件。正是因为人工智能需要海量的样本量才能从机器学习中习得规律再加以运用，所以它所创作出来的作品也都延承着旧文本库所标示的词汇、理念甚至是价值观。这对于需要时刻敏锐地感知当代生活的文学而言，无疑是产生了较大的滞后性和时差性。
对于诗词的创作尚且如此，映照到小说、剧本等不具有诗词如此显著规律特征的文学作品创作上更是存有巨大的难度。
当人工智能越来越广泛而深入地渗透进现代社会生活，这种由技术革新诱发的文化现象也在最具挑战性的人文科学领域暴露着倔强的野心。虽然在基于语义的自然分词等环节仍然存在着技术难关，诚然在诸多有规律可循的程式化工作中，人工智能确实意料之外地超越了“人”，但是对于文学创作这种个人意识性、思想性和伦理性极强的人文行为，人工智能能否带来更大的惊喜仍然处于未知。在这个背景下，文学创作人工智能化的必要性、需求性和思想性更值得商榷。
文学创作是否有必要人工智能化，其实往往成了一个容易被忽视的问题。在人工智能涉足文学创作的一瞬间，甚至在讨论人工智能能否代替人的创作之前，首先需要思考的是文学创作人工智能化的必要性究竟有多大。人工智能在转化为实际应用的过程中最突出的特点是快速、海量、准确，而这三个特点对于需要依靠沉淀出精品并且无固定标准的文学创作而言又是相悖的。文学创作引入人工智能，在目前看来并不能使文学创作得更“好”，反而有可能会对文学作品的思想境界、审美价值、伦理取向等方面产生冲击。文学创作的门槛并不是高不可攀，但却需要像钥匙对锁芯一样适配方能得其要领。但人工智能这把看似万能的钥匙在开启文学创作这扇门的时候，却总有一个齿槽别扭地吻合不上，转得动却打不开。如此而言，其实还是作为人学的文学并没有要实现人工智能化的必要性。尤其对于极具魅力和特性的汉语书写而言，其作为语言本身的复杂性和多变性就对使用过程提出了严峻的挑战，而中国文学的独特审美情趣和精神境界又对在这方面具有先天缺陷的人工智能坚决地表达了拒绝。所以当人工智能不能使文学创作变得更“好”的时候，它的必要性也就无足轻重。
但这却并不意味着文学创作不需要人工智能化。文学创作对于人工智能的需求性在当下主要体现在人工智能技术对于文学创作的辅助、参考作用上。正如“九歌”人工智能诗歌写作系统对于80万首人类诗人创作的诗歌进行了分类、整理和归纳，在某种程度上，它对于诗词创作是具有参考价值和比照意义的。目前来看它固然不能完全取代人的创作，但是却能为人的创作提供更为及时和丰富的启发与提示。甚至随着技术的不断发展，人工智能能够在更大的限度上弥补人的文学创作局限，而使文学实现在时代的多元变革中完成自身的“修整”与进步。所以对于文学创作而言，人工智能的更大用途是辅助，而不是替代。“未来人工智能辅助写作软件的发展方向主要有三个：一是不断提升参考样本推荐的智能化，为创作者提供实时样例作为写作参考或者灵感激发的触媒；二是不断解决超级长篇小说写作的‘记忆痛点’，开发具有智能分析和追踪创作者创作作品，对人设和情节做数据库处理，能形成超级及时在线人设和情节历史资料智能调取和提示功能；三是能通过逻辑合理性和历史合理性等运算，为作者提供大纲编写建议（故事策划）和人物性格设计建议。”[2]这或将是未来人工智能对文学创作做出的最可能也是最大的贡献。而作为一种不可忽视的文学现象，人工智能所进行的文学创作也许难以成为文学，但却能在对辅助和参照的需求意义上有进入文学史的可能。文学史不再单纯是“人”的文学史，也将出现机器的、人工智能的文学史。
也许随着技术的不断进步，人工智能能够在克服技术局限的背景下更深入地参与文学创作，但是对于文学创作过程中思想性的把握确实难以预判。与人工智能所擅长的程序化工作不同，文学的特点和魅力恰恰不在于重复和程式，而在于人类思想不断演进过程中与世界发生纷繁复杂的细微关系。“人工智能一旦作为社会系统被引入文学领域，文学作为人学在生态或进化意义上的价值便相对鲜明地获得显现。文学创作不只是个别诗人、小说家、散文家或剧作家的匠心独运，而且是人类精神生产的一个分支、创意产业的一个链条、知识产权的一种赋值。它并非只是作家个人闭门造车、搜索枯肠，而是通过交往实现的。”[3]这就如同亨利·詹姆斯在《小说的艺术》中把小说分为“有生活的小说”和“没有生活的小说”的分类法。“而机器人小冰绝无人类生命体验的温度波动，天然缺失需要倾诉的情感向度，《阳光失了玻璃窗》只是迭代计算的智能产物，匮乏直觉经验的诗歌意象，观念的意象替代隐喻的意象即是人工诗歌的抒情零度。”[4]谢雪梅在《文学的新危机——机器人文学的挑战与后人类时代文学新纪元》一文的第二部分“抒情性：情感的计算与抒情的零度”中也提到了人工智能作为机器在运算方面的擅长和在抒情方面的缺失。人工智能的前提是“人工”，它本身并不能主动并且敏感地感知社会生活中的迅速变化，而需要人工的前提设置。正如文学不是公式能够计算出来的，好的文学作品也没有一成不变的唯一准则，或者说文学之所以成为文学是因为人类个体的巨大差异性——尤其是思想和意识层面的多样——造就的感知、反映和改变社会的巨大能量，而非机器技术的，这就从学科的源头处产生了相悖的分歧。人工智能能够模仿人的机械性行为，但能在多大程度上模拟人的思想和意识行为不仅是人工智能与文学创作未来的看点，也是人工智能技术本身向纵深发展的关键一步。在这个意义上，文学创作人工智能化不仅回到了罗兰·巴特“作者之死”的问题上，甚至丰富了作者之“死”的新含义，延展出了人工智能是否给予了作者“重生”的新议题。
综上，人工智能在未来对文学创作的影响是值得期待的。在这个相遇过程中，人工智能如何在自我革新的进程中使文学成为更好的文学，将成为文学创作人工智能化必要性、需求性和思想性的最直接导向。
注释：
[1]韩少功：《当机器人成立作家协会》，《读书》2017年第6期。
[2]葛红兵：《人工智能写作：可能性及对人类文学生活的挑战》，《语文教学通讯》2020年第1期。
[3]黄鸣奋：《人工智能与文学创作的对接、渗透与比较》，《社会科学战线》2018年第11期。
[4]谢雪梅：《文学的新危机——机器人文学的挑战与后人类时代文学新纪元》，《学术论坛》2018年第2期。