文學(xué)貴在創(chuàng)造
今日的人工智能大都是弱或狹的人工智能(narrow or weak AI),用于狹隘目的,如人臉識(shí)別,人工智能寫(xiě)詩(shī)。而長(zhǎng)期的研究目標(biāo)則是創(chuàng)造一般的或強(qiáng)的人工智能(general or strong AI)。弱人工智能在專門領(lǐng)域,如下棋、解方程等方面可以超越人類。
以國(guó)際象棋為例,2018年的世界國(guó)際象棋錦標(biāo)賽快棋決賽是在挪威和美國(guó)的兩名棋手之間,而不是人機(jī)之間進(jìn)行。人們一度認(rèn)為,人機(jī)間的國(guó)際象棋比賽,人已出局。此一事實(shí)說(shuō)明,即使最好的電腦程序在下棋時(shí)不一定完美無(wú)缺。棋手會(huì)說(shuō),電腦以為最好的下子是X,但是我對(duì)最好的判斷是出于人的想法。于是人類就有了戰(zhàn)勝機(jī)器的可能,棋手至今廢不掉。
人工智能寫(xiě)詩(shī),情況與此類似。必須承認(rèn),人工智能有深度學(xué)習(xí)的能力,但到目前為止,似乎未見(jiàn)富有創(chuàng)造性的作品。機(jī)器深入學(xué)習(xí),能讀大量作品,為人所不及。但問(wèn)題是它所選出的好作品,標(biāo)準(zhǔn)是什么?那還是根據(jù)歷來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)。一旦標(biāo)準(zhǔn)變了,機(jī)器能否知曉?這是個(gè)問(wèn)題。社會(huì)發(fā)展,標(biāo)準(zhǔn)自然會(huì)變,過(guò)去認(rèn)為好的作品,今后未必視之為好。
2019年8月,美國(guó)的科技博客Boy Genius Report刊文介紹,IBM的研究者與多倫多大學(xué)及墨爾本大學(xué)合作,訓(xùn)練人工智能寫(xiě)詩(shī),成效卓著,現(xiàn)在已能使機(jī)器亦步亦趨,模仿莎士比亞,較人模仿能力更強(qiáng)。這里有兩點(diǎn)值得注意:一是模仿莎翁,足以亂真,為人所不及,然而僅是模仿而已。若無(wú)模仿對(duì)象,又當(dāng)如何?二是機(jī)器畢竟需要人加以訓(xùn)練,亦即深度學(xué)習(xí)依賴的是大量數(shù)據(jù)。文學(xué)所貴,正在于創(chuàng)造性。這正是機(jī)器所缺乏的,至少在目前如此。
現(xiàn)代哲學(xué)家波普爾認(rèn)為,人類歷史的進(jìn)程受到人類知識(shí)的強(qiáng)烈影響,而科學(xué)知識(shí)今后如何增長(zhǎng),難以預(yù)料,不論是用理性的還是科學(xué)的方法,都無(wú)從預(yù)測(cè)。因此,我們無(wú)法預(yù)知人類歷史未來(lái)的進(jìn)程。
波普爾此說(shuō),正可用于機(jī)器寫(xiě)詩(shī)與文學(xué)創(chuàng)作的關(guān)系。機(jī)器的深度學(xué)習(xí),必須依賴海量數(shù)據(jù),其思維方法是邏輯的、理性的。而人類思維,似不如此刻板,思維常是跳躍式的,邏輯和理性等,都是事后的解釋。尤其是大文學(xué)家,其創(chuàng)作過(guò)程,往往無(wú)定法可得。以定法求無(wú)定法,且欲駕而上之,至少就目前人工智能的發(fā)展?fàn)顩r而言,還辦不到。至于強(qiáng)人工智能長(zhǎng)足發(fā)展以后,情況究竟如何,現(xiàn)在預(yù)測(cè),還為時(shí)過(guò)早。