“机器诗人”败了，人类呢?

———“机器诗人”

谷歌已和英国国家医疗服务系统正式合作，将人工智能用于医疗诊断；优步在美国开始启用机器人作为停车场“保安”；瑞士的科学家正在训练机器人学习捕猎能力……近来，关于人工智能的新闻接二连三。美国经济顾问委员会今年提交的一份报告提出，大约83%时薪低于20美元的工作将被机器取代，这一大胆预估似乎正在被一点点验证。还有什么工作是机器不可取代的？在需要想象力和创造力，被认为是人类“最后高地”的文艺创作方面，人工智能究竟能走到哪一步，成

为许多人关注的焦点。

不久前，美国达特茅斯学院举办了一场特殊的图灵测试，在十四行诗的较量中，参赛的计算机程序惨败于人类。但这只是一个暂时的结果，“机器诗人”最终通过测试，也许只是一个时间问题。去年5月澳大利亚悉尼的一场TED演讲中，计算机程序“RKCP”所作诗歌《受伤的鹿跳得最高》成功骗过了大部分观众。

在“机器还能做什么”的追问中，其实我们面对的，也是“什么是人类的特有属性”这个哲学命题。但讽刺的是，人们用诗歌这个人类“专长”来检验机器的同时，自身的这项能力却在逐渐退化：现在又有多少人会写诗呢？

“机器诗人”写十四行诗，全军覆没

这场有趣的诗歌图灵测试由达特茅斯学院的两位教授丹·洛克莫和迈克尔·卡西发起。他们从去年起向全球征集有“作诗才华”的计算机算法程序，试图验证计算机目前能否在诗歌创作方面达到人类的正常水平。

在测试时，如同“命题作文”一样，计算机程序会先收到一个关键词，它们需要围绕这个主题，用“抑扬五步格”的格律写一首十四行诗。完成后，主办方将4首计算机的作品与6首人类作品混在一起，让包括普利策奖得主卢克·梅纳德在内的文学界专家们辨别作者究竟是人，还是机器。最终的结果是，“机器诗人”全军覆没，每一首程序创作的诗歌都被所有评委辨认出来。

其中获得最高分的一首程序创作的十四行诗，尽管严格遵循了格式和韵律，比如首句末的“chronic (慢性病)”与三句末的“supersonic (超声波)”押韵，二句末的“wave (波浪)”和四句末的“grave (坟墓)”押韵，但是整段连起来却令人莫名其妙：“人们重拾起电子的慢性疾病。像巨浪一般的平衡，从未感觉到超声波，或是接触到任何很浅的墓穴。”

与诗歌图灵测试同时进行的，还有短篇小说和音乐伴奏的竞赛，机器无一例外没有通过测试。

除了语法和规则，诗歌更需要意外和惊奇

北京大学中文系教授、诗人臧棣对于这一结果并不意外，并表示很乐意跟计算机进行同题作诗比赛。“诗歌创作不单需要逻辑，还需要复杂、深邃的感受，在智力之外，更和心灵相关。”在他看来，人工智能的创作主要还是基于推理和复制，在已有的材料中举一反三。假如其语言编码能力足够强大，或许能在某些规则性较强的类型题材中写出可读的诗歌，甚至超过一些二三流诗人。“但真正优秀的诗歌需要意外和惊奇，这些不可能通过逻辑推理、模仿而习得。”他认为，在可以想见的未来里，人工智能在诗歌领域还不能达到真正的诗人水准。

事实上，人类对诗歌创作的程序开发，早在半个多世纪前就已经开始。1959年，德国数学家席奥·卢茨用电脑程序创造了著名的“随机文本”，即提前输入一定的名词和形容词，程序会随机把它们组合成肯定句或否定句。于是，第一首“机器诗”诞生了：“不是每一眼都是近的。没有村庄是晚的。一个城堡是自由的，而每一个农夫都是远的……”到了1984年，由人工智能程序“RACTER”创作并出版的诗文集《警察的胡子有一半是建造出来的》已经展现出相当成熟的语言能力，其中这首诗广为流传：“我需要电，比需要铁、需要铅、需要金子都多。我需要它，比需要羊肉或猪肉或生菜或黄瓜都多。我需要它来做我的梦。”不过，事后编程者承认，自己对作品进行了大量文字编辑。

作为这次图灵测试的发起者之一，迈克尔·卡西解释说，计算机程序目前可以很好地学习艺术创作的模式和规律，并且基于这些模式来创作一些完整的作品。但它们的失败之处，在于不能够打破固定模式，无法理解不同的语言组合起来是什么含义，会引起怎样的情绪色彩。正是这些“软肋”，让计算机程序的诗歌创作露了馅。

图灵测试测的是科技进步，也是哲学命题

当然，一场图灵测试的结果，并不能决定未来人工智能的发展走向。在不久的将来，机器写出莎士比亚水准的十四行诗，也并非全然不可能。

在去年的一场TED演讲上，澳大利亚作家奥斯卡·施瓦茨分别放出斯坦因夫人和计算机程序“RKCP”写的两首诗，结果现场绝大多数观众都作出了错误的判断。那首被误认为是人类创作的诗歌《受伤的鹿跳得最高》，竟是程序在阅读、学习艾米莉·迪金森全部的诗作之后，用迪金森的语言方式创作的作品。

“这是否证明，斯坦因夫人更像一台电脑，而RKCP程序更像一个人呢？当然不是。”施瓦茨指出，斯坦因夫人与艾米莉·迪金森的诗作区别，恰恰证明人类并非一成不变，人性的特征、能力都在随时间不断流动、变化。而电脑的运行或多或少像一面镜子，展现人类教给它的事物，反映的仍然是人类自身。

在他看来，我们之所以要让机器学习诗歌，并不断地与人类诗歌进行比对，是因为我们将写诗这种能力，与人类的身份联系在了一起。所以在我们提问“机器能做什么、不能做什么”的同时，我们也在给自己提出一个哲学命题：“这对于人类的身份有什么意义？究竟是什么组成了人性，定义了人性？”这不是像图灵测试那样，用“是”或者“否”就能回答的问题。但它需要更多人在思考人类与科技的关系时，常系于心。

当然，更值得我们自己警醒的是，如今并没有多少人会写十四行诗，或是唐诗宋词，甚至是现代诗。曾经被作为人类特长的诗歌创作，未来是不是还能被称为人类身份的必要组成部分，还要打一个很大的问号。