然而，这位作家格外分歧凡响：“他”由一个麦克风、一个GPS、一个摄像头个一台条记本电脑，和一堆算法组成。

针对这个“AI小说家”，乐不雅观者认为人工智能和机器学习不会让我们失落业，由于机器很难模拟人类的聪慧与创造力。
常日关注Ai的人们会认为：正犹如机器将我们从重复的手工劳动中解放出来一样，机器学习将使我们摆脱重复性的智力任务。

这会使我们能够花费更多韶光在事情有益的方面，追求创造性的爱好，有更多与所爱之人共度的光阴。

席勒说：只有当人游戏的时候，他才是完全的人。
常日大家认为，认为在AI的帮助下，摆脱重复脑力劳动的人可以成为更加完全的人。

在这种论调中，创造性的作品，比如一部伟大的小说或交响乐，以及它们唤起的情绪，绝对不可能转化为代码，在情绪上，人类有机器算法无法替代的上风。

但是，创造力真的只是人类的一种基本能力吗？机器是否可以习得呢？

如果他们学会了比我们人类更懂我们自己，那么精良的AI小说——完备根据你的兴趣量身打造的小说——会成为你读过最好的小说吗？

AI能创作的小说可能不但是“垃圾”

当然，上段结尾是未来主义者的不雅观点。
现实就像Ross Goodwin的凯迪拉克在那次公路旅行中临时装置的AI系统所写的小说那样，离我们还有一段间隔。

Goodwin在谈及那本AI创作的小说时说到：“这是一本非常不成熟的作品，只是一个快速原型项目，还非常不完美。
我不以为它能匹敌一本人类写的小说，水平差太远了。
”目前，这本由人工智能写的第一本小说《1 The Road》正在发售。

一旦演习好神经网络，它就可以天生作者想要的任意长度的文本，无论是完备随机或从特定的种子单词/种子短语中天生。
Goodwin利用公路旅行中的景象和声音供应了这些种子：小说是根据摄像头拍摄到的图像、GPS定位的地点、麦克风入耳到的声音，乃至是电脑内部的时钟天生的，一次只天生一句话。

一旦神经网络被演习，它就可以天生作者所希望的任何长度的文本，无论是随机的还是来自特定的种子词或短语。
古德温利用公路旅行的景点和声音来供应这些种子：小说根据图像，位置，麦克风对话，乃至打算机自己的内部时钟，一次写一个句子。

结果……喜忧参半。

小说开头恰到好处，引用了韶光：“早上九点十七分，屋子很重。
”地点的描述根据供应给算法的Foursquare数据集天生，但人工智能开始写地点信息后，立时开始跳脱：它开始重复写经纬度坐标信息，全体小说变成了一本超现实主义小说，无法有清晰的含义。

输入数据，输出艺术？

神经网络算法作为创造性的聪慧体具有一些上风，他们善于利用大数据进行演习，识别这些数据集中的规律与模式，并且根据AI所理解的规律输出内容。
由AI启示或创作的音乐已经成为日益增长的音乐创作的新形式，乃至有一张人机互助创作的盛行音乐专辑：《Songularity》

神经网络可以在数小时内“听”所有巴赫和莫扎特的作品，还可以再从莎士比亚的作品中学习，创作出“还凑合”的作品。
人工智能创造的观点已经非常普遍，以至于在人类写作的样本根本上强行演习神经网络机器人，演习结果常日都是“人工智障”。

这个从纽约旅行到新奥尔良的AI小说家是LSTM（长期短期影象）神经网络。
默认情形下，保留单个神经元中包含的信息，并且只能在单个韶光步长中“忘却”或“学习”小部分，而不是新学习到的东西完备覆盖旧有的履历。

在手写和语音识别等任务中， LSTM架构比以前的递归神经网络表现更好。
神经网络及其程序员进一步研究了文学。
根据Goodwin的理论，他们接管了6千万字（360 MB）的原始文学作品：三分之一的诗歌，三分之一的科幻小说和三分之一的“黯淡”文学。

通过这种办法，古德温有一些创造性的考试测验；原始文学作品提高了机器的词汇和句子语料库，因此提高了小说的质量。

文学背后的思想

人工智能小说家的问题，与打算机科学家从图灵时期就开始遭遇的对话人工智能的问题一样。
机器可以比人类更好地理解和再现繁芜的模式，但是他们不理解这些模式的含义。

Goodwin的神经网络在一台连条记本电脑的打印机上，一次只能打印出句子里的一个字母。
神经网络判断的统计关联可以从字母中形成单词，可以从单词中组成句子，但它们对人物和情节都一无所知。

在与谈天机器人交谈时，代码并没有真正理解它自己天生小说情节，并且没有足够大的数据集可以通过所有数十亿可能的对话来演习它。

创造性的神经网络没有真正理解他们正在写的东西，也没有办法学会任何章节连贯性和叙事。

Goodwin的实验试图通过反复利用摄像机或麦克风的刺激，来给AI创作的小说增加一些连贯的主线。

AI仍旧没有取代人类小说家

连贯的语气和语义“风格”可能足以产生一些模糊的，引人浮想联翩的诗歌，正如谷歌所做的那样。
但是，如果想超越目前的“超现实主义人工智能散文”，在小说上探求一些超越新奇代价的意义或主题，可能是一种令人沮丧的结果。

大概机器可以学习人类心灵和大脑的繁芜性，或者如何写出令人回味或有趣的小说。
但它们还有很长的路要走，更大的数据集并不敷以弥合这个鸿沟。

到目前为止，人工智能写的小说大致不太连贯，还有很长的路要走，但却伴随着闪烁的诗意。

本文来源：北大新媒体

本文为英文编译，原文作者Thomas Hornigold，原文链接：https://singularityhub.com/2018/10/25/ai-wrote-a-road-trip-novel-is-it-a-good-read/