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人的创造力究竟何来?人与AI能分出伯仲?
上周六刚刚闭幕的世界人工智能大会,马云和马斯克的“双马会”受到许多关注。在AI与人谁更强等一系列问题上,两人都存在分歧,“尬聊”成了不少评论和报道给出的描述。这样一种中式网络表达,似乎也让许多人对这场对话的关注止于“看客”。
面对AI来袭,马斯克认为机器强悍,必须小心;马云坚持说,人有智慧,不必担心。对话看似毫无共识,但仔细寻觅,还是能发现两点共识。
“有一句老话,如果你打不过他们,就和他们组成团队。”马斯克这样说。尽管捍卫人类更具智慧,但马云也在对话中两次提到,AI可以帮助人类更好地理解自己。
人与AI,互相能帮到些什么?
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一位牛津大学数学家今年4月的一本新书,展示了不同于以往欧洲人的看法。在这本名为《创造力的密码:AI正如何学习写作、绘画及思考》的书中,作者Marcus du Sautoy先举了AlphaGo与李世石对弈的例子。
第二盘开局不久,AlphaGo便在第37步进军棋局的中部地区,令所有观战者认为它走出昏招。但后来,这成了AlphaGo拿下该盘的关键一步,棋圣聂卫平称对这步棋应“脱帽致敬”。“这大概意味着,在过去几千年里,人们低估了棋局中部地区的重要性。”AlphaGo之父、DeepMind创始人Demis Hassabis这样解读。
在Sautoy教授看来,下棋等各类游戏,因为输赢的评判不存在主观因素、无比清晰,对AI施展来说再合适不过。这步棋让人类知道了下棋的新方式,扩展了自己的想象力,“我们原本认为已在下棋的最高峰上,谁知山外有山,只是还掩藏在雾霭中。”
在不少人看来,AI永远不会有创造力。那么人的创造力到底是什么?
近年专注AI研究的英国哲学家Margaret Boden将之归为三类,一是探索式(Exploratory)创造力。比如巴赫通过不断探索试错、将复调音乐的规则推向极值,从而将巴洛克音乐推向顶峰。
二是结合式(Combinatorial)创造力,比如融合菜,以及如Sautoy自己坦言,他的数学研究,不少就是将两个看起来不相关的点子结合到一起、得出新理论。
第三类是升华式(Transformational)创造力,就好比水受热、突然变成水蒸气的相变。牛顿的“苹果时刻”也属此类。
当然,定义分类见仁见智。中央美学实验艺术学院院长、艺术家邱志杰就认为,还有人类通过庖丁解牛,半模仿、半消遣的意外创造,设计就是如此。
先看前两类。正如马斯克所说,人类大脑的“带宽”有限。而机器擅长不断穷举,速度快、不遗漏,还不需吃睡。因而在探索式创造力上,AI天生占优。国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫早年输给IBM深蓝,就是因为人的一个问题在于“硬件不行”。
如今,AI在图像风格迁移上也已很成熟。Sautoy还举出作曲的例子,AI已能理解曲目风格,将一个作曲家的风格,与另一个作曲家的声音世界结合。
换句话说,前两类创造力,难倒AI已不那么容易。那么AI在最需要创造力的科学、艺术领域,到底有多大能耐?AI的带宽和“智力”占优,又能让人了解山外有山,还缺什么?
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8月中旬,微软人工智能小冰的首次个展《或然世界》在中央美院美术馆闭幕。相比微软和IBM在此次人工智能大会上分别发布的麻将AI和太空AI助理,作画恐怕是AI更难习得的一门技能。
邱志杰担任了这套毕业作品指导老师的角色。微软将小冰的创作接口开放给他,让他可以即时看到小冰的每一幅作品,进行打分和评析。微软再将分数转化成算法,喂给小冰,让她继续训练。
“其实(这)和我们教真的学生是一样的。”邱志杰回忆。他也明显感到小冰不断成熟的过程。“一开始是乱画,后来已经可以打到85分。”
艺术家小冰作的诗对我们来说或许更直观。“爱情就像脂肪,是点点滴滴的积累。”“世界像躯壳一样喧嚣,像青春痘一样烦恼。”对业余文学爱好者来说,如此作品并不差强人意。
如今,下棋,包括诗歌,对AI来说相对容易。微软小冰首席科学家宋睿华这样认为。下棋是全知的事情。但写篇幅长的小说仍很难,因为AI每做一个决定,没法获得一个那么直接的反馈。
这是否意味着,创造力的一个重要基础,是对美与创新的鉴别、判断力?至少目前,AI仍需要人类的输入。
AI也还缺乏全局视野。Sautoy举例,与爵士乐手一起玩一吹一和(Call and response),AI已不成问题,有时还能激发演奏多了“皮了”的人类乐手;但是,作出好的长篇乐作仍然很难。
AI最终可能发展出升华式创造力吗?我的另一个疑问是,小冰需要邱志杰的不断教导,以及微软团队的不断调参,是否意味着她还没有自己的判断力,也就没有自己的生命力。
同在小冰的毕业作品展上,科学家张双南这样对我说,小冰探索作画的各种路径过程中,并不需要自己的判断,是人类的智慧帮着她在做,且最终产品也还缺乏自己的风格。
在这位领导中国科学院粒子天体物理重点实验室的科学家看来,人类艺术家和科学家有一种洞见(insight),即一下子穿透、看透的能力:在逻辑的无限序列中,能利用本能、感觉,直接抓住“那个东西”。“这样一种走捷径的能力,是人类独有的。”
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但对人类,不妨也追问,这样的创造力是否与生俱来?
很多人认为创新就来自某个“天才的瞬间”,但Sautoy认为,其实需要过去许许多多的积累、潜移默化。尽管我们还没法说清道明这个创造原理,但很可能仍是神经元间的算法,“只不过对我们还很神秘。”
这也关乎创新的群体及环境土壤。“我们通常将创造、发明、艺术归功于一个人,一个画家、一位小说家。但俗话说“需要一个村庄才能写出一部小说”。任何小说家都会承认,读过的书、遇到的人、居住过的地方都很重要。
这也令人联想,创新并不来自真空。在如今已高度发展、互联的世界,彻头彻尾的自主创新、自给自足,多数情况下效果堪忧。
“我其实是个笨人,”邱志杰甚至拿自己举例阐释。艺术家的洞见,也是来自无数次磨练自己,才培养出好的感觉,在潜意识、无意识中,直接抓到对的那个东西。
机器用的是最笨的办法,所有可能的路径试一圈。但数学里也有个办法叫穷举;佛教还有“无漏智”的说法。
看看邱志杰的朋友圈,不难发现他确实是一位很勤奋的艺术家。7月初受邀去夏季达沃斯发言,不但旁听了许多其他场次,还对每场记下动辄几百字的笔记和感悟。
当然,他和Sautoy都并不否认,还是存在少数情况,是遇上了那种“天启的瞬间”。
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AI仍不具备人的全局视野、审美判断力,以及创新自带的生命力。但这些能力,人类是否人人具备?
“AI的聪明是知识驱动,但是我们的智慧是经验驱动的。”马云这样说。AI在人的帮助下,或是在未来,是否也能积累经验?
如果看艺术领域,在不同环境、不同时代,人对美的判断可能截然不同。还有云,“一千个人心中有一千个哈姆雷特。”
在张双南的家乡,洋气,是对一切美好事物的描述。他笑着坦言。设想一下,对生活中无比常见的事物,西方人是否会如此看重?与唐朝和当今的审美不同类似,达芬奇时代和西方现代的评判标准也很不一样。
相比各人审美不同,也许更为不幸的是,并非人人都有创造力。哪怕是在创意行业,并非所有岗位都需要原创性。
未来有多少社会角色会被取代?AI的能力边界何在?邱志杰回应我说,许多艺术家、设计师今天的工作,很快AI也能实现。
“今天,我们画家也再次被扔进历史的熔炉里,面临重新的调整。”历史上,对画家的最大一次挑战是在摄影师出现之时。画作的惟妙惟肖、令人身临其境,被照相机、摄像机完美替代。
今天的AI,应该是比摄影师更厉害的角色。不过,他也相信,就像梵高、毕加索当年创立印象派和抽象现代派,会有一些画家颠覆自己,重新定义画家的使命。
人类最顶尖的创造者的禅意、情感、技艺,对AI来说“可能会比较难一点”。但但是人类的“庸常选手”,他认为很快就会被挑战。
那么,人类的确拥有的那些真正的创造力,到底从哪来?
归根结底,源于人有强烈的欲望、驱动力,是自私的。张双南直白地指出,创新是为了彰显自己的独特性,满足自己的优越感、审美、价值观和需要, “对我是好的。”
有时,艺术家甚至需要借助喝酒等手段,进入了“平行世界”,处于激发态。而AI没有如此强烈的摆脱苦难、获得成功的欲望,就很难有最顶尖的创造力。
AlphaGo创始人Demis Hassabis创业的经历,似乎为此提供了一个小小的注脚。从剑桥大学计算机学院毕业后,正是有人对他说,AI永远不能下赢围棋,激发他离开校园、创立DeepMind。
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如此看来,与其搞明白人与AI谁强,不如认识人的优劣势何在,在AI来袭时,多一份清醒,为“AI选手”可能的超预期发挥做好准备;也多一份自信,利用好人的宝贵之处。如马斯克所说,聪明人犯的最重要的错误就是他们自以为聪明。
人与AI,乃至人与人,并不注定在一条你死我活、强者生存的独木桥上。Sautoy认为更应在一条通向更光明未来的旅途上结伴前行。
“双马会”还有一点更明确的共识,即AI可以帮助人类实现环境可持续性。“AI是否会主导人类”的问题暂且按下不表,人类面临的诸多困境恐怕都需要AI的助力。
在去年财新峰会的一场闭门会上,一位社科院的专家就感叹,我们在医疗、教育,包括银行服务等许多领域取得的一些进步,并不是通过触动利益或“灵魂”的改革实现的,而只是技术的出现、使用,让既得利益者逐渐沉默,或不得不跟上。
今天,人类面临的宏观和微观挑战已经够大,也许该少树一个敌人,多拉一个队友。
对个体来说,从人机谁强的执念,转向互为所用的思维,或许也有助于我们理解,未来时代的胜者,很可能是那些认清自身不足,利用机器;也与同类协作,寻求共同进化的人和与机构。
这也给AI时代我们如何自处带来新启示。在学习编程,或是强化更具人性温度的人际互动能力之外,还可以更好地认识人何以为人,放下傲慢,珍视协作克难、滴水石穿之贵。
“敌人”反而能让你变得更强更健康。
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