分享到：

来源：文艺报　|　张定浩　　2020年07月01日08:31

复杂心智不可能通过自动训练产生，它需要经受其他心智的教育，复杂心智需要在与其他复杂心智的环境关系中慢慢生成。而就目前的微软小冰而言，它一方面离复杂心智的要求还相距甚远，同时，其对于诗的生成机制的认知也流于表面。因此，就算某一次小冰写出了一首非常好的诗，那它也依旧无法摆脱弱AI的属性，正如在打字机上碰巧打出莎士比亚诗句的猴子也还是普通的猴子，这只猴子并不因此就突变成一个新的物种。 张定浩

疫情期间蜗居在家，没有写出什么像样的文章，倒是重新燃起了下围棋的热情。在足不出户的那一两个月，酷爱围棋的吴玄在微信上建了一个小范围的棋手群，也邀我参与其中，在手机上对弈，没有时间限制，又都是文学界熟识的师友，可以在群里分享实时棋局，下完还可以在群里复盘讨论，很是热闹。并且，因为现在围棋AI的普及，即便是像我这样的业余爱好者，借助AI自我复盘也变得非常方便和清晰，能感受到自己棋艺的点滴进步，久而久之，对于人工智能似乎多了一丝亲切感，再反观文学批评界这几年对于人工智能写作的热烈讨论，却又生出几许奇怪的况味。

我记得围棋人机对战的软件，大概20多年前就有了，但那时候围棋软件的棋力大概还不到业余初段，所以围棋界对于围棋AI的态度最初都是不屑一顾的。阿尔法围棋先后战胜李世石和柯洁，乃至随后谷歌开放源代码之后造成的围棋AI的普及，引发了一场棋界大革命，现如今类似绝艺和星阵这样的高水平围棋AI都可以让顶尖棋手二子。但奇妙的是，围棋作为一门技艺却并没有如之前人们想象的那样走向衰落，相反，衰落的只是旧的定式和思路，而新的着法又日新月异地产生着，几乎所有棋手都采用AI作为训练工具，所有讲棋者也都会用AI作为衡量标准。在过去，对于围棋某个局部的优劣判断可能会取决于某些棋手的名声，更多时候只是一种感觉，但现在，围棋AI可以很精确地给出每一步的胜率，这很大程度上促使棋手从对权威的迷信中摆脱出来，去更好地接近棋道本身。日本棋圣藤泽秀行曾有句名言：“棋道一百，我只知七。”这句话在围棋AI时代复活，围棋AI和棋手之间并不是一个竞争关系，而是一种合作，棋手们都认识到AI只是人类追求道和艺的一个最新工具，或者说，AI是和人类在一同追求。

从轻蔑到尊重，棋界对于AI前后截然不同的态度，并不能简单地称之为前倨后恭，因为其背后遵循的一直是同一个原则。围棋归根结底是一个胜负的技艺，在AI完全赢不了人类棋手的情况下，轻蔑和不屑一顾是一种正常的态度，同样，在AI完胜人类棋手的情况下，尊重和向AI学习也是任何职业棋手的基本素养。因为最终，棋手向AI学习的不是什么科学技术，而是棋道本身。

反观微软小冰。出版了诗集的微软小冰让很多不写作的人迷惑不安，但认真的写作者应当把小冰写的诗就当成一个正常的文本来审视，像读任何一本或好或坏的诗集一样，我相信那些职业棋手在面对围棋AI时也是如此，我们面对的从来不是什么抽象的高科技或所谓的时代潮流，而始终是我们熟悉并赖以为生的那一门技艺。我们先假设小冰以后可以写得很好，但人类社会是否曾经因为某一位强力诗人的出现就放弃诗歌呢？从来没有。相反，每一位强力诗人都极大地更新和推动了现有的诗歌，甚至改动了整个传统。如果有一天机器写作达到了某种类似阿尔法围棋的突破，那只能说是一件文学的幸事。

更何况，相对于围棋因为计算量巨大而导致的超出人类心智极限的复杂，诗乃至文学写作呈现的则是一种人类心智本身的复杂。我们知道在人工智能领域一直有强AI和弱AI的争论，即AI到底是一种统摄一切的心灵还是一种只能应用在特定领域的工具。围棋AI显然属于弱AI，它只能做某一件特定的事，但可以做得非常好，但写作AI如果要真正令写作者尊重，它就必须成为一种自足的心灵，也就是强AI（我们这里不讨论那些公文式写作）。然而问题在于，目前的人工智能发展虽然突飞猛进，但基本都在弱AI领域，在强AI领域基本还处于婴儿般的状况，这一点，如果大家看过特德·姜的《软件体的生命周期》，就会有非常真切的感知。因为复杂心智不可能通过自动训练产生，它需要经受其他心智的教育，复杂心智需要在与其他复杂心智的环境关系中慢慢生成。而就目前的微软小冰而言，其训练写诗的方法据称是对500多位现代诗人的诗作正读、倒读各一万遍，用层次递归神经元网络，通过阅读来获得语言的表达能力。所谓“层次递归神经元”，看起来很高级，但在强AI领域大概只能算作一种非常粗陋的算法，它一方面离复杂心智的要求还相距甚远，同时，其对于诗的生成机制的认知也流于表面。不客气地说，微软小冰的研发者是既无力探索强AI，又不懂诗。因此，就算某一次小冰写出了一首非常好的诗，那它也依旧无法摆脱弱AI的属性，正如在打字机上碰巧打出莎士比亚诗句的猴子也还是普通的猴子，这只猴子并不因此就突变成一个新的物种。

除了微软小冰，另外一些打着人工智能旗号的文学AI，更几近荒唐。譬如某款文学AI，声称可以通过统计获奖小说中的高频词汇和情节起伏曲线来帮助人们理解和判断小说乃至未来小说的潮流，我只能说，这是已经接近人工智障的行为了。

我相信对于绝大多数人文学科从业者而言，写作AI和文学AI所运用到的人工智能都是一个黑箱，我们并不知道它内部系统工作的具体细节，只是通过它外部的输入输出与我们熟悉领域所产生的交集，来认识和理解它。这一点，其实和围棋职业选手面对围棋AI时的境况是有些相似的。因此，比较一下职业棋手和人文学科从业者面对AI的不同态度，会是一件比较有趣的事。

职业棋手和文学从业者对黑箱内部的无知是一致的，但职业棋手懂棋，他们可以通过比较自己走出的某手棋和围棋AI这个黑箱系统给出的另一种着法之间的差别，来具体分析其优劣得失。因此对于职业棋手来讲，围棋AI并不神秘，神秘的是围棋这门技艺本身的永无止境。而对于某些人文学者来讲，因为他们既对黑箱内部无知，又对文学写作一知半解，所以对他们来讲，写作AI就成为一个神秘莫测的整体。他们无法进入其内部，也无法在其外围分析探索，他们将对黑箱内部的无知和对黑箱外部关系的无知混为一谈，最终，这个神秘的黑箱在他们这里就转化成某种概念和词语上的黑话，以己昏昏使人昏昏，一时间，至少在文学批评界，不少科盲以谈论“人工智能”这个名词为时尚，人工智能俨然成为新时代的“赛先生”，成为获取课题经费的新法宝。我有一次参加某个会议，某位文学系的人工智能学者发言前拿出一个沙漏，做出精确控制时间状，这位老兄非常诚挚，其发言的主旨是，人工智能领域是一个新的人文学科生长点，此处人傻钱多，速来。

在法国科学家瑟格·阿比特博和吉尔·多维克合著的《算法小时代》一书中，作者举过一个学生参与编程的例子，“在课程结束的时候，如果我们问这些学生，他们编写的程序是否智能，他们总是会回答，程序并不智能。一旦学生自己参与编程了，便不再认为这些程序有丝毫的智能。事实上，人们认为一个程序智能与否，似乎取决于他们知不知道程序如何工作”。

科学研究的实质就是不断粉碎一些从外部模糊感知到的大而化之的概念，在具体细化的分类范畴中一点点推进，去探索那一个个未知的黑箱。但文学批评何尝不是如此呢？我们不可能知晓一切，对陌生领域的无知并不丢人，但我们依旧可以谈论一切，因为万事万物都是相互关联的，我们需要做的只是尽可能地认识自己，以及自己所熟悉的领域。