◎郑渝川（书评人）
从目前来看，人工智能已经进入了艺术创作、创造的领域，其水平当然目前无法与毕加索、莫扎特、莎士比亚等大师相媲美，但在故事创作、画画方面已经达到了孩子的创造力水准。不仅如此，通过对大师级作品的分析，人工智能还能找到普通作者作品的问题所在，其提出的改进建议的科学性、全面性要远远胜过人工指导者。
▲《天才与算法：人脑与AI的数学思维》
【英】马库斯·杜·索托伊 著
王晓燕 等 译
机械工业出版社
2020年4月
头几年网上流传着这样一个笑话，一个网友在微博上搜索了骨灰盒，结果他的淘宝就开始给他推荐各种各样的寿衣、棺材。这类笑话可以列举，或者编造出无数个版本，可以说明两点，一来，算法推荐很大程度上还不够准确，二来，算法要比我们人类更加谦虚，能够更好地完成自学。
各种各样的APP都在探寻每个用户在变化之中的喜好，包括微信、头条、抖音、淘宝、微博，等等。界面推荐给你的内容，你如果不喜欢，可以将它拖放到某一侧，或者干脆点个“X”，甚至说明不再关乎某个作者、某类题材（话题领域）、某个品牌。算法一次次碰壁，却从未气馁。通常而言，APP使用一段时间后，就会比较好的把握用户的喜好，还能发掘出用户没有意识到的潜在因素，挖掘出更多可能给用户带来惊喜的内容推荐。这也是所谓的深度学习算法。
以电影推荐APP为例，如果我们喜欢电影A、B、C，而另一个用户也喜欢它们，但后者还喜欢电影D，A-D可能都具有悬疑片的特征，或都是明星大制作电影，或都有很壮观的外景制作，那么，就会有较大可能是D也是我们所喜欢的。算法通过大量的、频繁的与用户的互动，就可以梳理出A、B、C的共性，以及与D之间的异同。这样的共性、个性因素的汇总、交叠，经由人机交互过程，让算法变得越来越聪明。
英国皇家学会院士、美国数学学会院士、牛津大学西蒙尼公众理解科学教授马库斯·杜·索托伊在其所著的《天才与算法：人脑与AI的数学思维》一书中就指出，奈飞为代表的电影推荐APP，采用的算法可以提取出影片中那些人类都难以名状的特征，这强有力的挑战了之前一些专家有关机器永远无法突破程序员思维的局限。机器掌握了人类所不具备的一项技能：对海量数据进行分析，并发掘出有价值的信息。
《天才与算法：人脑与AI的数学思维》一书深入回归了人工智能发展史，并聚焦讨论了新一代人工智能的极限，即其是否能够拥有与人类相似甚至超越人类的创造力。机器可以画画、创作音乐或小说吗？从目前来看，人工智能已经进入了艺术创作、创造的领域，其水平当然目前无法与毕加索、莫扎特、莎士比亚等大师相媲美，但在故事创作、画画方面已经达到了孩子的创造力水准。不仅如此，通过对大师级作品的分析，人工智能还能找到普通作者作品的问题所在，其提出的改进建议的科学性、全面性要远远胜过人工指导者。
书作者指出，算法、计算机代码、机器学习都是以数学为核心的，所以要想了解掌控现代生活的算法，就需要理解支撑其的数学规则，学好数学，真正意义上理解未来的数学、艺术、美学的合一性。
书中引述了英国认知科学家玛格丽特·博登对于人类创造力的划分。第一种是探索型创造力，即探索已知事物的外部边界，在保持规则约束的同时扩展其可能的极限。比如，巴赫的音乐创作就是通过多旋律、不同调性的应用，不断突破巴洛克音乐创作的藩篱，这为莫扎特、贝多芬为代表的、由单一旋律支配的主调音乐为主流的古典主义奠定了坚实基础。又如，莫奈彻底打破了古典主义审美和印象审美之间的界限。正如玛格丽特·博登所说，人类97%的创造性为属于探索型创造行为，而计算机、智能就也很擅长通过“穷举”、“暴力破解”的方法求取一组模式或规则的极限。
第二种创造力是组合型创造力。也就是两种甚至多种完全不同的结构或理念组合起来。在科学研究、艺术创作领域，这也是常用的首发。菲利普·格拉斯在与拉维·香卡的合作中获得了灵感，在作品中融入了多种音乐风格，最终形成了独具一格的“简约音乐”风格。目前来看，人工智能很可能要比人更加适合于探索组合型创造。
第三种创造力是变革型创造力，即完全改变游戏规则的创新。每种艺术形式都有这种创造力的体现，比如毕加索的立体主义绘画、乔伊斯的现代主义小说。这种创造力彻底改变旧有性质、风格、内容形式、规则——某种意义上可以认为，人类最后的骄傲就停留在极少数艺术家、科学家的变革型创造力之上，认定人工智能既便具备了比人类创作者更强的探索型、组合型创造力，也不可能具备变革型创造力。
尽管如此，随着人工智能在工作、生活越来越多的应用，其应用效率也不断提升，在一些具体的应用场景下，其效能甚至让数据科学家也感到啧啧称奇。书中举例指出，在美国，婚恋交友网站引入匹配算法对个人资料进行检索，并根据个人喜好、性格特点等进行配对，最终结果比人们自己去相亲的结果更好，而且通过长达数年的数据追踪发现，通过婚恋网站结识的伴侣相处得更幸福，婚姻更稳定。
所以，人工智能在“侵入”长期以来被视为是人类专属的、停留在情感层面的艺术领域时，让人感觉到相当不安。但实际上，在20世纪，数学家就发现分形理论可以很好的解释许多艺术作品受欢迎——分形动画受欢迎，直接组成了皮克斯工作室的诞生。事实上，而今很多艺术家已经习惯于通过代码进行创作——既然如此，人工智能的艺术创作也就不那么突兀了。书中还列举指出近年来计算机视觉技术等技术的发展，已经帮助人们更为精准的识别毕加索等大师的艺术特征；而在音乐领域，人工智能作曲的水平，已经可以轻易的突破相关的图灵测试。
从目前来看，人工智能在“侵入”艺术、科学、文化等创新领域的过程中，一方面已经不断释放出令人震惊的“潜力”、“应用前景”，另一方面还没有摆脱辅助者的角色。在人工智能还没有真正具备意识、意志之前，算法带给我们的似乎更多的仍是惊喜，即便因为其具备了创造力而侵蚀了创造性、创作性岗位，我们也可以进行一番自我安慰，认为算法淘汰的是那些大师以外的、普通的、才华不足的从业者，比如很一般的，看上去永远不可能大红大紫、称为行业领军者的药剂师、医生、律师、新闻记者，这个社会依然给大师、真正的创造力留足了空间。
但问题是，人类各个领域的大师从来就成长于激烈竞争的环境，每个有希望涌现大师的领域都必然充斥着大量的从业者，这样的行业领域因而拥有良性的人才生态。当整个行业的生态因为算法的涌入，让初学者缺乏成长、成熟的空间和阶梯时，必然最终导致创造力的断档。
作者简介
郑渝川：资深书痴，买书如山倒，“剁手”频率高。书评、时评作家，现居成都。千余篇书评见于《深圳特区报》《信息时报》《广州日报》《上海证券报》等国内多家报媒。
