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每当我们自以为预见到“故事的结局”时，就会突然被带往下一个新的开始。这是一份值得我们充分关注的大惊喜。所以，无论是我还是其他任何人，在遇到偶然间的创造性行为时，都会表现得异常兴奋、急迫和匆忙。
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是什么赋予了事物价值？是价格还是别人的认可？价值是相对的：我写的诗或画的画，在我看来是宝贝，在别人看来可能一文不值；一部情节曲折的小说与能改变人们生活体验的文学创作方法、建筑设计方案和音乐创作手法相比，其价值就显得微不足道了。这就是伊曼努尔·康德[3] （Immanuel Kant）所说的“典型的原创力”——人类所独有的，能成为别人灵感的原创性行为。
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所有这些归根结底都是神经元活动和化学反应的产物，是人类经过数百万年进化所形成的大脑的“代码”。科学家经过长期的研究发现，这一过程是有章可循的。那么，人类创造力的“算法”或它所遵循的规则是否会超乎我们的想象？
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本书主要讨论新一代人工智能（AI）的“极限”：它是否能拥有与人类相似甚至超越人类的创造力。机器同样可以画画、创作音乐或小说吗？它也许无法与毕加索、莫扎特、莎士比亚等大师相媲美，但它在创作故事、画画方面能否达到孩子的创造力水准呢？对那些或打动人心，或平淡无奇的艺术作品进行对比分析之后，机器能否学会创作？人工智能是否能帮助人类提升创造力，从而帮助我们另辟蹊径？
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创造力并不局限在艺术领域发挥作用，还广泛地在其他领域起着不可比拟的作用。比如，我女儿用乐高积木搭建的城堡；我儿子帮助他的球队赢得足球比赛后，被称为“富有创造力的中场球员”。我们在创造性地解决日常问题，创造性地管理和组织团队。正如我将要在本书中阐述的，数学是一门极具创造性的学科，它与艺术有很多共通之处。
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创造的冲动是人类有别于其他动物的关键要素之一。但因为人类更习惯去做重复性的日常工作，创造的“双翼”会被这种惯性束缚而得不到激发。想要创造，我们必须走出思维定式。或许此过程中机器会发挥作用，提出一些新的想法和建议，以启发我们突破思维定式，防止我们陷入简单的重复。最终，机器可能会帮助我们，而作为人类，我们应该表现得不那么像机器。
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你可能会有一点诧异：作为数学家的我为什么会带你踏上了解机器创造力的旅程？原因很简单：算法、计算机代码、人工智能、机器学习都是以数学为核心的。如果想了解掌控现代生活的算法完成这些事情的内在机理，那么就需要理解支撑它们的数学规则，否则就会在未来的生活中茫然无措。
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人工智能正在向人类智能发起挑战，很多人类从事的工作，人工智能也可以做，甚至做得更好。但本书的重点不在于“无人驾驶”或“智能医疗”，而是去探索“机器编码”与“人类编码”之间的竞争：计算机有创造力吗？有创造力意味着什么？我们对艺术的情感反应中有多少属于大脑对模式和结构做出反应的产物？
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这不只是一个有趣的智力问答。艺术是人类大脑编码的一种“输出”，通过它，我们可以更深入地了解复杂的人类大脑是如何工作的。计算机也是如此，我们将通过计算机“创作”的艺术作品，了解计算机的工作机理。“程序员通常并不真正理解最终的代码是如何工作的”，这是“自下而上”编码方式面对的挑战之一。计算机创造的艺术像魔法师手中转动的水晶球，透过它，我们可以分析计算机是如何做出决策，并预知新代码在潜意识下的决策方向的。此外，它还可能揭示人类尚不能完全理解的计算机代码中固有的局限性和危险性。
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促使我踏上研究机器创造力旅程的另一个私人原因是，作为一个数学家，我正在经历一场“生死存亡”的危机：随着人工智能的发展，在未来几十年里，数学家的工作是否还会对人类有价值？数学是一门关于数字和逻辑的学科，可这不是计算机最为擅长的吗？
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然而，数学不仅是数字和逻辑，也是一门具有高度创造性，涉及美和美学的学科。这也是我反对计算机进入数学领域的部分原因。我们在研讨会和期刊上分享的不仅仅是转动机械手柄得出的计算结果。直觉和艺术敏感性是一名优秀数学家应具有的重要特质，而这一特质永远无法编入机械计算的程序中。那么，人工智能可以吗？
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作为一名数学家，我想知道新一代人工智能进入世界各地的画廊、音乐厅和出版社后，会有多么成功？伟大的德国数学家卡尔·魏尔斯特拉斯（Karl Weierstrass）曾经写道：“不具备诗人气质的数学家，永远不会成为真正的数学家。”正如阿达·洛夫莱斯完美概括的那样：你需要调和，配方中要有一些拜伦的艺术风味，也需要一些巴贝奇机械的成分。虽然她认为这些由齿轮构成的机器能做的事情是有限的，但她同时也意识到它们在表达艺术特质方面的潜质：
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它们可能会应用于数字以外的其他事物……例如，音乐中的和声布局，作曲的旋律安排，根据需要进行改编。分析机可能会生成任意复杂程度、精细程度的音乐作品。
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阿达坚信，任何创造性的行为都取决于程序员（人），而非机器。但新一代的程序员则不这么认为，他们觉得“代码”也能胜任创造性的工作。
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在人工智能诞生之初，艾伦·图灵就提出了评价计算机智能的测试方法。这里，我想提出一个新的测试方法——洛夫莱斯测试。通过该测试的规则是，算法需要创作一件艺术作品，人类程序员无法解释该算法的工作机理，但整个过程是可复现的（以排除因硬件错误产生的结果）。我们希望机器创造新的、令人惊讶的、有价值的东西。然而，对真正具有创造力的机器，还需要额外增加一条：具备超越程序员或数据集创建者的创造力。这也是阿达·洛夫莱斯所说的“难以克服的挑战”。
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[1] 英国数学家，计算机程序创始人，被称为“软件之母”。她是著名英国诗人拜伦之女，结婚后被称为阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace）。——译者注
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[2] 英国数学家、发明家、计算机先驱。——译者注
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[3] 德国作家、古典哲学创始人。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 第2章 激发创造力
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巴勃罗·毕加索（Pablo Picasso）
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理智是创造力最大的敌人。
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现代人非常重视创造力。许多思想家、作家都曾在著作中对创造力与其重要性，以及如何激发创造力进行过阐述。在英国皇家学会（Royal Society）一次主题为“机器学习如何影响未来”的委员会议上，我认识了认知科学家玛格丽特·博登（Margaret Boden），并了解了她的观点和理论。我认为她对机器创造力的定位和评价是最中肯、最贴切的。
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博登是一位独具慧眼的科学家，她的研究涉及哲学、心理学、医学、人工智能、认知科学等领域，并能将其很好地融会贯通。80多岁高龄、满头银发的她，老当益壮、精神矍铄，依然拥有着异常活跃的思维，满怀热情地参与到关于这些“锡罐”（博登对计算机的称呼）未来前景的研究和讨论当中。博登将人类的创造力归纳为三种：探索型创造力、组合型创造力、变革型创造力。
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