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到目前为止，我提到的大多数例子都基于自上而下的编程思想。例如，按照明确的规则，可随机填充单词的诗歌模板；将经典作品转换为新作品的代码；通过编程获取数据并将其转化为故事的算法。这些程序实际上并没有太多自由发挥的空间，但机器学习正在改变这一切：算法可以从小说作者的所有作品中学习，探索他们的写作方式。如果他们喜欢使用某个特定的词，这个词后面很可能会跟着其他出现频次高的词。通过构建作者使用单词的概率图，算法可以生成该作者作品的续篇。这就是预测性文本生成器的工作原理，其产出的文学作品既发人深省又引人入胜。
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一个名为“Botnik”的公司倡导使用机器学习来创造新文学。该公司由作家杰米·布鲁（Jamie Brew）和《纽约客》（The New Yorker）前漫画编辑鲍勃·曼考夫（Bob Mankoff）于2016年创立。现在其已发展成为一个开放性社区，倡导作家借助科技手段创作喜剧。该公司有个同名产品，就叫作“Botnik”，它是一款新的人工智能幽默应用程序。他们将美国喜剧《宋飞正传》（Seinfeld）的剧本作为Botnik的学习对象，对其中的对话进行了数学分析并制作了新的剧集。他们甚至还请到了《实习医生风云》中的演员扎克·布拉夫（Zach Braff）出演了一集由Botnik根据该医疗喜剧改编的独角戏。算法有时会输出出人意料的超现实主义作品，比如Botnik为《宋飞正传》写出了精彩的剧本：“约会的对立面是金枪鱼，而三文鱼的对立面是任何其他事物。我相信你明白我的意思。”Botnik还制作了一份感恩节食谱，并在YouTube上发布了一段视频，让人们了解如果把烹饪这件事交给算法，你将会吃到什么样的感恩节特别晚餐：准备感恩节食物的最好的方法就是把火鸡“对折”，然后直接扔进厨房。
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截至目前，他们最成功的作品可能要算Botnik在学习了《哈利·波特》七卷丛书之后，生成了三页几乎可以以假乱真的续集。可以说，有些时候，算法才是最纯粹的“天才”。
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【原文】
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Magic：it was something that Harry Potter thought was very good.Leathery sheets of rain lashed at Harry’s ghost as he walked across the grounds towards the castle.
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Ron was standing there and doing a kind of frenzied tap dance.He saw Harry and immediately began to eat Hermione’s family.Ron’s Ron shirt was just as bad as Ron himself.
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【译文】
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魔法——哈利一直认为这是一种很好的东西。哈利穿过地面朝城堡走去时，皮料一般密布的雨帘猛烈地鞭打着他的鬼魂。
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罗恩站在那里，发疯似的跳着踢踏舞。他看到哈利，立刻开始吃赫敏的家人。罗恩的罗恩衫就像他自己一样糟糕。
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由于故事情节的发展过分自由，导致了续写剧情不太可能超过三页。但我想，对于那些迫切希望从魔法世界中了解更多的忠实粉丝来说，这至少聊胜于无。
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我决定做一个试验：如果把我的第一本书——《素数的音乐》（The Music of the Primes）作为Botnik的输入，它能否给我一个独特的新视角。但我却得到了以下奇怪的输出：
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【原文】
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The primes are the jewels which shine amongst the vast expanse of our infinite universe of numbers.As he counted higher and higher Gauss suddenly saw a pattern beginning to emerge.His passion for the problem was further fuelled when his father offered to buy him a Ferrari.Previously education schemes had been geared to the creation of each list of primes 2，3，5，7，11 and 13 years respectively.For all but their last year they remain in the ground feeding on the sap of tree roots.
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【译文】
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素数是一颗在我们广袤无垠的数字宇宙中发出耀眼光芒的宝石。数着数着，突然间高斯发现了一个规律。在他的爸爸答应给他买一辆法拉利时，高斯探索这个问题的热情更加高涨了。以前的教育计划都是按照清单针对每个素数分别为2年、3年、5年、7年、11年和13年。除了最后一年，它们都留在地里，以树根的汁液为食。
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根据这个输出的结果，可以辨认出这就是我的书，但它呈现出一种奇怪的表达。从这次试验中我得出一个重要经验，那就是在生成文本时仍然需要大量的人工干预。算法所做的是为你提供一个18个单词的选择范围，这些选项基于目前已存在的数据，这些单词会尽可能地遵循这些数据。这样就给了我很大的自由，让我可以随心所欲地把它带到我的创作想象当中。通过算法进行艺术创作时，人的影响成分通常会被掩盖。比如，算法生成了一个更好的作品，大家会说“人工智能写出了新的《哈利·波特》”，而不是“又一个文学生写了一本新小说”。
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坦白地讲，我觉得小说家们很快就会失业是不大可能的。也许Botnik确实可以从构建句子的方式中学习、辨认、识记，但其所捕捉到的只是这样一个事实存在：作者的写作风格。它只捕捉到了这一点——文本的局部，却没有从整体上考虑叙事结构。就像爵士乐的“续作者”一样，它可以生成一些以假乱真的乐句，但最终还是难逃走向乏味、无聊和枯竭，因为算法不知道该继续向何处发展音乐。我常常怀疑奈飞、亚马逊等公司是不是已经在使用这些算法，用来淘汰那些我们一直在看，却从中一无所获的剧本。
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[1] 波特尼克为Botnik的音译，这是一家研发人工智能自然语言技术的公司，2016年在美国成立。其致力于开发能与人协作的内容创作工具，即用人工智能挖掘人类的创造潜能。此标题应为致敬《哈利·波特与死亡圣器》。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 假如……
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2012年，乔治亚理工学院的马克·里德尔（Mark Riedl）和他的同事开发了一个会讲故事的算法“Scheherazade-IF”，旨在解决上述问题：它的目标是在故事发展可能性的迷宫中找到一条更加连贯畅通的路径。这个算法名字中的“Scheherazade”来源于王后山鲁佐德为暴虐的国王讲故事来安抚他的传说，她是一位优秀的故事讲述者。Scheherazade-IF中的“IF”取自“Interactive Fiction”，意为交互式小说。如果你要求Scheherazade-IF构建一个关于某个特定主题或情境的故事，而这个主题或情境它之前从未遇到过，那么它就会通过搜集和消化之前的故事来进行学习。
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该算法的主要开发者之一里德尔表示，由于人类具备许多现实世界的知识，所以他们都是天生的、优秀的故事讲述者。Scheherazade-IF从由一大群人构成的大规模知识库中汲取新的信息并充分消化，再将这些范例汇总形成一个树状图，图中列出故事发展的各种可能方向。好的故事讲述者，会在故事发展树状图中找到最佳的路径。在很多故事情节会随玩家的选择而走向不同结局的开放性电脑游戏中，这种方法非常奏效。
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这里介绍一种我孩童时期非常喜欢的故事叙述方式。在读《游戏书》（Gamebooks）或《选择你自己的冒险旅程》（Choose Your Own Adventure）时，你会遇到一些需要做选择的环节：如果你选择左侧的门，请跳到第35页；如果你选择右侧的门，请跳到第39页。有时你的选择会让故事的发展产生比较严重的不连贯和不合逻辑的结果，因为即便是一个只有10个结点的故事，也可以产生超过1000种不同的情节发展方式。这就需要有一种方法，可以让算法从中选择出最精彩的那一个。
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Scheherazade-IF正尝试通过它在网上收集到的数据，生成故事发展的可能性树状图，进而实现这一点。那么，它选择的“令人满意的路径”，到底能获得多高的满意度呢？研究团队的测试表明，它所做的选择获得的满意度得分可以与人类相媲美，远远高于随机生成的故事。同时，由该算法产生的逻辑性错误的次数明显少得多。比如，在第2章中就死去的角色，在第5章又突然出现了。除非这是一个僵尸故事，否则类似的这种错误一旦出现，便会立刻暴露无遗、无所遁形。
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