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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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从网上搜罗以前的故事把它们重新组合在一起固然不错，但想象一下如果是前所未见的场景会有怎样的结果？这也是由欧盟资助的Whim（What If Machine）项目所试图解决的问题。作家在尝试创造新作品时面临的一个问题是，他们会卡在自己有限的固定思维模式里。Whim通过提供焕然一新的故事场景，把故事讲述者带出他们的舒适区。
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每当我们想要构思一个新故事时，经常会做一些假设：假如一匹马能够飞翔，就诞生了“飞马”（pegasus）；假如一幅画像中的男子会逐渐变得衰老和丑陋，而他本人却一直保持着年轻俊美，就有了道林·格雷（Dorian Gray）这一角色的塑造；假如一个女孩贸然闯入一个陌生的地方，那里的动物都会说话，那里的人都有着奇怪的行为举止，就有了《爱丽丝梦游仙境》的奇幻之旅。我小时候非常喜欢的《达尔惊奇小说选》中的许多故事都是在“假如……”的创造力模型基础上构想出来的。
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事实上，人类讲故事可能起源于“假如……”这种问答结构。讲故事是人类做安全试验的一种方式。如果你问一个人“假如……”，其实是在探索你的行为对他可能带来的影响。最早出现的故事极有可能就源自我们对在周遭混乱的环境中寻找某种秩序的渴望，想要在这个残酷无情的宇宙中找到自身存在的意义。这是一种早期的科学形式。围坐在火堆旁分享当天的狩猎故事，可以帮助部落在第二天能获取更多的猎物。智人力量上的短板，在部落的集体智慧中得到了弥补。这种智慧的力量随着社交和分享的增加而增强。营地的篝火点燃了人类创造力的火种。
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Whim项目旨在引燃数码科技的创造力篝火，它最初就是以飞马为出发点的：一匹会飞的马。算法能不能构想出其他有趣的动物以便推动故事情节的发展？先从一个动物数据库开始，该数据库列出了动物们拥有的所有习性。国家地理儿童版网站就是一个很好的起点，它告诉我们海豚是一种生活在海里的哺乳动物，人类甚至可以骑在它的身上；鹦鹉是一种会飞会唱的鸟。通过对这些特性的组合和匹配，可能会孕育出一种既会飞又会歌唱的哺乳动物，你可以骑着它。这种新生物出现在童话或《哈利·波特》丛书中一点都不足为奇。
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就像那些长有头、躯干和腿的动物一样，将不同事物的组成部分解构，然后再通过混合进行重构，就可以创造出千奇百怪的新事物。假设动物的每个身体部位都有10种选择，那么10个身体部位就会创造出1000种不同的生物。如果组合有效，那么就需要有评估这些组合的办法。Whim团队引入了对创意的新颖性和刺激程度进行评价的数学函数，并以此过滤那些含糊不清、毫无意义的构想。最后他们得到了这样一些有趣的组合：凭借眼睛来保护自己的生物，长着翅膀的飞虎，生活在森林中但又能在水里游泳的鸟。
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这些具有奇技异能的新生物是促使新故事诞生的极佳催化剂。下一步就是通过编程使Whim生成新颖的叙事思维：从一系列的“假如……”开始，随即将故事情节展开，再打乱这些场景中隐含的各种假设，最后以一种令人惊讶的、颠覆性的方式与主题相结合。通过这样的方式可以激发创造力。Whim被设定在六个虚构的场景类别基础上生成叙事建议，分别是：卡夫卡、抉择、乌托邦和反乌托邦、隐喻、音乐剧和迪士尼。它们都成功生成了各不相同的输出结果。
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在迪士尼场景中，Whim构思出了这样一个故事情节：假如一个小原子失去了它的中性电荷……这一桥段或许会出现在下一部的《头脑特工队》当中，又或许就是我们身边的科学极客们头脑中的一个新的想法。该场景生成的另外一些建议可能更应该被归类在反乌托邦场景中，比如：“假如一架小飞机找不到机场……”
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抉择场景生成的故事情节成功的可能显然不太高：“假如一台旧冰箱找不到足够坚固的房子……与之相反，它发现了一种以水做成的特殊风格的雕像，于是就再也不想要坚固的房子了。”卡夫卡场景亦是如此：“假如有一辆自行车出现在狗栏里，突然间这辆自行车就变成了一只会开汽车的狗……”
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由Whim生成的一个故事情节，最终促成了一部音乐剧于2016年在伦敦西区上演。天空艺术电视频道（TV channel Sky Arts）对探索算法创造力的极限非常感兴趣，所以其委托人工智能制作了一部音乐剧。电视台对该音乐剧的全部制作过程进行了跟踪录制，直至其被搬上舞台。为了给这部音乐剧构思一个场景，Whim团队也加入进来。算法提出了一系列不同的场景，然后由剑桥大学开发的另一种算法进行筛选。筛选算法分析音乐剧走红或惨败的原因，为Whim提供故事情节进一步发展的建议。比如，很可能会成为热点的故事情节有：假如一名伤痕累累的士兵想要获得真爱，就必须先得学习去理解和体会一个孩子的内心……
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在生成童话故事方面，另一个算法“普洛普写手”（PropperWryter）更胜一筹。1928年，形式主义语言学家、民俗学家弗拉基米尔·普洛普（Vladimir Propp）在他的《故事形态学》里提出，俄国民间故事有31种叙事原型。“普洛普写手”把Whim提供的情节最终发展成为一个关于格林汉姆普通妇女反核运动的故事。其音乐由另一个名为“机器人劳埃德·韦伯”（Android Lloyd Webber）的算法提供。
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2016年春天，《飞越藩篱》在伦敦西区的艺术剧院进行了短暂的演出。为完成这一作品，人类的干预可能和电脑的创造力一样多。该剧的上演对于安德鲁·劳埃德·韦伯并没有造成太大的影响。戏剧评论家琳恩·加德纳（Lyn Gardner）对这部音乐剧给出了2星的评价，评语如下：“这是一部过时的、中庸的音乐剧，剧中充满了令人愉悦的中庸的歌曲，还有可笑的老套场景和角色。”但也许真正值得我们反思的是，审稿人并没有给予算法太多的信任。
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 伟大的“自动化”数学家
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数学家如果能提出诸如“假如……”这一类的问题，就意味着他距离突破知识边界已经只有一步之遥了。比如：假如有一个数的平方值为–1；假如弯曲空间中，两条平行线可以相交[1] 。打破固有的结构框架，从变化中探索有价值的新发现，是编写新的数学“故事”的经典工具。数学中的“假如……”真的有助于创造新的数学吗？如果数学是用数字讲述的故事，那么目前的算法在生成新的数学故事方面有多大的价值呢？
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