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计算机正迅速朝多元化领域进军。未来计算机的智能超凡技术怕是用十几本书的例证也难以尽述的，这里暂且先看几个绝妙的例子吧。
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富有创造力的机器
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在我们这样的时代里，机械技术无疑已经达到了完美的境界，聆听最著名的乐曲就像喝一杯啤酒那么简单，只需花费10个生丁[1]，与自动称重机没什么两样。我们是否应该对这种驯服声音的本领感到畏惧，对这种随意从唱片中播放乐曲的魔法感到畏惧呢？人们一度认为艺术力量是坚不可摧的，那这种机械技术是否破坏了艺术的神秘力量呢？
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——克劳德·德彪西
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同机器合作！操纵机器与同它们合作有什么区别？……突然，一扇通往无数可能性的窗子打开了；时间的限制将消失不见，机器似乎变成了交互式网络中拟人化的组成部分，机器仍然驯服于人类，却对人类对想象力的掌控极为不满。
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——弗拉基米尔·尤萨契夫斯基
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有人对毕加索说他应该按照事情本来的样子作画——客观写实的画。他咕哝着说，自己不确定那会是什么样子。这个存心欺负毕加索的家伙从钱包里拿出自己妻子的照片说道：“你瞧瞧，这才是她真正的样子。”毕加索看了一眼，说：“她特别小，是不是？而且又扁又平？”
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——格列高里·贝特森
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控制论艺术家的时代已经开启了，虽然还处在初期阶段。就像我们不了解人类艺术家一样，你永远不知道这些富有创造力的机械系统接下来要做什么。不过，迄今为止，它们还没有做出切下一只耳朵或者在街上裸奔的疯狂举动。它们还没有肢体可以去展示那样的创造力。
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这些系统的优势可以通过短语、形状或乐谱等令人吃惊的独创形式表现出来。它们的弱势多半与背景有关，或者压根儿就没有背景。这些计算机尽管富有创造力，却缺乏人类拥有的现实世界的经验，因此，它们的思维总是不连贯。在艺术作品方面保持主题一致性最成功的案例，也许要数哈罗德·科恩创造的那位名为亚伦的机器人画家了，下文我会对此予以讨论。亚伦大获成功的主要原因是其拥有渊博的知识，科恩用了30年的时间一点一点地帮它建立起庞大的知识库。
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计算机堵塞
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由于这些系统通常具有独创性，因此成为人类艺术家伟大的合作伙伴，通过这种方式，计算机对艺术产生了巨大影响。这种趋势在音乐艺术领域体现得最明显。音乐一直在利用最先进的技术，18世纪制作橱柜的手艺、19世纪的金属制造工业、20世纪60年代的模拟电子学等，无不受到技术的影响。如今，几乎所有的商业音乐——录音、电影以及电视音轨，都是在计算机音乐工作站上制作的，计算机在工作站中合成并处理声音，记录并操纵音符的序列，生成乐谱，甚至可以自动生成节奏模式、移动低音旋律线以及旋律的连续和变奏。
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近些年来，乐器演奏技术与创造的声音联系越来越紧密。过去，如果你想听小提琴的声音，就必须得演奏小提琴才行，那时的演奏手法是按照制造声音的肢体条件来的，而今，演奏必需依赖肢体的情势已经打破。如果你喜欢长笛演奏的手法，或者你恰巧学过吹长笛，那么现在就可以利用电子吹奏乐控制器，演奏出来的效果和原声长笛演奏一样，不过，电子控制器能演奏出来的不仅仅是变奏的长笛乐声，还有很多其他乐器的声音，原声乐或电子乐。现在有一些控制器可以模仿最受欢迎的原声乐器，比如钢琴、小提琴、吉他、鼓以及其他吹奏乐器。我们已经不再受制于创造原声的物理法则，新生代控制器与传统原声乐器没有任何相似之处，却优化了用手指、胳膊、脚、嘴以及脑袋等部位创造音乐的人为因素。所有可以复调演奏的声音都可以分层（同步演奏）按顺序演奏。并且，没必要再进行实时奏乐——可以用一种速度演奏音乐，再用另一速度回放，无须改变音调或音符的其他特征。所有由来已久的限制都已被解除，这样一来，一位十几岁的少年在自己卧室里的演奏听起来也可以像交响乐团或者摇滚乐队一样大气磅礴了。
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音乐的图灵测试
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1997年，俄勒冈大学的音乐学教授史蒂夫·拉尔森（Steve Larson）设计了一套音乐的图灵测试。他让一位听众听辨三段旋律中的哪一段是由电脑创作，哪一段是两个世纪之前一位叫作约翰·塞巴斯蒂安·巴赫的人类作曲家创作的。当听众表示由拉尔森本人创作的那段音乐是电脑的工作成果时，他有些受挫，不过当听众认为由一台叫作EMI（Experiments in Musical Intelligence，音乐智能测试）的计算机程序创作的音乐是巴赫的作品时，他又感到非常欣慰。道格拉斯·霍夫施塔特是一位长期观察机器智能进步的学者，他也为之做出了自己的贡献，他将作曲家戴维·科普创造的EMI称为“迄今为止我在人工智能领域见过的最启人深思的项目”。1
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也许更成功的是一项叫作“即兴演奏者”的程序，它是由英国爵士萨克斯演奏家保罗·霍奇森（Paul Hodgson）编写出来的。“即兴演奏者”可以模仿巴赫的作品，可以模仿伟大的爵士乐演奏家路易斯·阿姆斯特朗（Louis Armstrong）以及查利·帕克（Charlie Parker）的作品。该程序已经有了自己的粉丝。霍奇森自己评价说：“如果我刚刚来到某座城市，听见有人像‘即兴演奏者’一样演奏，我会高兴地加入其中。”2
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如今计算机作曲的弱点还是背景。霍夫施塔特说：“如果我把EMI打开三秒钟，然后问自己‘这是谁的作品？’，我会说是巴赫的”。并非作品越长就越成功。通常的感觉是“就像听济慈的十四行诗当中随机的几行句子。你会猜想那天济慈到底经历了什么，是不是喝得烂醉如泥？”
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文学机器
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有一个问题问大家：什么样的凶手有纤维？
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答案是：麦片杀手。
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我要立刻承认这并不是我自己编造出来的俏皮话，而是由一个叫作JAPE（Joke Analysis and Production Engine，玩笑分析与产出引擎）的计算机程序写出来的，该程序由金·宾斯特德（Kim Binsted）编写而成。JAPE是最新潮的蹩脚笑话自动编写程序，与EMI不同，JAPE最近与人类喜剧演员史蒂夫·马丁（Steve Martin）合作时，并没有通过改进版的图灵测试，观众显然更喜欢马丁。3
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在技术运用方面，文学艺术远不及音乐艺术。也许这是因为对计算机来说连日常散文这类常见文体都有一定的深度和复杂性，这一点图灵设计这项测试的时候也意识到了（该测试旨在检测人类产出令人信服的书面语的能力）。不过，计算机对我们这些编写书本的人却大有好处。影响最大的是简单的文字处理器，该处理器本身并不是一种人工技术，而是从20世纪60年代麻省理工学院人工智能实验室或其他什么地方的文本编辑器衍生而来的。
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当然，本书的写作也得益于语言数据库、单词拼写检查器以及在线词典，万维网上浩瀚的资源更是功不可没。本书的大部分内容都要归功于我的个人计算机，计算机使用了一种叫作Voice Xpress Plus的语音识别程序，该程序源自Lernout & Hauspie（前身是库兹韦尔应用智能公司）的听写部门，在本书创作过半时投入使用。在自动检查语法和文字风格这一方面，我不得不关闭微软Word程序中“拼写检查”这一项，因为它对我写的大部分句子都不太喜欢。我还是把风格上的批评指正的工作留给我的人类读者吧（至少这一本书要这么做）。
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有很多程序可以帮助作者进行头脑风暴。比如说Para Mind，它能够根据自己的文献材料4“基于用户的想法产生新想法”。还有一些程序可以帮助作者追溯虚构小说的延伸作品，比如长篇小说、系列小说以及电视剧中复杂的历史、人物特性以及作品中角色的互动等等。
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要编写一种可以完全独立创作文字的程序着实有点困难，因为人类读者对有意义的书面语中大量的句法和语义要求有着很强的感知能力。音乐家、电脑音乐家或其他形式的音乐家，都不像作家那样对连贯性有那么高的要求。
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