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图4–2 赛车底盘模型
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图片来源：欧特克有限公司。
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你注意到另一个不寻常的特征吗？这种底盘是不对称的，它的左右两侧不是彼此的镜像。这是有道理的。因为赛车更频繁地沿着某个方向转圈，因此它的底盘两侧受力有很大不同。人类设计师已经意识到这个事实很久了，但是他们的作品很少达到生成式设计软件实现的深度不对称效果。
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像赛车底盘这样的例子告诉我们，数字化的创意不仅仅是模仿和渐进。除了对人类已然做成的事情进行延伸和组合，电脑还能提出更多的创意。我们乐观地认为，近乎极端的事情可能会发生，当电脑熟谙我们累积的科学和工程知识，并且得悉具体情况的性能要求，或者有足够数据来确定这些要求时，它们就会提出我们根本想不到的新颖方案。
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“找到了！”
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在建立体验的过程中，数字化设计师不带有人类日积月累的偏见和盲从，这几乎是必然的。现在有数量惊人的计算能力可供使用，意味着数字化设计师可以又快又好地探索可能的解决方案，甚至可以说，它们提出的方案比一栋大楼的人类设计师所能提出的还要多。事实上，数字化的创作者已经这样做了。
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在科学中，提出一个新理论，然后终于得到实验结果的支持，就是“找到了！”（Eureka! ）式创意的典型事例。拜勒医学院的计算生物学家和IBM的分析专家开展的一项精妙研究表明，IBM的人工智能沃森可以用于提出有用的科学假设。该团队正在寻找激活p53蛋白的激酶[2]，因为它能抑制癌细胞的生长。他们让沃森“阅读”[3]了针对该主题公开发表的7万篇科学论文，然后要求它预测可以激活或关闭p53蛋白活性的激酶。沃森提出了7个假设选项。
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怎么判断这些选项是好是坏呢？我们知道，研究者只向沃森提供了2003年之前发表的论文。这意味着他们可以利用2003—2013年这10年的科学进展来检验沃森提出的假设，看看其中有哪些通过了理论审核并得到实验支持（如果有的话）。实际上，沃森提出的所有7种候选激酶都激活了p53蛋白。如果我们注意到在过去30年里，这一领域的科学研究每年大约只发现一种能激活p53蛋白的激酶，那么上述结果就更加令人印象深刻。这可不是一个玩玩而已的问题。
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艺术又如何
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数字化创意也进入了艺术领域。西蒙·科尔顿（Simon Colton）的“傻瓜画”项目在画场景时没用到任何人类投入，帕特里克·特利塞特（Patrick Tresset）已经打造了多个机器人手臂，它们通过不同的“手”绘制现场模特的肖像，而音乐教授戴维·科普（David Cope）则建立了“艾米莉·霍维尔项目”，用许多不同风格谱写乐章。
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我们常听说数字化的画家、作曲家和其他艺术家不如其人类同行那么有才华，与人脑相比，机器的创作依然明显空泛得多。但是科普注意到一个有趣的现象。正如2010年《太平洋标准》（Pacific Standard）登载瑞恩·布理兹坦（Ryan Blitstein）撰写的关于科普作品的文章所述：“在圣克鲁斯的一场音乐会上，节目单没提到艾米莉·霍维尔并不是一个人，一位身为化学教授的音乐爱好者说，霍维尔作品的演出是他音乐生涯中最激动的体验之一。6个月后，这位教授参加了科普主讲的关于艾米莉·霍维尔的讲座，并听了同一场演唱会的录播。科普记得他说：‘你知道，这音乐很不错，但我绝对可以立马听出来它是电脑谱曲的。这件作品没有心，没有灵魂，也没有深度。’”
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数字化的作曲家可以制作使人感到有趣可爱的音乐，我们对此不应太过惊讶。人类美学——我们发现的美丽事物，或者吸引我们味觉和感觉的事物——是复杂的，要理解它们是困难的，尤其是它们因时而异，因不同族群和不同文化而异，但这并不是说它们就不可能被理解。我们至少已经发现了一些规则和原理，例如在安排画作或其他视觉作品的元素时，我们经常使用大约1.618∶1的“黄金比例”，而且我们一直在学习更多的内容，尽管有些一时理解不了。
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这种知识正被嵌入技术，并广泛应用于各行各业。The Grid是一家初创公司，它为个人和企业建设称心如意的高度定制化网站，该公司采用领先的网页设计原则，但不用任何人类网页设计师。IBM在厨房里部署了沃森，它提供了与完整食谱等量齐观的菜谱，体现了人们喜爱的食材和口味的新颖组合。[4]上海中心是一座位于浦东新区核心区的128层现代化摩天大楼。它的能源效率很高，采用每年可以减排3.4万吨的技术，而且节省了5 800万美元的建筑成本。此外，我们发现它弯曲闪光的造型相当漂亮。这幢建筑物的初始形状和结构都是电脑生成的，其后由人类设计师用高度迭代的过程进行提升和精炼。人类设计团队的出发点就是一个电脑设计的建筑，它就像一张白纸一样唾手可得。
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人机之分
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自动生成音乐领域的先驱戴维·科普说：“我听到和读到的大部分内容都是老生常谈。所有这些都事关机器与人类的关系，我觉得‘你是不是要把创意这种人类仅剩的独特能力拿走’这样的问题是徒劳的。”我们知道他的感受。可能有些人对电脑能否真正拥有创意的辩论感兴趣，但使我们感到更加振奋的问题是如何使全世界的创意总量达到最大。我们认为，正确的方法是沿两个方面推进：继续致力于制造可以提出巧思妙想的电脑，同时找出其与人类创新者的最佳结合方式。在这里，最好的解决方案将来自人脑和机器一道工作。
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在结合上述两者时，我们过多地让人脑做一些本应由机器处理的无聊琐事。如第二章所述，20年前建立的长期标准伙伴关系的全部要点，就是让电脑做死记硬背的事，把人解放出来进行更高层次的思考。但是，当下的设计师和其他创意专业人士花费太多时间来做没什么意思的枯燥事务。正如欧特克有限公司前任首席执行官卡尔·巴斯向我们解释的那样：
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（计算机辅助设计）工具就像十一年级的几何。你坐在那里，画一条线，找到中点，做了这事，再画另一个，挤一下，放个圆角[5]上去。有趣的是，你还没了解所做的事情是否能解决问题，就过早地把事情做了。你会花几周时间处理所有这些细节，然后才发现正在构建的机制的确不能奏效。我们已经用这种工作方式训练了整整一代人。我认为我们给了人们不好的工具。
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欧特克有限公司等企业正在开发更好的工具来支持创意。这些下一代的产品将会有所不同。
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首先，它们会让人们测试其想法的整体可行性或适当性，然后才要求他们做大量的“十一年级的几何作业”。首次设计常见于餐巾背面的草图。在不久的将来，数字化工具将能够采用类似的草图方式，使人在灵光一闪时能快速制作草案，同时对它是否奏效给出快速准确的反馈，例如建筑物是否能在地震中屹立不倒，发动机又是否能够动力充足，等等。
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其次，在设计过程的每个阶段，新工具将自动完成更多的日常工作。人类不善于从事这类工作，既花费太多时间，又犯下太多错误，所以我们真应该把它们交给技术来完成，直至更新创意工作中的标准伙伴关系。
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在未来很长一段时间，即使技术滚滚向前，人们仍会在创意工作中发挥重要作用。在本书前面的章节，我们曾主张，在许多需要决策、判断、诊断或预测的场合，人应该发挥相对较小的作用。为什么创意领域不一样呢？它的确是不同的，因为在世上很多领域，创造又新又好的事物可能需要创造者生活在这个世界，而就“生活”一词的任何现实意义而言，电脑都不是“生活”在我们的世界上。我们不在这里讨论什么是意识，许多生活方式和图书都专门解释这个“手提箱里的词汇”，但我们要说电脑目前还没有意识。如果要了解人们接下来想要什么，通常就需要深入了解人之所以是人的意义，以及用人的所有感官和情感体验世界的感觉。就我们所知，在未来很长一段时间内，拥有这些知识的只有我们人类。
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抒情诗人安德鲁·伯德（Andrew Bird）发现了一个事实，他在2008年观察指出：“唯一能够把一些看似不一致的描述和一首歌词分开的，其实是一个信心爆棚的时刻。”我们喜欢他的洞见，但认为他太谦虚了。电脑从来不缺信心，而且它们可以生成无穷尽的关于爱恨情仇的不一致的或相关的描述。不过，当数字化的抒情诗人继续进步，能够像柯尔·波特（Cole Porter）、乔尼·米切尔（Joni Mitchell）或者杰伊（Jay Z）一样可靠地创造极好的歌词时，我们将会非常惊讶。以上各位的创造力在很大程度上来源于对人类的了解，而我们没看到任何接近于把这种理解数字化的迹象。人工智能的先驱扬·乐坤认为，我们总有一天会做到这一点，但是，目前“还有一些我们仍然不知道如何获取的重大概念进步”。另外一位人工智能专家吴恩达同意扬·乐坤的看法，他告诉我们：“我们不知道大脑如何工作，而我们的算法也不做任何类似于大脑工作的事。”
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在他们尚未大功告成之前，我们将会看到类似于CuratedAI网站搜集的一些由人工智能生成的诗歌和散文，这是一本“机器写给人看的文学杂志”。一首有代表性的诗歌是“伯特伦先生的心灵使音乐得到满足”，它是由Deep Thunder神经网络于2016年8月“汲取简·奥斯汀的小说灵感”之后写出来的，诗歌的开头如下：
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寒冷，不回想如此悲伤。当我试图第一个赞美时，我对你家老大说，所有这一切是非常不小心撞上了克劳福德先生，但是你应比以前得到的更多，而且我确信我没有说谎，夫人，我确信我们不知道音乐对伯特伦先生的想法感到满意。