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我们完全能够编写一段计算机程序来做同样的事，只是速度快些。运用互联网电影资料库里保存的约328 952部故事片，我可以编写一段将各个电影相结合的程序。短暂地运行一下程序，我手里的看点可能比一屋子高薪聘请的好莱坞编剧一辈子想出来的都多。想象一下中世纪瑞典骑士在与死神下棋时失去童贞的喜剧［《第七封印》（The Seventh Seal）加《美国派》（American Pie］。赶紧写支票吧！
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利奥尔·沙米尔指出，由于接入的数据量很大，在判断新颖性方面，计算机比我们多数人都要老练。比如，谷歌图书搜索已经扫描并数字化了3 000多万册图书，书中的内容现在已经可以搜索。谷歌估计，全球约有1.3亿册不同的图书，并且表明到2020年它要扫描完这些图书。我们把这个数字与人类的读书数量进行比较：一个女人自称是英国最贪婪的读者，从1946年开始每周读约12本书，她一共读了25 000本书。终其一生，效率再高的读者也无法读完谷歌2004年10月才开启的图书扫描项目中千分之一的图书。随着数据集不断扩大，计算机越来越擅长执行如上下文分析等任务，这是为什么在作品的作者不详时能使用计算机找寻作者。
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只有生成新颖性还远远不够。虽然我的电影简述生成项目可能效率很高，但它可能仅仅只是把多数编剧所面临的难题颠倒了过来。与没有足够的创意可选不同，突然之间，我们变得有太多的创意可以选择。这仍然是个数据问题，只是反过来了而已。使人们具有创造力的是识别按照正确原则处理某一创意的能力。1997年史蒂夫·乔布斯重回苹果之后不久，他将创新描述成否定1 000个可能创意的能力。“你必须精心选择。”他说，“实际上，我因我们没做那些事而感到骄傲，就如同因我们所做的事感到骄傲一样。”乔布斯最终领导苹果创造了iTunes、iPod、iPhone和iPad，但在此之前，他否决了几十个他离职期间苹果公司一直研发的产品。
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幸运的是，机器也越来越擅长处理自己的任务。只要我们能够告诉它们我们在找什么，它们就能创造新的富于想象力的解决方案，甚至会超过完成这项工作的人类。
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人工智能：改变世界，重建未来 人工智能能否成为发明家
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1996年杰森·洛恩（Jason Lohn）加入美国国家航空航天局时31岁。他是个训练有素的电子工程师，之前一直在谷歌工作，洛恩的任务是设计宇宙飞船执行任务时使用的天线。“天线在宇宙中非常重要，”洛恩说，“如果没有良好的天线系统，你发射的飞船可能就只是一个造价昂贵的金属球，因为我们没有办法与之交流。”天线优化的问题在于如何建立一个带宽尽可能高的最佳通讯频道，与此同时，它的体积还要充分地小。早期天线一次只能发送少量字节的信号（两位数）。忽然有一天，梦想变成了收到来自太空的全动态视频流。洛恩非常清楚这个问题的复杂性，然后他想到了解决问题的办法：为什么不把设计流程交给人工智能？
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“人们已经将人工智能用于制订多年计划等任务，但我要用人工智能改进太空任务中实际硬件的性能。”他说道。
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还是本科生的时候，洛恩阅读了理查德·道金斯（Richard Dawkins）的著作《自私的基因》（The Selfish Gene），这是关于基因进化方面最有分量的书之一。“我完全陶醉于自然选择的力量。”他接着说道。大学期间，洛恩开始探索复制这种进化流程用于解决设计问题的想法。
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本质而言，这不是一个新想法。几百年以来，人类一直掌握着进化流程，哺育最符合我们需求和希望的新动植物物种。11世纪，杰出的波斯学者艾布·莱哈尼·比鲁尼（Abu Rayhan Biruni）发现了林业工人让树长得更好的秘诀——留下他们认为好的枝干，砍掉其他枝干。在18世纪英国农业革命期间，这个概念被一个名叫罗伯特·贝克韦尔（Robert Bakewell）的人转化成了一门科学。贝克韦尔发现，通过控制繁育，他可以得到产毛高的绵羊和产肉多的肉牛。随着越来越多的农民听从贝克韦尔的领导，家畜在体型和品质方面都得到了提高。1700年，待售屠宰的肉牛平均重量约为168公斤，而到1786年，平均重量已经翻番，达到381公斤。
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据洛恩所知，计算机可以使用人工智能模仿自然选择的想法实现同样的结果。就像贝克韦尔的牛羊，算法进化先让创造者制定其要实现的目标。“以天线为例，你可以告诉算法你需要一个解决方案：天线要能够装进一个10厘米×10厘米的盒子，以球式或半球式向外辐射信号，要能够在特定的Wi-Fi频道上运行。”他说，“你提出所有的要求和规定，随后算法按照这些要求优化解决方案。”
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洛恩估计，说服高层相信进化算法才是未来之道，他在位于加利福尼亚的家到位于华盛顿特区的美国国家航空航天局总部之间穿行了三四十次。最终他们同意放手去做。洛恩掌握了即将到来的“空间技术5”（Space Technology 5）任务的说明，将其输入空间天线的基本要求之中，然后让他的软件开始工作。
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经过数百次生成，算法最终给出的结果看起来像个错误。洛恩称其设计类似一个“曲别针”。他备感失望，就像信誓旦旦保证朋友可以胜任工作，却看到他第一天就酗酒并醉倒在桌子上一样。然而，洛恩忠诚地制造了一台实体原型机，并将它送到了测试室。原型机比他所见到的其他所有解决方案都要出色。随后的设计也是同样的结果，但是由于它们包括的不必要元素过多，洛恩深感茫然，不知道如何解释它们为什么可以工作得这样顺利。
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“作为工程师，我们通常能理解计算机设计的一两个方面，但我们却不理解设计的其他部分。”他说，“如果使用进化算法对天线进行优化，我只有50%的可能可以准确解释它做出选择的理由。其余情况下，对我们来说，计算机设计是不能被理解的。但是它能正常工作，而作为工程师，我们最终关注的是让一切正常工作。”
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并不是所有遗传算法想出的解决方案看起来都这么违背常理。因为适应度函数由程序员输入，所以算法只能根据运行人员希望看到的标准解决方案创造各种变体。就像谷歌的Deep Dream项目，尽管它既可能让计算机崩溃，也可能使计算机不受前期发生的情况阻碍而设想各种解决方案。
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在洛恩的例子中，结果不言而喻。如果他在向美国航空航天局的上级申请这项任务之前有疑虑，这些结果当然不可能存在。2013年9月6日，美国航空航天局发布了月球大气与尘埃环境探测（LADEE）任务，用以研究月亮的月尘环境。探测器上使用了三个天线，都是由洛恩的人工智能设计的。“这个任务只使用这种天线，”他说，“如果它们失败了，也没有其他天线可以挽回败局。”这次任务相当成功。洛恩将之称为职业生涯的亮点。
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人工智能：改变世界，重建未来 洛夫莱斯测试
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在第四章，我论及了图灵测试，迄今它还是检测机器智能最著名的测试。然而，由于创造力问题已经成为人工智能界最突出的问题，一些人已经建议创造一个新的测试。
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涉足现代计算而讨论机器创造力话题的第一人是阿达·洛夫莱斯（Ada Lovelace），她是世界第一批计算机程序员之一。她的创造力并不低于她的父亲——浪漫主义诗人拜伦勋爵（Lord Byron）。19世纪初，她与查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）一起研究他的分析引擎。这是历史上第一台机械通用计算机，但是由于缺乏资金，一直没有完工。虽然洛夫莱斯被建立分析引擎的想法深深打动，但她认为它不可能真正思考，因为它只能运行设计好的指令。“在生成原创事物方面，分析引擎没有值得骄傲之处，”她恰当地写道，“只有我们知道如何命令它，它才能执行工作。”
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相应地，洛夫莱斯测试是一种测试洛夫莱斯理论的方法，要求计算机自发想出创意。洛夫莱斯测试设计了一个实验，在实验里人工代理是a，人类创造者是h，而原始概念是o。只有a能够不需要h解释实现方式就能生成o时，这个测试才算通过。为了避免o成为随机事件，如偶然的错误，a必须能够应任何测试评判人的要求重复生成o。
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在论证人工智能通过洛夫莱斯测试还有多久的观点上，研究人员各持己见。在我看来，我们已经非常接近通过测试，而且我们甚至可能已经通过了测试。杰森·洛恩创建的进化算法之类的算法当然满足了很多标准。尽管洛恩自己无法解释人工代理创建的原始设计，但是事实证明它非常有效。
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洛恩的进化算法远不是一个异常值。除了设计，进化算法也用于需要创造力的所有领域。比如，一些建筑师使用进化算法按照具体建筑风格想出了数千个设计版本，致使这些设计看起来像谷歌Deep Dream版的办公大楼或巴洛克式大教堂。还有一种进化算法称为“Eurequa”，由康奈尔大学的创新机器实验室的主任和该大学的一位博士开发，它一直从事描述自然法则的实验。Eurequa的创立者胡德·利普森（Hod Lipson）表示：“Eurequa不是一种在旁边等待的消极算法，它会提出问题，这就是好奇心。”
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