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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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进化算法与创意策略一起运用效果也很好。2010年，一位懂得人工智能知识的《星际争霸II》玩家利用进化算法，开发了一款能够生成最佳战术的软件进行游戏。这个名为“进化室”（Evolution Chamber）的算法能够让玩家设定游戏目标，随后提出可以最快捷完成目标的方式，它可以详细列出精确的顺序，玩家依据这个顺序建立游戏的战斗单位和阵形。不难想象，这种创造力或许在商业、法务和制药领域能占有一席之地。首席执行官、律师或药物研究员不仅仅是录入数据，命令你重复以前所做事。三者最成功的例子莫过于能够将创造力应用于他们的当前工作，想出一个新方法解决供应问题，做出一个原始法律论据或开发一款新药。
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2015年夏，我访问了曼彻斯特大学生物技术研究所。研究所内的一间空调房发出了令人厌恶的警报：“死亡警报：你必须马上离开！”此时，我遇到了一台名叫EVE（早期机器人科学家ADAM的继任者）的机器人，它的任务是将药物发现流程自动化。因为开发一款新药物可能耗资3亿英镑，把这项工作交给人工智能意味着将发现更多的药物。同时，这也意味着为世界某些最易受伤害的人找到更多的药物，因为制药公司通常希望利用所开发的药物攫取最大利润，而不愿意花时间或资源治愈主要是穷人感染的热带病。EVE不仅承担测试新药的工作，而且还要提出用于要测试的药物的假说。同样，它制定理论以解释它的发现，设计实验检测这些理论，实际进行实验，最后再解释实验结果。
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“如果是人类做这份工作，那一定会被认为是具有创造力的，因为它以制定和检测假说为工作重心。”EVE的创造者、曼彻斯特大学机器智能教授罗斯·金（Ross King）如是说道。金告诉我，他的研究方向是他所说的科学自动化。“在我看来，像EVE这样具有创造力的机器成为常规只是时间问题。”他说道。
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所以，如果人们认为药物发现机器人在制药领域具有创造力，那么，在法律上机器人的创造者处于什么地位呢？约翰·科扎（John Koza）是进化算法的发明人之一，据他所言，这个限制已经被突破。和其他许多科学家一样，约翰·科扎对自己的可量化证据情有独钟。创造力是一种值得拥有的好品质，但是只有一个别出心裁的想法是以前从来没有过的，才能推动我们前进。检验一个想法是否具有原创性的一个方法就是申请专利。许多年以前，科扎开始将进化算法作为“自动发明机”使用。到目前为止，他的算法已经建立了约76项能够在一些领域与人类竞争的设计，如电路设计、光学、软件修复、民用发动机以及机械系统等。大部分设计都已经被其他人申请了专利。尽管在没有任何前期背景知识的情况下，计算机找到了同样具有创造力的解决方案，进而展示了计算机在设计流程中的价值，但计算机完成这些设计的时间真的太晚了。但在其他例子中，科扎的自动发明机能够创建新颖的且可以申请专利的概念。
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在科扎看来，获得专利之所以对于判定机器是否具有创造力这个问题如此重要，是因为藏在美国专利商标局法律细则里的一两个词构成的短语。根据专利商标局的规定，专利只能颁给一个被认为是“不合逻辑步骤的”想法。“专利商标局所谓的通过一个‘不合逻辑的步骤’的意思是，一旦你完全按照过去的老路解决问题，你就必然想不到这种方式。”科扎解释道。为什么这两个词这么重要？科扎说，因为如果计算机只擅长执行逻辑运算，它们怎么能够采用不合逻辑的步骤呢？
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这足以使阿达·洛夫莱斯挠头了。
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人工智能：改变世界，重建未来 祝贺沃森大厨
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2015年9月，我吃了第一顿按照人工智能提供的菜谱备办的套餐。这道菜是印度姜黄肉菜饭，虽然不寻常，但依然非常美味。我是IBM沃森菜谱的“粉丝”，沃森是曾在美国智力竞赛节目《危险边缘》中获胜的人工智能，在前面章节我们已经说过此事。“此书的菜谱创意并不是由普通厨师想出来的。”《和沃森大厨一起学做菜》（Cognitive Cooking with Chef Watson）一书这样写道：“哪种古怪的菜谱中曾有土耳其加韩国风味的恺撒沙拉或古巴龙虾海鲜杂烩？而且，这个设计者什么食物都没有吃过。事实上这个厨房奇才根本没有味蕾，没有鼻子，也没有任何食物或饮料的感官体验。”
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