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斯坦福大学的一位计算机博士曾用托尔斯泰的长篇小说《战争与和平》来训练人工智能。他完全不教机器任何语法规则，包括标点和字母区别都不告诉它，只是不停地用上百万字小说内容对机器进行训练，每训练100个回合，就叫它写文章。100个回合后，机器知道写作要有空格，但仍然有乱码。500个回合后，机器能正确拼写一些短单词。1200个回合后，机器写作时会有标点符号和长单词。训练2000个回合之后，机器已经可以正确拼写更复杂的语句。这是“自学成才”的典型案例。
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在自然语言处理方面，有一个著名的深度学习模型：斯坦福大学的安德烈·卡帕西于2015年开发的卡帕西模型。这个模型只有几千行的代码量，但功能非常强大，只要给它输送大量的文字段落——任何语言都可以，它就会用递归神经网络分析段落，寻找出字与字之间的关系。
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从数学角度看，文章无非是文字的序列。只要计算机破解了这个序列的规律，那它也能生成这样的序列，也就是写出类似的文章。
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什么样的文章是装了卡帕西模型的机器人最擅长模仿的？有人做了测试，发现机器人学习古龙小说的效果好于学习金庸小说，因为古龙的语言比金庸简单，他的句子短，段落短，语法结构相对简单，并且词汇量比金庸少。换句话说，相比于金庸小说的复杂多变，古龙小说的规律性较强，更有利于机器人学习。现在流行的动不动几百万字的网络小说，使用的词汇量比古龙小说更少，故事情节也更加套路化，而越是单调重复，机器人越是能找出规律，模仿出类似的作品。
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唐诗在各种文学类型中最具规律性，对仗、平仄、韵脚等规则都是机器人可以准确提炼的，因此艺术性最高的唐诗反倒成为机器人最擅长的创作领域。此外，诗歌强调意境，强调联想，机器人创造的看似不合道理的汉字组合，反而别具一番风味。
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至于高度格式化的工作报告、新闻报道，机器人更是手到擒来。人工智能通过分析媒体多年积累的新闻报道，能训练出各类新闻稿的写作模板。韩国的一个人工智能记者，仅用0.3秒即可完成一篇股市行情的新闻报道。调查结果显示，一半以上的读者看了它的作品后分不清到底是不是人写的。我国的腾讯和新华社也已经采用写稿机器人撰写财经新闻稿了。《华盛顿邮报》为更好地报道2016年里约奥运会，组成了一支机器人记者团队，它们能快速地制作与奥运会积分榜、奖牌榜以及其他以数据为核心的新闻点相关的简单明了的新闻，这样，《华盛顿邮报》的人力记者就能够从事更加有趣、更加复杂的工作。
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2016年以来，全球人工智能研究的一个新重点是艺术创作。
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比如人工智能软件Ostagram可以把人们输入的两幅图画的内容和风格进行混合，形成一幅新的图画，效果十分惊艳。
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再比如百度人工智能针对美国艺术大师罗伯特·劳森伯格的巨作《四分之一英里画作》，将其中两联分别谱成了20余秒的钢琴曲。把看到一幅图画的感受谱写成乐曲，这样的本事以前为人类独有，如今人工智能也具备了“看图作曲”的能力。
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百度人工智能是怎样进行创作的呢？在“看到”画作后，它首先会对图像进行分析解读，然后通过搜索挖掘相关的音乐信息，对音乐拆分重组，再合成与图片内容相匹配的音乐旋律，最终拼接成完整的曲子。不过，它目前的作曲水平还较为初级，乐曲中的和弦部分由人工干预实现。
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机器进行文艺创作，目前仅是“小荷才露尖尖角”，今后其能力将不断提高。需要强调的是，人工智能写诗、写小说、作曲，这些所谓的创造性是在预设的模板和方向上走，其创作本质上是逻辑计算，而人的想象力具有无限可能性。人工智能在文艺领域的主要作用是帮助作家和艺术家，使他们的创作更上一层楼。
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无法复杂沟通：情商是硬伤
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李世石说他最害怕的是阿尔法狗的一个特点——“毫无情感”：人会有心理上的摇摆，即使知道准确的答案，在下子那一刻还是有可能会选择另一条路，考虑其他的选择。但阿尔法狗不会有任何的动摇，这是李世石所面对的最大困难。
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毫无感情是人工智能的优势，也是它的缺陷。智能机器不懂“赢了有什么感受”，也不懂“为什么围棋好玩”，更不懂“人为什么要下棋”。今天的智能机器无法理解人的七情六欲、信任尊重、价值观、美和爱、幽默感。这显然会降低它对很多事情的判断水平。
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阿里的人工智能小Ai在对《我是歌手4》的预测中，准确率很高，但在那场张信哲和老狼的对决中，小Ai的预测一直有较大倾向性，张信哲的获胜概率长时间处于75%以上。机器试图理解人类的感情，但它对中国摇滚三十年的意义、对老狼粉丝喜欢他的怀旧感，都无法真正理解，也就无法准确预测。目前人工智能领域对于情感认知的研究有进步，但还是很缺乏深度。
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人是理性动物，同时也是情感动物，有爱有恨，会伤心会快乐，会追求使命，会寻求意义，而人工智能本质上是不理解情感和意义的，这就导致人工智能缺乏复杂沟通的能力。
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复杂沟通属于人类的高级智能，人类本身也需要努力学习才能掌握。职业发展专家秋叶认为，Word排版、Excel报表、PPT制作、思维导图、手绘、速记、播音、外语……这些都属于职场初级能力，学好这些技能能让人做好一件事，在职场里面能顺利起步，因此有必要学好，但指望靠这些初级能力功成名就是很难的。职场新人需要知道，假如自己把PPT做得很好，还需要哪些能力才能赚钱。答案是掌握职场高级能力，就是掌握改变别人、说服别人、营销别人、组织别人的能力。秋叶所说的这些职场高级能力都属于复杂沟通的范畴。
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人与人对话时的言外之意，幸福、快乐、满足、满意这些类似情绪间的区别，为什么陈凯歌的《霸王别姬》是好电影，而《无极》是烂电影……目前的人工智能还不理解这些相对比较复杂的事物，因此只能停留在简单沟通的水平上。
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导致人工智能缺乏复杂沟通能力还有一个重要原因：人工智能在自然语言理解方面的能力不足。
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美国伯克利大学的人工智能专家认为，深度学习技术有其适用点，也有不适应的地方。比如目前在人脸识别、图像识别以及语音识别等方面，由于能够获得大量数据素材，因此深度学习技术能够适用得很好。但在自然语言理解方面，目前还没有取得上述几方面那么大的突破。
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目前的人工智能无法有效完成更深层次的语义识别和常识识别。语义识别面临很多困难，比如说“万万没想到”，指的是出乎意料呢，还是一个叫万万的人没想到呢，还是指一部电影的名字呢，机器要准确理解歧义有很长的路要走。此外，人类的很多交流是需要知识为依托的，机器还欠缺很多对世界和生活的常识。例如我们看到“小明拿起他的电话并离开了房间”，我们根据经验知道这个电话是手机，小明是通过一扇门离开的。机器因为缺乏常识而无法推断出那样的信息，理解一篇文章就更困难了。把常识教给软件不仅仅是一个技术问题，也是一个基础科学和数学难题，可能需要几十年时间才能解决。
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智能机器能识别一个人讲话的内容是什么，但和真正理解这段话的意思还有一个巨大的鸿沟，这可能需要十年以上的时间来突破。目前人工智能理解自然语言的能力还达不到大规模应用的水平。大家熟悉的小Ai机器人、图灵机器人、智齿机器人等人机对话的人工智能，都只是变相的关键词匹配。
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为了让机器更好地阐释信息，当前人工智能的许多创新都围绕着理解自然语言开展，无论是从网络中读取和理解文本，还是从事智能对话。
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2016年6月，人工智能创业公司Maluuba公司开发的机器阅读理解系统EpiReader，在CNN和童书测试（CBT）两个数据集的填空题测试中，分别有74%和67.4%的准确率，成绩都超过了谷歌、Facebook和IBM。
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Maluuba公司在Youtube上传了一段技术演示视频，视频中的人工智能机器人Marcy在阅读了第五季《权力的游戏》剧情梗概后，马上领会了故事的复杂情节。当工作人员问它，是谁刺死了男主角John Snow时，机器直接给出了准确的回答：守夜人。如果你问其他公司的语音助手，它们可能还完全不知道你在说什么，从而将你推到搜索网页来寻找答案。
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