去年，一位小说家进行了一次横穿美国的公路旅行。这次旅行是为了效仿Jack Kerouac——在旅途中探求一些主要的东西，并写下了自己的经历。
Jack Kerouac在1948-1950年横穿美国，末了到达墨西哥城，并创作了《在路上》。
然而，这位作家与平凡作家非常不同——它只是一个麦克风，一个GPS，一个摄像头和一台条记本电脑。
许多认为人工智能和机器学习不会让人类失落业的人很乐不雅观的表示，人类的创造力是难以模拟的。一个非常经典的不雅观点是：就像机器将我们从重复性的手工任务中解放出来一样，机器学习将使我们从重复性的智力任务中解放出来。
这就能让我们在事情的同时，有更多自由的韶光去追求自己的爱好，与亲人共度美好光阴。
但回过分来想想，创造力，是人类基本的能力吗？还是说，机器学习也可以做到？
如果它们能做到比我们更理解自己，那么AI写出来的小说将会是你读过最好的小说吗？
AI创作的小说可能不会是一本“沙滩读物”
当然，这是未来主义者的不雅观点。就像Ross Goodwin的凯迪拉克在那次公路旅行中临时装置的装置所证明的那样，现实离我们还有一段间隔。
Ross Goodwin在谈及他机器创作的小说时说道：“这是一个非常不完美的文档，只是一个快速原型项目。输出并不完美。我不认为这是一部人类小说，或任何类似小说的东西。”目前，这本由AI首次创作的读物《The Road》正在推向市场。
一旦演习好神经网络，它就能产生作者想要的任意长度的文本（无论是随机的还是从特定的种子单词（seed word）或短语中产生的）。Goodwin利用公路旅行的景象和声音供应了这些种子：小说是根据图像、地点、麦克风的对话，乃至电脑内部的时钟来完成的，一次只写一个句子。
结果，喜忧参半。
小说用一种适可而止的方法完成了开头的内容，引用了韶光观点：“早上九点十七分，屋子很重（It was nine seventeen in the morning, and the house was heavy.）。”根据输入到算法中的Foursquare数据集，AI开始对地点进行描述开，但很快就与主题产生了偏离，变得超现实主义起来。虽然文学实验是一件美妙的事情，但重复地引用经纬度坐标不太可能赢得“布克奖”。
输入数据，输出艺术？
神经网络作为创造性的智能体具有一些上风。他们善于在大型数据集中进行演习，识别这些数据集中的模式，并产生遵照相同规则的输出。由AI启示或创作的音乐已经成为日益增长的音乐创作形式，目前乃至还有一张人机互助创作的盛行音乐专辑——《Songularity》。
神经网络可以在数小时内“听”所有巴赫和莫扎特的音乐，还可以让自己再莎士比亚的作品中进行演习和学习，从而创作出还算“凑合”的作品。人工创造的想法已经变得如此普遍，以至于目前乃至还有人将神经网络“机器人”强行演习到人类的笔墨样本上，结果却是令人捧腹。
从纽约漫游到新奥尔良的AI是LSTM（长期短期影象）神经网络。 默认情形下，保留单个神经元中所包含的信息，并且只能在单个韶光步长中“忘却”或“学习”一小部分，而不是完备覆盖神经元。
在手写和语音识别等任务中，LSTM架构比以前的递归神经网络表现更好。神经网络及其编程职员进一步研究了文学的影响，根据Goodwin的理论，他们接管了6000万字（360兆字节）的原始文学作品，个中，三分之一是诗歌、三分之一是科幻小说，末了的三分之一是“黯淡”文学。
通过这种办法，Goodwin对项目有了一些创造性的掌握；源材料影响机器的词汇和句子构造，从而影响作品的基调。
笔墨背后的思想
人工智能小说家的问题与打算机科学家从图灵时期就一贯试图办理的会话人工智能问题是一样的。机器能比人类更好地理解和再现繁芜的模式，但它们不知道这些模式意味着什么。
Goodwin的神经网络在一台连接条记本电脑的微型打印机上，一次只能打出句子中的一个字母。神经网络追踪到的统计关联可以由字母组成单词，也可以由单词组成句子，但它们对字符或情节一无所知。
在与谈天机器人交谈时，代码并没有真正理解之前所说的内容，并且没有足够大的数据集可以通过所有数十亿次可能的对话来演习它。
除非限于一组预定的选项，否则它会在一两个回答后丢失对话的主题。同样地，创造性的神经网络没有真正的把握他们所写的东西，也没有办法产生任何整体连贯或叙事的东西。
Goodwin的实验通过不断地在摄像机或微信的刺激（神经网络所驱动的美国景不雅观供应的主题链接和阐述），给人工智能的“小说”增加一些连贯的主线。Goodwin以为这种办法借用了旅途本身的连续性和连贯性。
AI并不能取代人类写出高水准小说
一个连贯的语气和语义“风格”可能足以产生一些模糊却令人信服的青少年诗歌，就像谷歌所做的那样，利用神经网络的实验小说可能会产生一些有趣的结果。但阅读这个时期超现实的人工智能散文，并探求一些超越新奇代价的意义或主题，可能是一种令人沮丧的经历。
大概机器可以学习人类心脏和大脑的繁芜性，或者可以学会如何写出能引起共鸣或有趣的散文。神经网络可能无法像狄更斯或陀思妥耶夫斯基那样，以魅力和聪慧写出情节繁芜的作品。
AI要达到人类创作文学的水平，还有很长的路要走。
原文链接：
https://singularityhub.com/2018/10/25/ai-wrote-a-road-trip-novel-is-it-a-good-read/#sm.00001fhnvdx7ondsoxjcvj2mlf0we
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