新华社消息（记者 彭 茜 柳 丝）“早春江上雨初晴，杨柳丝丝夹岸莺。画舫烟波双桨急，小桥风浪一帆轻。”谁能想到，这是人工智能以“早春”为关键词创作的一首诗。作者“九歌”，由清华大学计算机科学与技术系孙茂松教授带领学生团队历时3年研发而成。
　　在综艺节目《机智过人》中，微软的聊天机器人小冰以一曲中国风歌曲《桃花梦》“险胜”人类对手。当歌手唱出“茫茫夜雨中，往事如风，耳边桃花笑春风，梦里你我相逢”这般古风浓郁的句子时，很多观众以为这是人类所作。
　　写诗、作曲、绘画，人工智能创作的春天悄然到来……
　　技术上“熟读唐诗三百首”
　　微软亚洲研究院副院长周明是一个文艺爱好者。他和研究团队教会了小冰写现代诗，作曲则是新技能。
　　周明说，神经机器翻译、聊天机器人、阅读理解和创作是自然语言处理技术应用的四个主要方面，难度逐渐递增，创作处于金字塔顶端，最难突破。
　　“一开始，人们找不到怎么针对创作建模，因为它是感性的。写诗、作词，都是一些文采飞扬、灵感突现的东西，很难捕捉。”他说。得益于近年来深度学习和神经网络技术的进步，人工智能创作才屡获亮眼成绩。
　　周明介绍，小冰写歌是一个“编码与解码”过程。研究人员首先用流行歌曲训练人工智能机器人。训练充分后，就可开始创作：把歌曲主题以关键词形式输入后，就会被编码成人工智能可以理解的语言，机器人再以人能理解的方式解码输出，成为一句歌词；然后把这句词与原来输入的关键词合并作为新的输入，就可得到第二句，如此循环得到整首歌词。同样，也可输入歌词，对应翻译成曲谱，即把曲谱也看作自然语言，由此完成计算机作词、谱曲。
　　“九歌”学写诗，也是“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟”。
　　“九歌”主创者、清华大学研究生矣晓沅输入了30多万首唐朝以来的古诗作为语料库，利用深度学习模型让计算机学习。除了对诗句平仄、押韵规定外，并未人为给出任何规则，而是让计算机自己学习古诗中的“潜规则”。
　　“计算机怎样作出这样的诗，我们也不知其中规则。”孙茂松说，这是深度学习的“黑箱”现象。在他看来，每首古诗像一串项链，项链上的珠子就是字词。深度学习模型先把项链彻底打散，然后通过自动学习，将每颗珠子与其他珠子的隐含关联赋予不同权重。作诗时，再将不同珠子重穿成新项链。
　　古人作诗多为抒发情志，风格偏悲愁，这也让“九歌”写的诗有些“伤春悲秋”。团队希望通过强化一些轻松情绪样本的训练，让“九歌”变得积极一些。此外，如何在保证全诗一致性的基础上写出更长的诗歌，也是新挑战。
　　意境上“功夫在诗外”
　　除了写诗作曲，人工智能还进化出了写小说、作画等新技能。日本研发的人工智能所创作的科幻小说《电脑写小说的那一天》，骗过了所有人类评审，成功入围日本微小说文学奖；谷歌人工智能还能进行绘画创作，有画作被拍出了8000美元高价。
　　人工智能已在棋牌、电子游戏等领域战胜人类，在艺术创作领域的最新进步，是否意味着它在这方面超越人类也为时不远？
　　周明认为，目前人工智能创作还只是基于大数据的模仿，离真正人类的创作智能还差得很远，“训练人工智能创作方面的数据还不够多，比如说给歌词谱曲的数据；其次是灵感不够，因为光凭数据，只是一个追随者，写词、作曲都似曾相识，没有一种灵感突然迸发的感觉。”
　　在孙茂松看来，目前人工智能创作是颇受限制的创造性，理论上并未超出前人在千百年诗歌创作实践中无意识“界定”的创作空间。古人写诗是“功夫在诗外”，常根据经历有感而发，有内容有意境，而机器暂时难以做到“托物言志”或“借景抒情”。
　　关于人工智能在创作领域超越人类的担心，专家认为是杞人忧天。“在音乐、诗歌、散文等需要很深内涵或灵感的领域，我个人认为机器基本不大可能达到人的状态，但会对人创作产生辅助。”周明说。
　　不过，人工智能可提升专业创作者的效率，“如在写作时想不到用某个词，但人工智能为你联想出一个词，让你发现原来可以这么写。”周明表示。对普通人而言，“九歌”等人工智能创作系统可降低创作门槛，实现“人人都可以是诗人、画家或音乐家”的梦想。
　　孙茂松说，团队未来计划对“九歌”系统升级，让它判断人作诗的好坏，如在韵脚、平仄方面是否有误，在遣词造句方面是否词不达意或句不成篇，帮助人改进创作技能；还可通过大数据对古代文献进行“人文计算”、定量分析研究。
　　除了创作本身，研究机器创作还可为人工智能其他领域带来意想不到的好处，开启多领域交叉学科的创新。
　　“在让小冰学习音乐创作前，我们不曾想到音乐也可以用自然语言技术处理，”周明说，“所以自然语言一旦突破，就可带动认知智能突破，带动整个人工智能突破，就有很多原来不敢想象的场景可以落地了。”