恰好，澎湃新闻看到一些人工智能、AI、机器人——随便怎么叫都好——反正是非人类作的诗，被唬得不要不要的。各位姿势水平很高的澎友给看看。
先上诗，第一组：
问：哪首是人写的，哪首是机器写的？
是不是大写的服？
如果说二选一还是比较随意马虎判断（蒙中）的，那再来第二组：
1、云峰
白云生处起高峰/鬼斧神功造化成/古往今来谁可上/九重宫阙握权衡
2、画松
孤耐凌节护/根枝木落无/寒花影里月/独照一灯枯
3、悲秋
幽径重寻黯碧苔/倚扉犹似待君来/此生永失落晒台路/老凤秋梧各自哀
4、春雪
飞花轻洒雪欺红/雨后东风细柳工/一夜东君无限恨/不知何处觅青松
5、落花
红湿胭艳逐零蓬/一片东风小雨濛/燕子不知无处去/东流犹有杜鹃声
问：这五首哪些是机器作的？
沃刚人的诗在宇宙里可能发生的最坏的事里排名第三位。——《银河系漫游指南》
公布答案：第一组左边一首，第二组中2、4、5是机器所作的诗。
从词语拼凑到基于深度学习技能的造诗机
实际上，以上的机器诗可以说是当下机器所能达到的较高，乃至可能是最高水准了。
知乎专栏作者萧瑟在《当AI重逢艺术：机器写诗综述》一文中，认为机器诗歌天生的事情，起始于20世纪70年代。但在打算机出身之前，就有好事者弄了个高频诗歌词语转盘，转到哪个词就记录下来，然后连起来形成一首“诗”。这种诗自然会涌现类似“苹果吃姑娘，残红杀马特”，逻辑不通，不伦不类的句子。当然，也可能有时搞出“澎湃是个好新闻”这样的佳句。
这个套路叫做“word salad”——把各种词语像沙拉一样拌在一起，在有了打算机后，被引入进去，成为早期的机器诗歌天生方法。
根据萧瑟的先容，在词语沙拉法之后，机器诗歌的传统天生办法还有基于模板和模式的、基于遗传算法的、基于择要天生的方法以及基于统计机器翻译的方法。这些方法，要么是诗句之间缺少语义连贯性，要么缺少灵巧性，而且都有别于诗词领域的专业知识，须要专家设计大量的人工规则，对天生诗词的格律和质量进行约束。
但是，随着深度学习技能的发展，造诗机迎来了春天。基于RNN措辞模型的方法，将诗歌的整体内容，作为演习语料送给RNN措辞模型进行演习。演习完成后，先给定一些初始内容，然后就可以按照措辞模型输出的概率分布进行采样得到下一个词，不断重复这个过程就产生完全的诗歌。
事理很繁芜，也看不懂，就不多说了。反正结果就产生了开篇第一组中的那首。当然，正如前文说的，这首是水准较高的例子。还有这样的：
这样的：
这两首诗，上面的是网友用网络在线诗歌天生机器人——“编诗姬”天生的，下面的是澎湃新闻刚刚用该姬天生的，彷佛很钟意“龟”这个意象。该姬的自我介绍是：编诗姬是采取语义剖析与深度学习技能开拓的诗歌天生机器人。在熟读了全唐诗五万首后，本姬可以自动根据您的须要三秒吟诗。雅韵传情，原创担保，来分享给您关心的人一首小诗吧。
看来同样是深度学习技能，学习的能力还是有差别的。
“机器诗犹如塑料花，入手即知”？
开篇第二组的机器诗，来自清华大学清华大学语音与措辞实验中央（CSLT）。去年，就在AlphaGo降服人类当下最精彩的一批围棋选手后，CSLT网站宣告，他们的作诗机器人“薇薇”通过社科院等唐诗专家评定，通过了“图灵测试”。所谓“图灵测试”是指通过对话分辨真实人类和人工智能的试验，通过“图灵测试”意味着人类无法通过措辞对话分辨出人类和人工智能。
据CSLT网站公布结果，“薇薇”创作的诗词中，有31%被认为是人创作的。不过，在本次比赛中，“薇薇”创作古诗的水平还是未能超越当代人类墨客，双方的比分为2.72比3.20（满分5分）。
看来不仅是普通人，即便拥有一定创作履历的作者，要区分这种比较高明的机器诗也是有一定困难的。
澎湃新闻也将开篇两组诗，发给了一些旧体墨客。《荆棘鸟》译者、旧体墨客曾胡对付第一组诗歌，初始觉得是：很难判断，但以为右边一首是人写的可能性较大，情由是“恨竹”这两个字机器很难仿写出。
曾胡随后将这两首诗发到了朋友圈进行测试，结果：“一半人猜对，都是学问比较好的，未见学问好的猜错。一位朋友说，机器诗犹如塑料花，入手即知。”
不过曾胡的这位朋友在面对第二组的五首诗时，却未能入手即知。曾胡则在反复细度之后，通过“孤耐凌节护”（句意不明）、“一夜东君”（东君指太阳，一夜东君语义抵牾）、“小雨濛”（濛字一样平常不单用）等语词、语义方面，判断出2、4、5为机器诗。
曾胡认为，由于测试的比拟样本是当代人的古体诗词，与机器诗的分野并不明显，如果是唐诗，即便不是那么名篇佳作，那么可能就会随意马虎许多。毕竟无论是Alpha Go还是百度机器人“小度”，这些人工智能所寻衅乃至降服的都是该领域人类最精彩的一批头脑，如果机器诗的比较样本，本身都没有多少独特性、创造性，那么该如何考验作诗机器人是否具有创造力呢？
艺术会成为人类末了的阵地吗？
AlphaGo、“小度”、搜狗“汪仔”、新闻写稿机器人，以及各种各样的人工智能不断的涌现，并且取得了不俗的效果后，彷佛未来独属于人类的领域越来越少，机器无法涉足的人类空间越来越少。
现在，被视为人类末了阵地的艺术也成为人工智能进军的方向。但是，无论是在笔墨艺术、图像艺术还是声音艺术方面，机器的表现都很难与人类媲美。
在清华作诗机器人之前，达特茅斯学院举办的“创意图灵测试”（Turing Tests in Creative Arts）周三宣告，这场竞赛并未选出终极良好者，由于人工智能算法未能创造出与人类媲美的故事和诗歌。
在诗歌测试中，有两支参赛军队分别创作了两首14行诗；在文学竞赛中，有3支军队分别创作了一个简短的故事。这些内容都与人类创造的内容混在一起。终极结果显示，没有一篇故事或诗歌成功蒙混过关，只有一篇短篇故事让一位人类评审员判断失落误。
看看谷歌人工智能所的英文诗，你或许就会明白为什么没人判断失落误。
no. he said.
“no,” he said.
“no,” i said.
“i know,” she said.
“thank you,” she said.
“come with me,” she said.
“talk to me,” she said.
“don’t worry about it,” she said.
而在绘画和作曲上，机器的表现要比在笔墨上的好些，但也不尽如人意。
上图是德国贝特格实验室里进行的研究，研究职员能将毕加索、梵高、康定斯基和蒙克的风格运用到数字图像上。原照片（左上）分别被转换为不同的风格：特纳（J.M.W. Turner）的《米诺陶战舰的倾覆（The Shipwreck of the Minotaur）》风格（右上）、文森特·梵高（Vincent van Gogh）的《星夜（The Starry Night）》风格（左下）、以及爱德华·蒙克（Edvard Munch）的《叫嚣》风格（右下）。
上图是谷歌Deep Dream根据照片所作的绘画，仍旧是风格转移，也便是美图秀秀的滤镜水平。
众所周知，人与机器最实质差别是人拥故意识，机器没有。越高等的意识活动越具有独特性，这种独特性哀求催生这种意识的工具独一无二：独一无二的诗歌，独一无二的绘画，独一无二的音乐。就目前来看，无论机器所写的诗、画的画、谱的曲多么以假乱真，乃至在审美上多么令人惊叹，但是不具有独特性、创造性的仿品也就不具有艺术代价，就像小孩子随意涂鸦也可以很好看一样。
参与研发搜狗人工智能“汪仔”的一位研究职员也对澎湃新闻表示，“从目前已经产出的人工智能写的诗歌、所画的画作来看，人工智能已经能做一些‘类艺术活动’，但和真正的‘创造’还有一定间隔。”
“在一些重复性的脑力劳动中，机器已经开始具备比人类做得更好的能力。但是在一些须要创造力的领域中，目前机器的能力还须要连续提升。
“机器目前还有两个限定条件：第一个限定条件是它的事情环境相对封闭，输入的是一些固定有限的信息；第二个限定条件是有标准化解答。以是一项事情如果面临的环境越大略，末了的动作越标准，比如审计师、司机，就越有可能被机器取代。
“但是还有很多机器办理不了的问题，比如：创造力的问题、认知上的问题、人的好奇心的问题。人工智能到本日为止还只是帮助完成大略的重复性的脑力劳动，围棋实在也是靠近重复性的脑力劳动，更加具有寻衅性、更有创造性的事情还须要人类来完成。”
显然，在艺术的道路上，人工智能要走的路还很远。但是，没人能断定，未来不会真像科幻小说家刘慈欣预言的那样，人工智能可以拥有自我意识，产生情绪，具备艺术创造性。
不过到那时候，又该如何界定人和机的边界呢？搜狗的这位专家的回应是：如果真有那么一天，那么未来人工智能与人的领悟将会带来新的物种，这也是人类的自我进化。
这说法，是不是有点像《攻壳机动队》呢？
