王志钢从影子的影子和摹仿到艺术表达——对人工智能文艺制作现状及未来的美学思考

如《用别人的心》:“他们的墓碑时候/我静悄悄的顺着太阳一样/把全世界从没有了解的开始/有人说我的思想他们的墓碑时候/你为甚在梦中做梦/用别人的心/又看到了好梦月。”[6]文本有四个语法问题。一是首句定中结构中的宾语“墓碑”与“时候”不能同时使用却连用。或改为动宾结构短语,句首补充动词(如“看”“俯视”“仰视”“拜祭”“祭扫”“擦拭”等)。二句“顺着太阳”令人费解,“顺着……一样”这种表达方式也不符合汉语表达习惯,现代汉语一般在比喻句中使用“本体+比喻词(像/宛如/犹如/仿佛)+喻体+一样/似的”句子结构(语言模型);“顺着”的一般用法是“顺着+路线/物体运动轨迹/方向/思路+V(动词)±趋向补语”(语言模型)。三句似化自海子的《面朝大海,春暖花开》“给每一条河每一座山取一个温暖的名字”,但“把”字句用法不符合汉语语法(“把”字句语言模型)。四句应在“有人说我的思想”后面断开,再次出现了“他们的墓碑时候”的错误表达。末三句是这个文本最精彩的地方,似受到卞之琳《断章》的影响,“明月装饰了你的窗子,你装饰了别人的梦。”但其他各句都出现了语法问题、建模问题。

(二)一些意象字段出现频率较高

诗集中收录的139首诗歌是从数万首文本中挑出来的。尽管如此,太阳、墓碑、小鸟、老槐树、沙滩等意象(字节)仍在诗集中反复出现[6]。人工智能的数据库中存储的海量汉语词汇可以有无数种组合形式。这些字节的反复出现,说明人工智能文学制作能力尚有待加强———犹如人工智能音乐制作中,同样的或近似的旋律在不同作品中的重复出现,是一种“同质化”的表现。出现这种情况的原因,或许是这些词汇在数据库中出现频率较高(或较低),从而对机器学习和文字制作产生了影响———前者是学习的“惰性”的体现,即数据分析后机器认为多数作家使用这些字段,则使用这个字段“写诗”是安全的,甚至很多诗人也反复使用这些字段,于是制作的很多文本中重复使用了上述字段;后者是认为这些字段出现频率较低,可以避免“同质化”。此外还要考虑是否在学习过程中机器获取了更高级的思维形式,不止语言神经得到了丰富扩展,情感逻辑表达能力也发生了变化或进化。

(三)一些诗作缺乏有效的情感逻辑

与议论文相比,诗歌的文学性更强。因此,诗歌创作对制作者的审美心理体验水平也提出了更高的要求。对于微软人工智能制作的这些诗歌,诗人于坚表示,“写得很差,令人生厌的油腔滑调。东一句西一句在表面打转,缺乏内在的抒情逻辑。”[6]如“快把光明的灯擎起来了/那里有美丽的天/问着村里的水流的声音/我的爱人在哪。”[6]貌似象征主义的诗歌风格,而实际上意象缺乏一以贯之的内在情感逻辑,让人感觉一头雾水,不知所云。四川大学中文系教授、诗人向以鲜认为,“真正要把诗歌写好,写得清晰,写得鲜活并且强烈介入……我们的当下、介入我们民族或祖国最深的痛处,至少小冰目前还做不到。”[6]

二、人工智能文艺创作应遵循的艺术规律和发展可能

(一)抒情文学创作的瓶颈及未来发展的可能

文艺创作是一种高级的精神活动。由于审美体验离不开创作主体的审美感受能力,而机器尚无明确的自我意识,因此,目前人工智能的文学创作仍与柏拉图所说的真理、与艺术本质“隔”了一层。以诗歌为例,试探讨人工智能抒情文学技术与艺术发展的途径。

1.文学要抒发真情

创作一定要有真情实感,缺乏情感体验的机器文学创作只是个伪命题。以抒情诗为例。黑格尔认为,抒情诗“就是诗人的内心和灵魂。具体地说,就是他的具体的情调和情境。”[9]192“占主要地位的不是对一件事进行丝毫不露主体性的(纯客观的)描述,而是主题的掌握方式和情感,即响彻全诗的欢乐或哀怨、激昂或抑郁。”[9]193书写真情也是我国文学的传统。《尚书·尧典》谓“诗言志,歌永言,声依永,律和声。”[10]1《毛诗序》谓“情发于声,声成文谓之音。”[10]30目前,人工智能对情感的认识和情感体验都还处于初级阶段。作品的制作中,情感表现是一种逻辑性的、技术性的制作表达,且人工智能的语言表达过于依赖逻辑计算、数据交换和转换,这些都影响了审美创造力、表现力的发挥。要想提高人工智能的文学写作水平,使其创作更接近人类的文学创作,需要进一步改进深层次神经网络技术,增强人工智能情感体验。只有其获得了真正意义上的喜怒哀乐等情绪,才能摆脱“盲人摸象”式的文学制作。

2.应进一步丰富写景类抒情诗的写作经验

抒情文学创作离不开写景。钟嵘在《诗品序》中指出,“气之动物,物之感人。故摇荡性情,行诸舞咏。”[11]15“若乃春风春鸟、秋月秋蝉、夏云暑雨、冬月祁寒,斯四候之感诸诗者也。”[11]20变幻的自然美景引发审美主体不同的审美体验。微软小冰目前能智能识别风景图像,结合对数据的分析,掌握了一定的句群表达能力。但由于对自然美缺乏真实体验,语句表达缺乏情感逻辑。因此,一些作品对风景的描摹较为生硬、抽象,制作技巧也还有待进一步提高。可在已积累的经验基础上,进一步提高人工智能的“审美判断力”(aestheticjudgment)。如何锻炼应加强语言资源建设。在语言资源建设方面,美国宾夕法尼亚大学开发的英语句法树库UpennTreebank、语义角色标注的命题库PropBank和NomBank、语篇树库PDTB等较为知名,我国北京大学开发的以语法信息词典为基础的综合型语言知识库等也具备较高的应用价值[12]36。我国文学传统中,描摹自然风物之美的抒情类作品较多,可将优秀的文言诗歌以及现代汉语译文输入人工智能专题类写作数据库,拓展人工智能的学习能力和文学性文本表达技巧。

3.在辞藻的运用方面应避免过分修饰

4.诗歌风格方面应避免陷入人工智能象征主义的窠臼

机器是可以“创新”的。AlphaGo与李世石下棋获胜,并非完全依靠程序员输入的围棋对弈程序,而是它用人输入的学习方法,通过计算获取了新的知识技能。这与微软AI写的诗本质上是相同的。由于有3层BP网络的自联想神经网络(深度学习的自编码神经网络)技术的使用,特别是使用受限玻尔兹曼机后的深度神经网络技术(深度学习中的深度信念网络DBN网络结构),人工智能能较好地提取文本特征,对艺术风格进行分类,并进行自创风格文本制作。

5.在诗歌结构架构以及用韵等方面可作进一步探索

《文心雕龙·知音》提出“将阅文情,先标六观:一观位体,二观置辞,三观通变,四观奇正,五观事义,六观宫商。”[13]444-445“六观”是从文艺鉴赏角度提出的标准,涵盖了文学作品的体制结构、辞采、对前人的继承以及创新、作品风貌、事类成语的引用、韵律等体现的语言的音乐美感六个方面。对抒情类文学创作有一定的借鉴意义。除了前述四个方面,人工智能诗歌创作还应在诗歌的形式结构、押韵等方面进行深度学习。现代文学史上,新月派提出的“建筑美、绘画美、音乐美”的诗歌美学思想中也包括了位体和宫商。微软人工智能目前所写的诗还是自由体诗,尚未涉及押韵。从文本集的诗作来看,诗歌的结构还架构得不太理想,也尚未引经据典(诗体限定)。从未来发展看,可开发专题数据库(如汉诗用韵数据库等),研究诗歌结构模式化分析技术,提高机器深度学习技术,提升自然语言处理技术,进行深度和多方面的美学尝试。

(二)叙事类文学作品制作的发展途径

1.历史题材的叙事文学制作

2.志怪类叙事作品制作

“志怪小说”的创作,需要作者具备一定的想象力和对宗教的理解能力。对于人工智能而言,对宗教、宗教文学的理解并非障碍。它可以借用现有中外文学文献中的神魔形象,加以适度变形;故事情节也可以按照现有算法进行组合、加工。但想写得精彩,仍存在一定的困难。难点在于想象。心理学的研究成果显示,想象属于高级的认知过程,是人在头脑里对已储存的表象进行加工改造形成新形象的心理过程[16]。它是人类特有的对客观世界的一种反映形式。由于自联想神经网络(即深度学习的自编码神经网络)技术、深度神经网络(深度学习中的深度信念网络DBN)技术等的运用,一些写稿机器人已具备初级的联想能力,但目前机器尚不具备高级的想象能力。如果人工智能具备了初步的自我意识和想象能力,也许会对科幻类叙事文学创作产生更大兴趣,即所谓“认识自己”。人工智能从诞生之日起,就与科技(包括航天科技)有密切的联系,按照普通逻辑推理,对于人工智能而言,人是“异己”,其对“人类中心”主义的没有人工智能参与的志怪类文本制作的兴趣度应没有人工智能参与其中的科幻类文学高。“兴趣度”表示人工智能获得自我意识后的思维活动。

3.批判现实主义作品制作

4.爱情题材的作品制作

2013年12月,由斯派克·琼斯执导,在美国上映的电影《她》探讨了人工智能与人类的爱恋。萨曼莎没有实体,因而不会与人类产生肉体的结合,无论怎样虚拟(VR),这种“爱恋”与真正的爱情还有距离,在本质上近似柏拉图之恋。另一方面,如果从萨曼莎在男主角孤独时给予陪伴和精神安慰;在男主痛苦时通过陪聊等方式帮助其摆脱负面情绪困扰;男主不需要时懂得放手、不纠缠;没有自私心理,从不任性等角度来看,则其更接近陪伴型机器人或心理治疗类机器人,提供给因失恋产生一般心理问题、严重心理问题的客户。这样的人工智能比宠物更懂得理解人类的情感,又方便管理,又不违反法律和公共道德。

无论是志怪类、批评现实主义还是爱情题材的文学创作,都依赖于加强情感算法的研究和深层神经网络的建构。但计算机自然语言处理,无论是从上下文无关语法、词汇功能语法还是目前流行的N元语法、隐马尔可夫模型等均以数学模型为基础,因此,要实现更加接近人类情感活动的模拟,需要新的技术或技术升级才能实现。

三、结语

近20年来,国外美学学者用科学实证的方法,围绕视觉审美、听觉审美、审美体验的神经机制以及审美活动的神经加工模型等进行的研究,取得了众多突破性成果。这对人工智能类脑科技发展等具有一定借鉴意义[22]。2000年诺贝尔生理学和医学奖获得者坎德尔所著《内省力的世纪———理解从1900年的维也纳至今的艺术、思想及大脑的无意识》一书中论述了多个艺术门类与脑科学的关联。曾任国际信息学会主席的俄罗斯科学家彼得罗夫主编的《通往美学、创造力和艺术的进化论和神经认知方法》一书中介绍了人工智能和美学的关联[23]。研究人工智能虽然离不开工程技术,但最理想的途径是借鉴脑科学的方法。从符号计算到神经网络到类脑人工智能再到仿生进化,不同的智能设计理念和方法的实施将影响到人工智能文艺制作或创作走向。

【参考文献】

[1]LakeBM,SalakhutdinovR,TenenbaumJB.Human-levelconceptlearningthroughprobabilisticprograminduction[J].Science,2015,350(6266):1332-1338.

[3]李彦宏.智能革命:迎接人工智能时代的社会、经济与文化变革[M].北京:中信出版集团,2017:8.

[4]李文,程华良,彭耀,等.自然语言处理云平台[C]//中国自动化学会.系统仿真技术及其应用学术论文集:第15卷.北京:中国科学技术大学出版社,2014:408-411.

[7]索绪尔.普通语言学教程[M].张绍杰,导读.北京:外语教学与研究出版社,2001:41-50.

[8]刁晏斌.论现代汉语史[J].辽宁师范大学学报(社会科学版),2000(6):69-73.

[9]黑格尔.美学[M].朱光潜,译.北京:商务印书馆,1991.

[10]郭绍虞,王文生.中国历代文论选(一卷本)[M].上海:上海古籍出版社,2001.

[11]周振甫.诗品译注[M].北京:中华书局,1998.

[12]耿立波,刘涛,俞士汶,等.当代机器语言能力的研究现状与展望[J].语言科学,2014(1):34-41.

[13]王运熙,周锋.文心雕龙译注[M].上海:上海古籍出版社,1998.

[14]查德维克.象征主义[M].肖聿,译.太原:北岳文艺出版社,1989:53.

[16]朱丰顺.关于文艺心理学中的几个基本概念---客观世界的主观映象、艺术形象、想象、艺术思维和形象思维的研究[J].文艺理论与批评,1992(3):100-107.

[17]王寅珊.研究大脑“爱情环”,帮助爱情“保鲜”[N].新华每日电讯,2009-2-13(8).

[18]吴琼,陈锻生.多尺度卷积循环神经网络的情感分类技术[J].华侨大学学报(自然科学版),2017(6):875-879.

[19]焦李成,杨淑媛,刘芳,等.神经网络七十年:回顾与展望[J].计算机学报,2016(8):1697-1716.

[20]杨亦鸣.神经语言学与当代语言学的学术创新[J].中国语文,2012(6):553.

[21]耿立波,邵可青,杨亦鸣.语言的手势起源:基于镜像系统的证据[J].听力学及言语疾病杂志,2015(6):661-664.

[22]胡俊.艺术·人脑·审美---当代西方神经美学的研究进展、意义和愿景[J].文艺理论研究,2015(4):164-167.

[23]孟凡君.国外神经美学发展述要[J].河南社会科学,2016(5):69-76.

[26]曾毅,刘成林,谭铁牛.类脑智能研究的回顾与展望[J].计算机学报,2016(1):212-218.

[28]陶锋.人工智能美学的现状与未来[N].中国社会科学报,2018-2-12(4).

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