对撞机 | 创造性与情感：人工智能美学初探

陶锋  南开大学哲学院

转载已获得授权，原文刊发于《中国图书评论》2018年第7期，特此致谢。

人工智能在计算能力、精准程度、图像识别以及简单重复性劳动等方面已经超过人类水平，然而是否人工智能就已经能够达到甚至超过人类智能呢？人会不会被机器人所取代？在人类智能中，与计算思维相距最远的莫过于人类的情感、创造力、想象力这些思维能力了，而这些能力往往体现在艺术创作之中，人工智能是否能模拟或者发展出这些能力呢？

近些年来的科幻电影中，机器人不再是《终结者》中冷冰冰的杀戮机器，而成了有情感、通人性的人工智能，如斯皮尔伯格电影《AI》中的有情感、会画画的“大卫”，电影《她》中的人工智能伴侣萨曼莎, 还有《机械姬》中能够通过图灵测试的机器人伊娃。随着人工智能技 术获得突飞猛进的发展，情感、创造性和意识成了人工智能领域新的关注点，例如，微软智能程序小冰出版了诗集，腾讯公司的写作程序可以撰写新闻稿件了，Google Deep-mind和CAN系统可以作画，索尼公司则推出了自动作曲程序。

著名人工智能哲学家玛格丽特.博登（Margaret A. Boden )在《AI:人工智能的本质与未来》一书中，详细地考察了当前人工智能对创造力、情感的研发和应用，博登认为，创造力和情感对实现强人工智能是“必不可少的”[1]80。博登的研究以及目前人工智能在情感计算和艺术模仿方面的进步给我们提供了一个新的视域，即人工智能与美学的跨学科研究是否可能？是否存在着一种人工智能美学研究的新方向呢？

―、“人工智能美学”概念

我们先来看看人工智能这个概念。1950年，计算机科学之父阿兰•图灵（Alan Turing)明确提出了 “机器能思考吗”这一问题，他认为可以通过设置模仿游戏来测试机器是否能思考[2]。1956年在美国达特茅斯举行的会议上，专家们正式提出了“人工智能（Artificial Intelligence) ” 这个概念 。最初，人工智能这个概念基本上以图灵的智能机器（Intelligent machine)思想为基础的，也就是机器能否像人一样思考。随后，拉塞尔和诺维西（S. Russell and P. Norvig)详细解释了此概念，他们从人工智能与人、思维与行动四个因素上进行定义，人工智能①像人一样思考；②理性地思考；③像人一样行动；④理性的行动[3]2。这表明人工智能既可以模仿人类，像人类一样思考或者行动，也可以发展出自己的理性思考和行动。哲学家博登则将人工智能与心灵联系起来，认为“人工智能就是研究如何制造或者程序化计算机，使得它们能够做那些心灵可以做的事” [4]。从这些概念中我们可以看到，人工智能与人类思维是紧密联系的，正如人工智能之父麦卡锡 (John McCarthy)所强调的，人工智能与哲学的关系联系紧密，因为人工智能需要哲学（特别是认识论）的参与。事实上，人工智能不仅仅需要认识论的参与，它还需要逻辑学、伦理学、美学等各种哲学分支的参与，因为所谓智能，是哲学的重要研究对象。这也促使了人工智能概念自从诞生伊始，就有不少哲学家给予了关注，如哲学家塞尔(John Searle)从意向性角度来论证机器不可能像人一样思考，而德雷福斯（Herbert Dreyfus)则批评了早期的人工智能方向——符号主义，认为其背后的哲学基础是西方哲学的理性主义和原子论传统。

然而，人工智能美学研究却长期被忽视了，人类的创造力和情感 “被看作与人工智能格格不人的东西” [1]85。诚然，计算、逻辑与创造力和情感看起来似乎毫无共同性可言。“美学”概念（Aesthetics)的开创者、德国哲学家鲍姆嘉通认为感性能力是低于逻辑的次一级的、混乱的思维能力。康德则认为艺术的创造力来源于“天才”——一种不可以被规则化的天赋能力。脑科学、神经科学家们虽然分析出这些能力与大脑的某个具体部分相关，但是目前也无法解释清楚产生的原因和机制。

实际上，人类的这些感性和情感能力是人类智能的有机组成部分, 钱学森在《关于思维科学》一书中将人类思维分成：抽象（逻辑）思维、形象（直感）思维和灵感（顿悟）思维[5]129。科学家也将“情感体验”“感受性”等能力视作智能的重要部分。关于人工智能情感和创造力的研究早已开始，从斯洛曼 (Aaron Sloman)的情感算法到皮卡德（Rosalind W. Picard)的“感情计算”（affective computing),从博登对创造性的分类到CAN系统（Creative Adversarial Networks 创意对抗网络）的风格偏差，都是在这些方面的尝试和应用。人工智能的艺术创作也早在20世纪七八十年代就已经开始了，人工智能绘画和音乐、自动写作程序等，都已经取得了不小的进展。最近几年，随着人工智能在图像识别、情感框架和情感服务等方面实现技术突破，产生了大量与美学相关的议题，因此，对人工智能的美学研究也应该提上议事日程。

那么，人工智能美学到底是什么？它研究的对象是什么？有何具体的研究方法呢？之前，类似的概念只有费希维克（P. Fishwick)提出的“审美计算”（aesthetic computing), 以及与计算机艺术、电子艺术有关的研究。不过，这些研究仅限于艺术与计算机的关系，而这只是人工智能美学研究的一部分。笔者曾经在波恩大学哲学系和计算机系举办过两次 “人工智能美学”的讲座，与专家研讨，初步提出“人工智能美学”概念。笔者认为，人工智能美学也可以分成四个象限：人工智能①模拟人的情感和审美能力；②感性（审美）地去行动；③模拟人去创作作品；④创作出自己独特的作品。简单地说，人工智能美学是一种人工智能技术与美学的跨学科研究，该研究包括人工智能对人类感性（包括情感）和艺术的模拟、人工智能艺术的风格与鉴赏、人工智能视野下人类感性和艺术本质问题等。其方法主要是哲学美学的，并需要结合诸多跨学科如脑科学、神经科学、生物进化等理论以及人工智能领域最新进展来进行研究。

那么人工智能美学主要研究什么问题呢？其具体的研究方法又是怎样的呢？下面，笔者简单介绍一下人工智能美学对创造性和情感的研究，并借此研究来厘清一些当下的似是而非的概念。

二、人工智能美学问题：创造性和情感

人工智能专家将人工智能分成强人工智能和弱人工智能，弱人工智能指的是“机器能够智能地行动吗？”而强人工智能则是“机器能真正地思考吗？” [3]1020我们可以看到，对于弱人工智能，我们只需要从行为和结果就可以判断，而强人工智能即所谓“真正地思考”，还涉及了运行机制和原理，以及人类对之进行的阐释。一些人工智能学者认为应该暂时搁置内部机制问题，将之视作“黑匣子”，专注于行为的有效性。但是，这种行为主义对于艺术而言，却是有极大问题的。例如，现在有些人工智能程序宣称自己有了创造性，甚至有了情感，如果单单从行为、结果等表面证据来看，似乎有可能，但是，当我们深人其内在机制时，却发现并非如此。下面我们就结合人工智能最新技术的实例来进行分析。

(一）创造性

微软在推出小冰程序后，其专家沈向洋提出人工智能创造三原则： (1)人工智能创造的主体，须是兼具IQ与EQ的综合体。（2)人工智能创造的产物，须能成为具有独立知识产权的作品，而不仅仅是某种技术中间状态的成果。（3)人工智能创造的过程，须对应人类某种富有创造力的行为，而不是对人类劳动的简单替代[6]。人工智能作为新技术有其开创性和创造性毋庸置疑，但是人工智能是否能在艺术上实现创造呢？人工智能是否真的就有了创造能力呢？

我们先来看看创造性的定义。心理学家将创造力分为“突出型”创造和“日常型”创造，前者是具有较大冲击和影响力的，后者则是对日常生活和普通问题产生影响。博登则将创造力分为三种类型：一是“组合型”创造，就是将已有的观念重新组合；二是“探索型”创造，在某种风格内部进行创新；三是“变革型”创造，即改变风格，生成之前不可能生成的新结构”[1]81。

微软小冰在2017年推出之前， 曾在各大诗歌论坛上以化名写诗， 结果没有人发现其身份，小冰的开发人员认为这就算通过了图灵测试。创造小冰的团队宣称：“微软小冰采用基于情感计算框架的创造模型， 可通用地完成诗歌、歌词和财经评论的创造。其独创性超过83%。”

我们来看看小冰的诗句：“河水上滑过一对对盾牌和长矛/她不再相信这是人们的天堂/眼看着太阳落了下去/这时候不必再有爱的诗句/全世界就在那里/早已拉下了离别的帷幕”（《全世界就在那里》）。我们从小冰的诗歌里可以见到朦胧派的影子，这并不奇怪，因为据研发者介绍：小冰从1920年以来519位中国现代诗人的作品中习得了作诗的技能，并经过对几千首诗10000次的迭代学习，获得了现代诗的创造力。纵观小冰的诗歌，它只是将已有的诗句和词语进行了置换与组合，在意象搭配、情感表达和想象逻辑上, 则并未能做得更好。笔者认为，小冰还处于“组合型”创造阶段。

在绘画方面，CAN系统，已能创作出以假乱真的画来，其作品通过了业余爱好者和专家的测试，其团队认为，CAN系统已经具有了创造性。CAN这种程序，是在原先 GAN ( Generative Adversarial Networks生成对抗网络）的基础上，通过修改网络的目标，使其尽可能地偏离 已经确立的风格，同时又尽量保持在艺术品范围之内，从而创造有创意的图像。笔者认为，仅从作品来看，CAN系统已经属于“探索型”创造了，它可以创造出新的作品，但是它还无法创造出新的风格。而真正接近于“变革型”创造的，应该算是美国艺术家科恩设计的AARON程序，它可以画出完全不同于之前人类画家的作品，但是，这种创造与其说是因为AARON程序本身有了创造性，不如说是因为机器绘画这种创造行为。

博登虽然认为，人工智能程序完全可以实现这三种创造力，但她亦承认，这些创新仍然是由设计者赋予的，而非智能体本身有了创造性，“只有当强人工智能自己能够分析（艺术或科学中的）风格时，它的创造性探索才是‘自己的作品’”[1]83。也就是说，虽然我们从人工智能创作的艺术品这一结果来看， 似乎具有了一定程度的创造性，但如果深究其内在机制，是否与人的创造性一样呢？

哲学家康德在《判断力批判》中提出，艺术应该通过天才来制定规则，而天才是“具有典范意义上的独创性之天赋”[7]255 ,这种天赋的才能实际上是内心机制（想象力和知性）的互动的结果，这种典范的独创性的作用在于能够将内在精神普遍传达给其他人。另一位德国哲 学家阿多诺（Theodore Adorno)则认为，艺术中的独创性并非古已有之，而是随着自由的主体意识的出现而产生的，独创性并非是不合逻辑的，而是作品的特性和普遍性的结合，他更加重视的是独创性产生的社会和历史条件。[8]257-258哲学家们所说的典范意义上的独创性更多地属于“变革型”创造，即从无到有的创造。无论是康德所重视的个人的内心机制和情感的普遍可传达性，还是阿多诺对于独创性的社会历史研究，都预示着没有内心机制和情感、 没有社会历史性的人工智能难以真正像人那样拥有独创性。

不过，图灵也早就对所谓的计算机只能服从规则、不能创造进行了反驳，图灵认为，即使是人的原创行为，也是源于人们所受到的教育，以及受到一些普遍规则的影响的结果，因此，创造与规则并不矛盾。

笔者认为，目前来看，人工智能可以通过深度学习来分析提取艺术中的一些简单规律，并设置生成对抗网络，以及风格偏差来实现某种程度的创新，但是这种创新只能是建立在之前的人类已有的风格基础之上的，也就是从有到有，这是 一种“新奇”和“差异”，而非“典范意义上”的独创性，即难以从无到有。而且，人工智能创新还有赖于人们“提供明确的挑选标准”[1]82,这也意味着人工智能无法脱离人去进行独立的创新。当我们进一步深入内部分析智能体的工作机制时，发现它仍然是执行程序员预先设计好的指令和算法，这与创造性机制并无太大关系。另外，从创造性的生成动机来看，人之所以有创造性，除了康德所说的传达精神之外，还在于人试图超越生命有限性，这种超越性才是人类不断求新求变的基础，而无生命的机器缺乏这种超越性，缺乏创新的动机。 由此，我们尚不能说人工智能实现了创造性。

(二）情感问题

情感问题也是人工智能美学研究中的一个重要部分。在《AI:人工智能的本质与未来》中，博登介绍了人工智能在情感方面的发展历程。人工智能专家最开始忽略了情感问题，一是由于他们认为智能体不需要情感，二是情感设计过于复杂和困难。但是，随着人机交互的应用越来越广，智能客服、智能设计和艺术都需要理解甚至模拟人类的情感，因此智能体的情感设计也成了目前最为重要的问题之一。微软“人工智能创造三原则”的第一条说到人工智能应该兼具IQ (智商）和EQ (情商），小冰的设计者介绍，他们利用情感计算方法，让小冰获得了上亿用户的情感数据， 因此，小冰也能创作出具有情感的诗歌作品来。那么这是否就意味着小冰真的有了情感呢？

神经科学理论认为，情感是大脑皮层中的边缘系统比较发达之后的产物，所以只有进化到一定程度的动物才出现情感表达，科学虽然能够将情感与大脑生物结构联系起来，但是情感具体是如何产生的、其本质是什么，科学至今仍然难以回答。

一些哲学家和文学家都认为，艺术和审美是与人类情感密不可分的。古希腊哲学家柏拉图和亚里士多德都认为，诗人或戏剧中表达出来的情感会影响到观众。康德也提出，审美快感是审美活动中必不可缺的部分，他将这种情感与“生命感”密切联系起来。诗人艾略特认为，诗歌是“感情的载体”，文学的意义就在于分享情感。

目前人工智能对于情感的模拟方式，主要可以分为两种途径，一种是经验归纳式方法，如感情计算等，另一种是演绎式方法，即模拟情感的发生条件。著名人工智能专家皮卡德 (R. Picard)提出“感情计算”（affective computing) 的方法，试图通过计算机强大的计算功能以及网络的大数据，去分析人的情感的外在表现，如面部表情、皮肤温度、心跳速率与人的心情的关系，绘画的笔触色彩与艺术家的情感之间的联系等。 微软小冰采用的就是这种“情感计算框架”，一方面，它学习并分析了 500多位诗人的诗歌，总结并分析了这些诗歌与情感表现的关系；另一方面，它还从1亿多用户那里收集到了各种情感数据。如果仅仅从外部输出的效果来看，小冰的诗歌里有着丰富的情感表现力的词语，这 种词语能触发读者的情感，但是，从内部运行来看，小冰的情感并非产生于其自身的经验和感受，而仅仅是数据的收集和分析。

另一些专家如斯洛曼，则试图建造能够产生情感的模型，将之程序化。他将情感与动机结合起来, 情感“是由动机激发因素产生的状态，同时包含着新动机激发因素的产生”[9]325。根据这种动机和行为论，斯洛曼在20世纪90年代主持研发了MINDER程序，该程序通过制定复杂任务使得机器人变得不安和焦虑。但是，动机论最大的问题在于，它无法解决那些无动机的情感, 比如康德所说的无功利性的审美快感。而且人类的情感，有时候并非完全源于环境的刺激，其自身机体和心理的变化也是情感的重要来源，而这也是人工智能难以模拟的。

除了上述讨论的人工智能模拟情感以及用文字表述情感之外，人工智能能否像人一样将情感直接外化表现出来呢，也就是说用行为、语音和表情来表现情感呢？这也是目前人工智能专家和艺术家在做的事情。20世纪90年代伊始，日本艺术家土佐尚子（Naoko Tosa)就创作 了装置艺术《神经宝贝》（Neuro Baby），她通过输入观众的声音与电脑生成的婴儿表情来实现互动，探索智能计算机语言和情感识别功能结合的可能。博登在书中提到的“机器人伴侣”，例如照顾老人的看护机器人，如果机器人的情感无法通过外观来表现情感，那么就会让人感到沮丧或者愤怒。但是，如果为机器人设置拟人或者仿生的形象，又会遇到“恐怖谷”（Uncanny Valley) 效应，也就是说人类由于认知失调等原因，对那些仿真的机器人会产生不同程度的恐惧感。笔者认为，除了认知心理学上的解释之外，仿真机器人虽然有表情但是由于表情的错误运用，导致人们无法或者错误实现共情，这会加深人们的恐惧感。即使是机器人面孔能够完全模仿人类表情，但是这些表面的情感无法与真正的生命感、经验和关怀结合起来，恐怕也是会让人失望的。

除了创造性和情感这两个重要议题之外，如何去评价人工智能艺术，它们到底是否可以称作是艺术，也是人工智能美学的重要问题。这涉及强人工智能和弱人工智能的一个根本不同——是否具有意识，或者说具有意向性。如果智能体在创作艺术品时没有意图，即它根本无法意识到自己在写诗作画，那么它的作品与云卷云舒、莺飞草长等自然和生物的行为所显现出来的美感又有什么区别呢？

关于人工智能是否有意识的争论早已开始，哲学家塞尔提出“中文屋”思想实验，反驳图灵测试的有效性，他认为，仅仅从行为上来看，无法得出机器具有意识这一结论。塞尔从生物自然主义的立场出发，认为人类所有的意识和思维都是以生物性为基础的。而图灵认为，如果不从行为，只从动机上，人也无法判断机器是否有意图。在《AI》一书中，博登也对塞尔提出了反驳，她认为意识未必就是神经蛋白所特有的功能，另外，如果将心智视作一种虚拟机（信息处理系统），那么人工智能拥有意识机制也是有可能的。笔者认为，人类意识的诞生不仅仅是由于神经蛋白和有机体的原因，还是环境和进化的结果，人的进化既有自然进化也有社会进化，两者互相影响和促进，正是在这两种进化的合力下，人类产生出了意识，从而最终产生了包括艺术在内的诸多文化形式。

三、现实与展望

既然当下的人工智能并没有实现创造性、情感和意向性，那么人工智能美学还有研究的必要吗？笔者认为，无论是从现实需求还是理论发展上看，人工智能美学的跨学科研究都是非常必要的。

如前所述，美学作为一门探讨人类感性思维和艺术的基本学科，它完全有资格延伸到对人工智能思维的研究中去，无论我们将人工智能视作是人的思维的延伸还是对照。而且，哲学美学的批判性和反思性，在这个新概念、新技术层出不穷的时代，也可以起到去伪存真的作用。 近些年来，人工智能行业热潮涌动, 一些似是而非的观念也充斥其中，例如说人工智能可以取代人甚至是艺术家，人工智能会威胁到人等，人工智能美学的首要任务就是要分析并批判这些意见。其次，从社会发展来看，人机互动以及客户服务需要发展人工智能情感技术，人工智能文学艺术的探索则成了 NLP (日常语言程序）、图像识别和设计的实验性基础，微软小冰写诗也是为了发展其日常语言能力以便能够与客户进行更好的沟通，科技与文化、艺术结合得越来越紧密，这也客观上要求人工智能美学进行研究。最后，对于哲学美学发展本身而言，由于哲学、心理学、艺术学、文艺理论等学科的进一步分化，美学研究的对象和内容越来越少，纯思辨的方法也受到了其他科学方法的冲击，而人工智能的出现，不仅为哲学美学提供了更多的可供分析的样本，还为研究者打开了一片不同的视域：人类的情感、审美能力、想象力、创造力到底是什么？这些能力是否可以说得清楚、是否可以被逻辑化形式化程序化？究竟什么才是艺术的本质？人如何创作出机器无法创作的作品？

当然，人工智能美学研究也面临着诸多困难，人工智能需要计算机、数学、逻辑学等基础知识，而美学则需要哲学、艺术方面的素质和涵养，这些学科的差距过大，令不少研究者望而生畏。因此，跨学科的研究势在必行，科技和艺术的联姻实属必要。人文学者应该联手人工智能专家，为技术的应用加以伦理的规范和理性的引导，让人工智能始终为提高人类生活质量、解放人类这些目标去服务。

注释

[1]玛格丽特•博登.AI:人工智能的本质与未来[M].北京：中国人民大学出版杜，2017.

[2]A. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind. 49, 1950, pp. 433—460.

[3] Stuart J. Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence：A Modem Approach. Second Edition. Pearson Education, Inc-, Upper Saddle River；New Jersey. 2003.

[4]M. Boden, Artificial intelligence, San Diego：Academic Press, 1996, Foreword.

[5]钱学森.关于思维科学[M].上海：上海人民出版社，1986.

[6]小冰.阳光失了玻璃窗[M].北京：北京联合出版公司，推荐序，2017.

[7]I. Kant, Werkausgabe X：Kritik der Urteilskraft, Hg. W. Weischedel, Su- hrkamp, 1974.

[8] T. W. Adomo. Gesammelte Schrift- en, Band. 7：Asthetische Theorie, Suhrkamp. 2003.

[9]斯洛曼•动机、机制和情感[A],[英]博登编著•人工智能哲学[C].刘西瑞、王汉琦译•上海：上海译文出版社，2001.

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主编 / 吴维忆

责编 / 顾佳蕙

美编 / 张家伟