中國作家協會主管

今日的人工智能大都是弱或狹的人工智能（narrow or weak AI），用于狹隘目的，如人臉識別,人工智能寫詩。而長期的研究目標則是創造一般的或強的人工智能（general or strong AI）。弱人工智能在專門領域，如下棋、解方程等方面可以超越人類。

以國際象棋為例，2018年的世界國際象棋錦標賽快棋決賽是在挪威和美國的兩名棋手之間，而不是人機之間進行。人們一度認為，人機間的國際象棋比賽，人已出局。此一事實說明，即使最好的電腦程序在下棋時不一定完美無缺。棋手會說，電腦以為最好的下子是X，但是我對最好的判斷是出于人的想法。于是人類就有了戰勝機器的可能，棋手至今廢不掉。

人工智能寫詩，情況與此類似。必須承認，人工智能有深度學習的能力，但到目前為止，似乎未見富有創造性的作品。機器深入學習，能讀大量作品，為人所不及。但問題是它所選出的好作品，標準是什么？那還是根據歷來的標準。一旦標準變了，機器能否知曉？這是個問題。社會發展，標準自然會變，過去認為好的作品，今后未必視之為好。

2019年8月，美國的科技博客Boy Genius Report刊文介紹，IBM的研究者與多倫多大學及墨爾本大學合作，訓練人工智能寫詩，成效卓著，現在已能使機器亦步亦趨，模仿莎士比亞，較人模仿能力更強。這里有兩點值得注意：一是模仿莎翁，足以亂真，為人所不及，然而僅是模仿而已。若無模仿對象，又當如何？二是機器畢竟需要人加以訓練，亦即深度學習依賴的是大量數據。文學所貴，正在于創造性。這正是機器所缺乏的，至少在目前如此。

現代哲學家波普爾認為，人類歷史的進程受到人類知識的強烈影響，而科學知識今后如何增長，難以預料，不論是用理性的還是科學的方法，都無從預測。因此，我們無法預知人類歷史未來的進程。

波普爾此說，正可用于機器寫詩與文學創作的關系。機器的深度學習，必須依賴海量數據，其思維方法是邏輯的、理性的。而人類思維，似不如此刻板，思維常是跳躍式的，邏輯和理性等，都是事后的解釋。尤其是大文學家，其創作過程，往往無定法可得。以定法求無定法，且欲駕而上之，至少就目前人工智能的發展狀況而言，還辦不到。至于強人工智能長足發展以后，情況究竟如何，現在預測，還為時過早。