我的一位美國朋友老康，前年出了車禍，大腦和臉部受到嚴重損傷，我們感到很難過。時隔一年，老康說他恢復得很好，機器人幫他臉部進行了縫合，現在完全看不出來了，並盛情邀請我們去做客。
推辭不過，再加上我們也很想去看望老康，於是就去他家做客。做客期間，我時不時盯著他的臉端詳，想找到一點手術縫合的痕跡，然而，即便他指給我看，我也找不到任何縫合的跡象，老康確實恢復得很好。
機器人縫合手術的精細度，確實是人類難以比擬的。那時那刻，我意識到，人工智能已經全面侵入我們的生活，無處不在。
恰如艾薩克·阿西莫夫一手主導的《銀河帝國》，機器人世界，正在從他的想象中逐漸走入現實。
如今我們都離不開智能手機、智能電腦、智能家電，習慣了藉助搜索引擎尋找資料，藉助導航系統尋找道路，甚至藉助計算機算法來減少離婚率。
但是對於未知的恐懼，讓我們害怕人工智能會取代我們。當阿爾法狗戰勝了圍棋第一人李世石時，在智力上大幅度超越人類時，我們的恐懼無法抑制：
我們已經把各種繁重的體力工作交給計算機，現在計算機在智力上也已經遠超人類，未來人類還能成功駕馭人工智能嗎？
我們會被人工智能全面超越，丟失工作，甚至失去掌控世界的主動權，被機器人所奴役嗎？
現在，我們和計算機相比，領先的只有創造力，計算機有創造力嗎？我們能保住我們的優勢嗎？
關於這個問題，有很多人作出瞭解釋，數學家索托伊也有自己的看法：數學家會被AI取代嗎？比較數學是有規則和邏輯組成的學科，最符合計算機運轉的方式。在《天才與算法：人腦與AI的數學思維》這本書中，索托伊運用數學思維，從不同於常人的視角為我們分析了AI的發展前景。
索托伊可是位學術界的大拿：英國皇家學會院士，美國數學學會院士，英國皇家學會“邁克爾 法拉第獎和倫敦數學學會貝維克獎的獲得者等等，一堆的榮譽。他不但在數學方面有深厚的造詣，對於AI算法也有很深的領悟。
最關鍵的是，索托伊在繪畫、音樂、寫作等藝術創造方面也有著超凡脫俗的理解，他能用通俗易懂的語言把複雜的數學概念說得生動活潑，他創造了”流行數學“的概念。在他的眼裡，數學不是高深的理論，而是尋找規律、總結規律的最具創造力的學科。
看到這裡你也許會疑惑：為什麼關於人工智能的問題，要由數學家來解釋呢？
很簡單，因為算法、計算機代碼、人工智能、機器學習這些都是以數學為核心的。數學規則支撐著算法，而算法決定了最終的成果體現。也就是說你要知其然，還要知其所以然，你才能最終了解人工智能的極限會在哪裡。
在《天才與算法：人腦與AI的數學思維》這本書中，索托伊提出了一個問題：
人工智能的極限到底在哪裡？它會擁有和人類相似甚至超越人類的創造力嗎？它能夠畫畫、創作音樂和小說嗎？
圖靈測試是測試人工智能是否能以假亂真騙過人類，讓人類誤以為人工智能也是人類。但圖靈測試無法測出人工智能是否具有創造力。
索托伊就提出了一個新的測試方法——洛夫萊斯測試，來測試人工智能的創造力。
通過這個測試的規則是：算法需要創作一件藝術作品，人類程序員無法解釋這種算法的工作原理，但整個過程是可以重複出現的，而不是一次偶然事件。
《天才與算法：人腦與AI的數學思維》書中的重點就是：在人類最具創造力的藝術領域，AI是否有可以超越人類的創造力。有嗎？讓我們來看看索托伊的解讀。
一、AI複製的倫勃朗，還是倫勃朗嗎？
2001年利物浦的湯米中風了。奇怪的是，這位從前對藝術一點沒有興趣、也沒有任何基礎的建築工人，突然有了強烈的創作慾望。他開始寫詩，在房子的牆壁上塗顏料創作藝術作品。
湯米不停地畫，整個房間裡全部被圖畫覆蓋，他還是不斷地繪製新畫覆蓋舊畫。雖然他畫的並不是佳作，但對藝術的衝動，促使他整整創作了11年。湯米也沉浸在這種創作的喜悅之中，就像毛姆小說《月亮和六便士》中的畫家一樣。
神經學家分析研究了湯米的狀況後發現，人的大腦中有兩個互相沖突的系統，一個是表現欲，產生製造東西的衝動，是創造和表達的系統；一個是抑制劑，產生懷疑、質疑和批評的系統。
當兩個系統保持平衡時，人們就會謹慎地控制自己的表現欲，對自己的創意進行修改。但當抑制劑失靈時，就會出現像湯米一樣衝動的創作衝動。
在知曉了這一點後，微軟和代爾夫特理工大學的數據科學家認為，運用這兩個系統的平衡，如果有足夠的數據讓算法向倫勃朗學習繪畫，在不斷地反饋、評估、矯正後，就可以重現倫勃朗的繪畫技法。
倫勃朗是一位高產的畫家，特別以深刻精準捕捉人物情感狀態的肖像畫為世人稱讚。連梵高都說倫勃朗是大家公認的魔法師，他所描繪之物無法用任何語言表達。於是“復活倫勃朗”的項目開始進行。
2016年4月5日，阿姆斯特丹，在經過18個月的數據處理和500個小時的渲染後，一幅“倫勃朗”的新油畫向公眾展出了，引起了公眾極大的興趣。
研究倫勃朗的專家韋特林仔細審視了這幅油畫，通過細微處筆法的對照，指出這幅油畫的筆法是倫勃朗在1652年左右使用的，而倫勃朗其他的肖像畫的筆法更像是1632年使用的。除此之外，完完全全是倫勃朗的繪畫風格，簡直以假亂真。
當然，微軟“復活倫勃朗”的目的，本來就是一個宣傳，宣傳他們的代碼和算法有多麼優秀和好用。
但這至少證明，只要有足夠的學習數據，只要能足夠清晰地知道畫家的繪畫方法，算法就可以模仿畫家繪製出逼真的油畫。此外，這一技術在鑑定名畫的真假上，也起了很大的作用。
英國藝術評論家瓊斯對此卻不認可，他認為人類的創作是基於個人的情感體驗，只有真正的倫勃朗創作的畫作，才能讓人產生“倫勃朗的戰慄”。我們要如何同一部毫無生氣的機器交流感情呢？
二、比巴赫還像巴赫的作品居然是計算機創作的？
巴赫是一位高產的作曲家，他的一生共創作了389首四部和聲的聖詠合唱。
有一個音樂專業的學生蓋坦，就產生了一種想法：能不能根據巴赫的作品來開發一種算法，這種算法能創作出和巴赫一模一樣的聖詠。蓋坦把這種算法叫作“深度巴赫”。
於是他和他的導師做了一個實驗，他們將巴赫的聖詠分成兩部分，其中80%用來訓練算法，另外20%的作品用來做測試。
接著他們請來一些志願者，讓他們在聽完一首樂曲後，判斷他們聽到的聖詠是巴赫創作的，還是算法創作的。當然，為了公平，他們也考慮了志願者的音樂背景，把志願者分為專業和非專業兩種。
結果，在非專業志願者中，“深度巴赫”的作品，有50%被認為是巴赫創作的。在專業志願者中，“深度巴赫”的作品仍然有45%被認為是巴赫本人所作。
而巴赫的作品中，因為嚴謹沒有犯一絲錯誤，反倒有25%的作品被判定為刻板的機器生成。
這個實驗的結果令人震驚，難道算法真的能創作出比天才音樂家更棒的作品？
好消息是，現在還不行。因為模仿巴赫作品的前提是，必須有一個多產的巴赫。而且，也只能用一組非常相似的聖詠做測試對象。缺乏有效信息，計算機就會迷失方向。
美軍曾有一個出名的反面例子，在機器學習社區裡被反覆提起。就是用一些帶著標籤的圖片訓練算法識別坦克，在經過幾百張圖片的訓練後，研究人員用算法從未見過的圖片測試，結果準確率100%。
然而當這些算法被部署到戰場上的探測器上後，竟然失靈了，算法識別坦克的結果是隨機的。經過分析，研究人員發現，凡是陰天的坦克都被識別出來了。原來，用於訓練算法的圖片，有坦克的都是在陰天，而沒有坦克的都是晴天。於是坦克探測器變成了陰天探測器。
機器的學習能力和人類孩童有相似處，就是如果你給的東西是錯的，那麼它就無法正確的學習。
因此，在音樂領域，好的作品實在是太少了，可供機器學習的信息遠遠不夠。算法只能夠創作平庸的曲子，但如果有計算機相助，人類就可以創作出遠高於自己水平的高質量的音樂作品。
三、AI能進行文學創作嗎？
20世紀有一批作家和數學家，他們聚集在法國，創建了一個組織：潛在文學工作室。這個組織創作的方式，就是運用算法來創作詩歌。
其中，最受歡迎的是S+7模式，也就是選擇任意一首詩，把詩中的所有名詞替換成這個名詞在字典中所在位置或者向前或者向後的第7個單詞，然後直接輸出就是一首新詩。
這樣做出來的詩如何呢？我們來品一品（這裡用翻譯後的中文取代原來的英文詩歌）：
原詩為：一沙一世界，一花一天堂，無限掌中置，剎那成永恆。
改寫後的詩為：噴砂現蠕蟲，流感見青春，麻痺入機庫，家蠅精神足。
這是不是很好玩？就像我們在無聊時玩的填字遊戲。由於詩歌很簡潔，還可能碰巧遇上很神奇的句子。
那麼用算法創作一部小說會怎麼樣？或者寫一部《哈利波特》的續集？
由一位作家和一位漫畫編輯組建的公司，建立了一個平臺，用來幫助作家藉助科技工具創作小說。他們最成功的作品就是算法在學習完七卷《哈利波特》後，生成了三頁哈利波特的續集，幾乎以假亂真。
但最多隻能寫三頁，因為沒有了模仿對象，情節發展自由度太大，算法就像一個背誦標準答案的學生，迷茫了，不知所措了。
由機器生成的文學作品，展現了一種符合計算機代碼內在思路的全新的意識，和人類自我意識完全不同。
索托伊說機器即便生成了意識，也是人類完全無法理解的，就像一隻貓的意識，即便你日日與它相伴，你還是無法理解貓的意識。
人類天生愛講故事，有表達和分享的慾望，所有這些藝術創作如繪畫、作曲、寫作，都是人類情感的交流。那麼我們是不是也可以這樣理解：所有機器創造的藝術作品或其他創作品，也都是機器內心的情感交流？
回到文章開頭所說的，AI的發展前景，值得我們如此恐懼嗎？
索托伊分析認為在目前階段，大可不必擔心人工智能會對人類造成傷害，或大規模取代人類。因為人類現在對於創建有創造力的算法的動力，很大程度上只是為了增加商人們的銀行存款，而不是擴大藝術創作的慾望。
在《天才與算法：人腦與AI的數學思維》的結尾，索托伊給出了他的回答：“我相信在未來，依靠我們人類所有的科學成果，在創造有意識的機器的道路上，不會有什麼難以逾越的障礙。人類的命運取決於我們如何與有意識的機器相互理解。”
確實，如果《銀河帝國》中的機器人世界一定會來到，那麼現在我們為什麼不提前和他們搞好關係呢？機器學習的創造力是無限大的，我們可以從機器的繪畫、音樂、小說等創造性作品中，破譯機器的代碼，感受機器的感受，然後更好的和機器人相處，不是嗎？
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