人工智能为美学研究提供新=目标

中国社会科学网：一般来说，人工智能往往和自然科学联系紧密，在您看来，人工智能与人文社科领域研究应如何结合?

王峰：虽然有些学者认为人工智能离人文学科还比较遥远，学术研究本不该盲目跟风，学术研究不能被技术过度捆绑，应保持自身的纯粹，以及独立价值的思考，但我们必须看到，人工智能作为必将彻底改造整个社会生活的一项技术，也必然将彻底改造学术研究的方式和内涵。人文学科虽然是离技术最远的领域，终也逃不过这一巨大浪潮。人工智能既是一种挑战，也是一次机遇，也许正是在这样一种变革面前，中国的人文研究才有可能找到一条突围之路，实现人文思想创新领先。但如何进行研究，怎样找到一条道路，并不是一件容易的事情。不同学科的学者既要关心人工智能发展的大趋势，还应把这些新技术、新理念与自己的研究领域结合起来，只有一个个具体学科开辟出创新发展之路，才能真正实现人文研究的整体转向。

中国社会科学网：您主要关注的美学领域与人工智能二者是怎样结合的?现在的人工智能达到人类美学的高度了吗?

王峰：近年来，科学认知和人工智能的兴起，给美学研究带来了新的发展方向，似乎这些研究就是将自然科学方法与美学研究结合在一起，建造一种自然科学的美学。实际上，如果要想讨论人工智能能否进行美学判断，我们应该从测试的效果角度入手。这一方式已经在图灵测试当中显现出来，借用图灵测试的方法，我们应该从审美效果出发对人工智能能否进行审美进行判断，也就是说，审美这个活动不能从人的机能角度入手，而是应该从一个测试的效果入手。

现在的人工智能达到人类美学的高度了吗?并没有。但不可否认的是，现在的人工智能也提供了一些可供讨论的美学话题，这是我们的机遇。即按照实例进行分析，同时沿着这样的方向，对人工智能美学问题的发展做出预测。当然，既然是预测，就不可避免地与对未来的想象结合在一些，一步步推进。例如，“微软小冰”是最著名的文学艺术类人工智能。以前，人们认为，无论人工智能会做什么，它都不可能会写诗，因为写诗是最需要人的创造力的，但机器没有创造力，它只有程序，只会排列字序，不可能写出文学的“明珠”——诗歌。但现在小冰能写诗了，这就对我们的文学、美学观念提出了挑战。小冰的“创造”应该视为一种算法，它在效果上与人类创作诗歌基本相同，争议集中在机制上。如果我们把创造力解释为一种“算法”，把人工智能当作从美学角度理解人类创造力的钥匙，这样一来，美学的研究对象就不再仅限于人类，还包括与人类对照的人工智能，算法与创造力之间就形成了一种互动关系。

中国社会科学网：如果设想人工智能可以达成审美判断，应该用什么样的方式来实现?

王峰：人工智能与美学问题，将与其他相关问题一样，边建构边解构。要回答这一问题，必须讨论人工智能的审美建模问题，也就是怎样建立一种对于审美判断的算法。我们所讨论的是最基础的建模方式，是一种相对哲学化的讨论。就我理解，如果人工智能要达到审美判断，大致有两种基本建模方式：一种是康德式，另一种是维特根斯坦式。康德式建模方式注重底层规则组合，以达到整体判断，其基础规则必须非常牢靠，这可以称作最底层的逻辑，每一步推导必须是坚实的，如此才能达成一种必然如此的审美判断。维特根斯坦完全放弃康德式的底层规则组合方式，更注意语言训练，否定普遍性本质的存在。如果冒险一些的话，可以把他的方法类比为“大数据式”，强调建模之后的训练，重视输出端管理。现在的人工智能建模更流行这种方式。不同的建模方式依赖于不同的技术高度，维特根斯坦式似乎更适合当前的大数据式人工智能，而康德式更适合通用式人工智能。但这个判断是以目前技术为基础的，一旦新的技术发展起来，比如量子计算机成熟，那么，这些建模方式就要重新评估。在涉及人类审美的理解上，我更倾向于维特根斯坦是对的，而在人工智能的审美可能性上，我更倾向于康德式建模方式，因为它更适合通用人工智能。但无论康德式还是维特根斯坦式，这两种分析都是以人为基础的，如何“转运”到人工智能领域，还需要极大的功夫。对于人工智能与美学问题，我们必须抱有开放心态，所有拿出来讨论的方案都是为了听取更多批评意见，所有方案都必将调整，将与其他相关问题一样，边建构边解构。每个人都有知识和观念的盲区，重要的是开放的讨论。

（编辑：济南站长网）

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