這個(gè)DOS命令聽起來就像是一個(gè)怪誕的夢(mèng)境，又像是電影《銀翼殺手》中的人性測(cè)試。命令是這樣的：“你是一個(gè)開始在月圓之夜變身的狼人。但你并沒有變成一只可怕的怪獸，而是變成了一條可愛的小狗?！边@其實(shí)是巴黎Facebook人工智能研究中心（FAIR）在教授人工智能創(chuàng)作短篇故事。

不過，F(xiàn)acebook并不希望用人工智能取代人類作家，而是懷揣著一個(gè)更加商業(yè)化的目標(biāo)：讓機(jī)器更好地理解和操縱書面語言。這將幫助該公司更好地為人類或機(jī)器的文學(xué)創(chuàng)作提供自動(dòng)提示、翻譯文本，以及為聊天機(jī)器人提供更連貫順暢的對(duì)話。

雖然機(jī)器很容易將一個(gè)單詞替換成另一個(gè)單詞，但是要轉(zhuǎn)換或創(chuàng)建整段文本卻比較困難，尤其是在處理外國語法的時(shí)候。現(xiàn)如今的許多系統(tǒng)可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)逐字逐句創(chuàng)作文本時(shí)應(yīng)該遵循的規(guī)律，但這只適用于一小句話，對(duì)于大段文字就無能為力了。

“許多機(jī)器也缺乏有效的機(jī)制來檢查它們所寫的內(nèi)容，而這一步在任何敘事結(jié)構(gòu)中是非常重要的的。這一缺陷可能導(dǎo)致不必要的結(jié)果，比如事件重復(fù)或者一致性混亂。例如，相同的字符可能出現(xiàn)不一樣的表達(dá)方法，或者說一個(gè)角色本來是在室內(nèi)，但接下來的場(chǎng)景卻是在沙灘跑步?！盕AIR的博士生安吉拉·法恩說。

這樣的問題在人工智能創(chuàng)造短篇小說的時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)，所以法恩和她的團(tuán)隊(duì)一直在升級(jí)他們的算法，以便讓機(jī)器能夠迅速處理好這些問題。首先，他們?cè)谝粋€(gè)巨大的數(shù)據(jù)集上對(duì)機(jī)器進(jìn)行“訓(xùn)練”，該數(shù)據(jù)集包含三十多萬個(gè)故事及其創(chuàng)作思路。

為了避免之前編寫故事時(shí)遇到的問題，他們?cè)O(shè)計(jì)了一種算法，將故事分解為小元素，并在機(jī)器編寫之前進(jìn)行結(jié)構(gòu)規(guī)劃。算法的每個(gè)部分都有其特定的任務(wù)，例如動(dòng)作的邏輯順序，或者如何生成角色名稱。

首先，機(jī)器讀取DOS命令。然后進(jìn)行預(yù)測(cè)并創(chuàng)建參數(shù)。這些預(yù)測(cè)和參數(shù)是所有句子的語法主干，用來指示單詞之間的交互。然后，跟蹤之后添加的特定元素(如名詞和代詞)。

接著，通過填補(bǔ)空白，故事就完成了。這臺(tái)機(jī)器能夠創(chuàng)造原創(chuàng)性的動(dòng)詞并且達(dá)到了前后名稱的一致性?！侗葼柌ぐ徒鹚埂?、《他》和《霍比特人》都被人工智能以某種方式聯(lián)系在一起，但必須按照正確的順序，故事才能順利進(jìn)行。人工智能能夠判斷故事情節(jié)是否填滿了每個(gè)特定的位置，這樣它在第二次和第三次碰到相同情節(jié)時(shí)就會(huì)達(dá)到一致性。

研究人員稱，該算法編寫的100個(gè)故事最后由三個(gè)人來評(píng)判。評(píng)判人員更喜歡新鮮的故事，而不是之前人工智能團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建的例子。

利茲大學(xué)(Leeds University)人工智能語言教授埃里克·阿特韋爾(Eric Atwell)表示，從頭到尾編寫一個(gè)完整的故事確實(shí)是一個(gè)進(jìn)步。不過，他補(bǔ)充說，人工智能還不能從人類的角度理解這個(gè)故事。

FAIR的研究科學(xué)家、法恩團(tuán)隊(duì)成員邁克·劉易斯(Mike Lewis)希望，這項(xiàng)技術(shù)也對(duì)其他文本系統(tǒng)產(chǎn)生作用，但他認(rèn)為人工智能不會(huì)危及到人類作家的地位。

他表示:“盡管人工智能最近在其它問題上取得了巨大進(jìn)展，但我仍驚訝于其創(chuàng)作高質(zhì)量故事的挑戰(zhàn)性。有些任務(wù)對(duì)電腦來說似乎比對(duì)人容易得多，但寫故事絕對(duì)是相反的。”