人工智慧可以創造出藝術嗎？[第2頁/共2頁]

藝術家和創作幫助法度之間的邊界在哪？規定這條邊界對藝術服從的分類有何影響？十四行詩這類牢固的藝術情勢，是締造性事情的一種高層次演算法――固然是由人類所履行的。明天，當微軟的office軟件幫忙你“改正”語法弊端並給你的用詞提出“建議”，而你又挑選服從它（不管你是樂於接管，還是純粹的怠惰）的時候，你的創作還是你本身的嗎？還是已經變成了“人機合作產品”？

藝術家和創作幫助法度之間的邊界在哪？誰纔是藝術家？

（作者：Daniel N. Rockmore和Michael Casey；達特茅茨學院傳授）

我們等候著看到“編程藝術家”提交更多的法度。不管這些法度的機能如何，也不管它們可否通過測試，他們的服從將會持續開辟“創作”以及“人機協同退化”的鴻溝。

對參賽作品的評判並不簡樸。即便是在最後的仿照遊戲中，“對話者”的性彆也要跟著時候的推移，才氣逐步流露，從筆墨中展暴露來。類似的，在圖靈測試中，人們冇法從單一互動實現中判定計算機的話語貧乏人道，而需求一段較長時候的幾次測試。

但是，如果演算法本身超出了人類文明介質的角色，並開端本身締造文明，那會是如何一副風景？

為了停止測試，我們會先瀏覽一遍電腦的“創作”，將較著是機器產品的解撤除。我們將人類創作和機器創作異化在一起，然後請來一個小組的“裁判”，讓他們辯白這些藝術創作來自人還是機器。在舞曲創作的合作中，我們交給了一群門生，讓他們彆離伴跟著人類和機器創作的音樂來跳舞。在統計數據上和人類作品冇有辨彆的作品將會成為終究的“贏家”。

計算機的演算法有助於我們挑選看哪一部電影，聽哪種音樂，讀哪類文學。

圖靈提出的這個簡樸卻又服從強大的思惟嘗試，給出了一個通用的野生智慧測試框架，能夠研討人類與機器鴻溝的各個方麵，而會話隻是此中一個例子。

與野生智慧比寫詩