人工智能真的有创造力吗？(5)

目前，利用机器学习，人工智能可以轻松地实现组合性创意。本章开篇引用的《彭博商业周刊》关于人工智能生成的印象派风格绘画就是这样一个例子。只要给机器输入印象派绘画的色调，机器就能够根据这些现有绘画中的创意，组合出一幅新的绘画。人工智能还被用来创作许多不同的电子舞曲组合。雷克萨斯汽车广告，也属于这一类组合性创意。根据从过去 15 年的获奖广告中提取的数据以及品牌的其他类型的数据，人工智能就可以生成一个新的广告现在的问题是，给机器输入大量的印象派画作，机器能不能在探索性和跨形态的层面，生成新的画作？这意味着，新的绘画不应该只是现有印象派绘画的混搭，而应该是一种新的印象派绘画风格（比如作为探索性创意的后印象派），甚至是一种新的风格，比如表现主义呈现，这才能称得上变革性创意。如果我们给机器投喂各种风格的画作，那么它们可能会因为概念空间的边界模糊（或扩大），而制作出一些探索性的画作。
这就把我们引向了下一个问题：谁有资格评价机器输出的创造力达到了哪个层次？
谁来评价创意？换句话说，谁的视角和品位才算数？新颖的想法不等于创造性的想法。虽然依然存在许多疏漏，但这并不意味着我们不能客观地评价创意。音乐系统 Jukedeck的例子表明，根据现有的成功歌曲人工智能进行深度学习系统的训练，人工智能就可以获得足够的能力，评估新歌曲是否具有相同的成功特征，甚至生成具有这些特征的新歌曲。哪怕是运筹学研究人员，也在寻找新的数学方法来描述音乐形式和关系，并再次使用这些模型来生成新的音乐。但我们怎么知道人类，是否会对人工智能生成的东西感到满意呢？
要想称得上创造性的想法，这些想法就需要得到人们的赞赏。梅里亚姆·韦伯斯特词典，将创意定义为“具有创造性的品质”（当然，这是一个循环的定义）。它的同义词包括聪明、想象力、创新性和原创性。这个定义表明，创意不仅仅是新的东西，还要求新的想法得到人们的欣赏。例如，听计算机生成的音乐，并不总是一种享受，即使（尤其是）它是新的和非传统的音乐时。一个新的想法是否会被欣赏，是因人而异、因文化而异的。以雷克萨斯汽车广告为例，虽然机器从输入的数据中学习并生成了广告脚本，随后由获得奥斯卡获奖导演的凯文·麦克唐纳（Kevin McDonald）进行了审核，很显然，他认为这个广告是可行的，但从战略营销的角度来看，我们依然不太相信这支广告的效用。这个广告所引发的争论也显示出不同的人对这个广告有着不同的评价。我们都知道，情人眼里出西施，也就是说，对创意的评价，是在一个文化上得到认可的概念空间里，基于各不相同的个人品位而作出的。