1950年 ， 计算机科学之父阿兰·图灵发表了著名的《计算机器与智能》一文 ， 正式提出了建造智能机器的技术主张 。 在论述其“模仿游戏”时 ， 有一段设想中的问答尤其引人注意：
提问者：你的十四行诗的第一行为“我可否将汝比作夏日” ， 是不是同样可以用“春日” ， 甚至更好些？
参试者：这样不合韵律 。
提问者：“冬日”怎么样？这完全合乎韵律 。
参试者：是的 ， 但是没有人愿意被比作冬日 。
提问者：你是不是认为匹克威克先生让你想起圣诞节？
参试者：多少有一点 。
提问者：但是圣诞节是一个冬日 ， 我想匹克威克先生是不会反对这种比喻的 。
参试者：我认为你不够认真 。 冬日的意思是冬天里一个典型的日子 ， 而不是一个像圣诞节那样的特殊的日子 。 （引自博登编： 《人工智能哲学》 ， 上海译文出版社2001年版 ， 73-74页 。 ）
“可否将汝比作夏日”语出莎士比亚的十四行诗第18首 。 图灵设想了这样一组问答 ， 他认为 ， 如果机器能给出这样的“参试者”的答案 ， 就可以说它通过了图灵测试 ， 因为它完全表现得像人一样 。
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2020年3月 ， 映在玻璃表面的上海人民广场 。澎湃新闻采访人员 周平浪 图
这个例子的不同寻常之处在于 ， 它似乎要求计算机像人一样懂得诗歌鉴赏 ， 尽管从该篇论文其他部分以及人工智能后续发展看 ， 文学的鉴赏能力都算不上“智能机器”的一个必要条件 ， 起码不是技术发展的重点 。 但使用计算机产生文本的历史 ， 实际几乎和人工智能技术的历史同样悠久 。
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图灵（右一）与Mark II型计算机的控制台 。曼彻斯特大学计算机学院/大英图书馆 图
1951年 ， 斯特雷奇（Christopher Strachey）为图灵器重 ， 加盟后者当时主导的曼彻斯特大学计算机实验室 ， 负责为世界上第一台具备存储程序结构的电子计算机编写程序 。 在工作的闲暇 ， 斯特雷奇编写了最早的文本生成程序之一——“情书”程序 。 它以这台计算机的“名义” ， 向其制造者们打印出“表露衷肠”的短信 ， 就像这样：
Darling Sweetheart
You are my avid fellow feeling. My affection curiously clings to your passionate wish. My liking yearns for your heart. You are my wistful sympathy: my tender liking.
Yours beautifully
M. U. C.
斯特雷奇所使用的技术 ， 如今看来平平无奇 。 他预先设定了一些句子“模板” ， 并编入情书通常会使用的一些名词和形容词 。 计算机运行时随机选择词汇填入模板 ， 由此产生出成百上千种不同组合 。 但这项工作在当时仍有开创性意义 。 虽然人们此前就知道 ， 计算机不仅能处理数值运算 ， 而斯特雷奇的工作具体证明了计算机在处理文本时也具有广阔潜力 。
斯特雷奇的程序散失在曼彻斯特大学浩繁的档案卷帙中 ， 直到2016年才重见天日 。 但他的方法无疑为一代人工智能技术的研究者所广泛运用 ， 也就是此种采用模板、词汇等构成的“规则库系统”进行的研究 。 事实上 ， 它是早期人工智能技术采用的主流方法 。 1984年出版的 《警察的胡子只造出来了一半》（The Policeman’s Beard is Half Constructed）可谓这种方法的“集大成者” ， 这本120页的“诗集”兼“散文集”据称完全由程序生成 。 它背后的William Chamberlain等人 ， 自称编写了大量的模板和规则 ， 从而让生成出的文本合乎语法 ， 并具有一定连贯性 。 但因其从未公开过程序的实现细节 ， 也不清楚书中有多少部分经过额外加工处理 ， 这本书最终也仅被视为一次炒作 。
以针砭时弊著称的科普作家马丁·加德纳 ， 也曾虚构一个类似的故事说 ， 人们对一首由电脑“作”出的长诗追捧有加 ， 最后却发现 ， 那其实是英国诗人华兹华斯的一部诗作 。（见 《矩阵博士的魔法数》 ，上海科技教育出版社2001年版 ， 94页）
“炒作”或“骗局”恰从另一侧面表明 ， “人工智能写诗”这件事长久萦绕在大众心头 。 一方面 ， 人们自然要怀疑 ， 计算机所作的“诗” ， 再多大程度上不同于江湖骗子那般“照猫画虎” ， 甚至在批评者看来 ， 这还是一件几乎涉及艺术“尊严”的“大事”；另一方面 ， 对“诗”发起挑战的人们并不打算止步 ， 其中较为大众熟知的 ， 当属清华大学和微软亚洲研究院的团队 ， 专注于运用当时最新的技术生成古诗和对联 。 2011年 ， 杜克大学一名学生编写了一个简单的程序 ， 并将其输出的“诗”投稿到文学杂志 ， 成功“骗过”审稿人而得到发表 。 2013年以来 ， 随着计算机并行计算能力的提高和成本下降 ， “深度人工神经网络”模型受到热捧 。 谷歌团队在2015年发表的论文中就给出了一种运用这项技术进行作诗的尝试 ， 他们用RNN技术开发了语言模型 ， 并用它生成英文诗歌 。 这其中最高调的 ， 当属2017年由北京联合出版公司出版的 《阳光失了玻璃窗》一书 。 “撰写”此书的“小冰”一夜间成为了看不见的“网红” ， 无数严肃的文学批评者争相辩论这一非人类的“现代诗作者” 。
行文至此 ， 有关“人工智能写诗”的一个问题已十分显明：指出计算机程序是否具有文学创作、人际交流的能力等 ， 以对其所“作”的“诗”作出评价或解释 ， 固然是批评者热衷的一方面；然而 ， 计算机作出的诗 ， 即便能“以假乱真” ， 与其说是贡献了诗歌的某种新的形态 ， 不如说其中更值得分析的是催生、孕育、培植了此类“跨界”活动的社会意识 。 制作一个程序 ， 以产生可以让人看不出是机械拼凑出的文本 ， 并让人将它认作一首诗；这种活动在人工智能技术发展的各个阶段不断重现 ， 或许携带了更多有关当下时代人文境况的信息 。
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不如将这种视角的转移 ， 与1967年意大利作家卡尔维诺的一则演讲加以比较 。 卡尔维诺在这则题为《控制论与幽灵》的演讲中指出 ， 机器的运作“陌生化”了文学的创作 ， 也使过往种种对文学文本何以产生的原因和动力解释 ， 遭到新的质疑 。
在卡尔维诺看来 ， 不仅程序产生的文本是一种“组合的游戏” ， 属于“诗”的范畴 ， 而且程序进行的生成过程具有数学和逻辑的精确和严格 ， 这样严密的因果关系正是关于文学创作的种种理论解释所缺乏的 ——“灵魂、故事 ， 或者社会 ， 或者无意识 ， 如何才能转化为白纸上一行行黑色的字？即使最杰出的美学理论也缄默不语” 。
为此 ， 卡尔维诺提议 ， 不是让机器成为“作者” ， 而是将“作者”视为机器——将“作者”这种身份的构成视为多方参与的结果 ， 化约为“写作（行为）的产品和方式”的载体和执行者 。 是机器、还是某个人充当这样的执行者 ， 并不是“文学”的关键；这一关键在于读者 ， 因为后者是“一个更有意识的人 ， 他明白作者是一台机器 ， 明白这台机器如何运转 。 ” （ 《文学机器》 ， 译林出版社2018年版 ， 268-269页）
恰恰是一名作家提出了一种否定“作者”的文学观念 ， 某种程度上 ， 这可以说是一种自我扬弃 ， 亦折射出文学观念的一种变革或转折 。 悬想上古时代 ， 口传的文学往往不是一人一时之所为 ， 而是历经数代人层累式的传承；倘若福柯在《什么是作者》一文中所言不谬 ， 注重“作者”身份而不堪忍受其匿名状态的“文学”乃是17-18世纪西欧的产物 ， 或即便推而广之到各种带有署名的文本出现以来 ， 形形色色的“作家文学”也不过是数万以至数十万年人类生存历程中的短暂片段；卡尔维诺所说的“文学机器” ， 亦即文本（或文学话语）诸多生成原因的组合 ， 的确比有名有姓的“作者”历史更为悠久 。
这样的文本表达 ， 亦不再与“作者”的“创造力”抑或“主体性”挂钩 ， 而是在更为根本的层面上 ， 与大众挂钩 。
卡尔维诺写道：“想要讲述一个神话 ， 仅靠第二天部落聚会时那个讲述者的声音是不够的 ， 还需要特定的地点和时间 ， 还有秘密的聚会 。 仅凭词语是不够的 ， 还需要一系列多功能符号的共同作用 ， 也就是一种仪式 。 ” （271-272）围绕口头文学的程式所进行的人类学、考古学、历史学研究已系统揭示了仪式是人类早期文本生成所主要依托的情境 ， 同时也是文本获得意义的重要契机 。
类似地 ， 人们与人工智能的每次交手 ， 都在为“人工智能文学”提供基本的“地点和时间”；正是在它“理论上”仍未能免于机械性的反复运作过程中 ， 获得人们的认知而被赋予了意义 。
从“小冰”的语言风格和吟咏内容中 ， 真正显露自身的是“文本”中的体裁特征和语言风格 ， 而人们从中辨识出现代诗熟悉而鲜明的特征 。 要理解这些由程序生成的“诗歌”文本 ， 人们本不必思量“小冰”那样的人工智能系统是否可以或应被看作现代诗人的合格“模仿者”——它是否具有“主体性”、是否在从事“模仿” ， 对把握其文本生成过程的意义而言都是无关项 。
以此观之 ， 在“小冰”的“诗作”中 ， 确确实实洋溢着的 ， 是人们对这种体裁特征和语言风格的认可 。 毕竟 ， 没经历过中文现代诗洗礼的人 ， 不认可其文学价值的人 ， 是不可能真诚投入到一项旨在生成现代诗风格文本的技术工作中的；甚至 ， 技术研究者之所以选择让他们构建的这一系统“写诗” ， 也同样是因“诗”被认为是“文学”最有典型意义的代表 。 借用一个技术上的比喻 ， 通过“小冰”系统的不断“采样” ， 人们看到了现代诗的“语言空间”中那些未被触及的表达 ， 也直观感知到它具有的局限 ， 呈现出历史上“现代诗”这一体裁承载的文学观念和价值谱系 ， 而人工智能“写诗” ， 才可能帮助人们探索文学的可能性边界 。
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艾达·洛夫莱斯夫人 。 她在对查尔斯·巴贝奇分析机（Analytical Engine）设计草图的评注中指出 ， 这台进行计算的机器还能进行符号操作 ， 从而在音乐编曲等领域发挥作用 。 此外值得一提的是 ， 她是英国诗人拜伦的女儿 。 科幻小说《差分机》对此有所推演 。
人工智能的技术发展当前面临诸多挑战 ， 清华大学人工智能学院院长张钹院士 ， 就对“跟风”式的“人工智能”热潮提出警告 。 怎样推进人工智能技术的研究 ， 让它更好地完成某些工作 ， 始终是计算机科学和技术研究者的任务 ， 通常非人文学者所能置喙 。
但在被动接受技术的应用之外 ， 人文学科还有一事可为 ， 那就是不断观察和体认 ， 既包括那些研究者对“人工智能”这一领域的激情和驱力 ， 也包括社会大众对人工智能投以的狂热、盲信或忧惧、怀疑 。
从统计上说 ， 人们对未来技术发展的估计 ， 很多时候都是错误的；虽然如此 ， 人们还是不断进行着这样那样的估计 ， 用技术发展的未来叙事“预支”出弥补当下之所不足的底气 ， 这让人回想起洛夫莱斯夫人评论计算机器时所说的那种“对真理的预期能力” 。 这样一种“心理能力” ， 是否真的是人与非人的根本差异所在 ， 或许难以确认 ， 但可以确认的是想要理解“人工智能” ， 想要理解并因而获得安心的意愿 。 正是由于人们对“文学”何以成为“文学”的原因抱有回答的预期 ， “人工智能写诗”才成为我们当下这个时代的一个特殊标志 。
（作者朱恬骅供职于上海社会科学院文学研究所 ， 是计算机背景的城市爱好者）
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