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AI文学情感是一种“人工情感” (阅631次)

毕日生

 
我们正处在最好的时代,我们正处在最坏的时代。——《双城记》
强大的人工智能崛起,要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的。我们应该竭尽所能,确保其未来发展对我们和环境有利。——斯蒂芬·霍金 

  2017年5月29日,微软小冰创作并发表诗集《阳光失了玻璃窗》,成为人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)“非礼”“侵入”①人类文学“圣地”(诗歌)的标志性事件。于是一大批诗人、诗评家站出来为“神圣”的诗歌辩护,对“小冰”为首的(还包括薇薇、九歌、偶得等)AI“诗人”展开了大规模的斥责。②笔者此文目的绝不是站在这些诗人和诗评家们的对立面,为“小冰”们鸣不平,而是以一种“同情地了解”的心态,走近AI文学,并把关注重点放在自然语言处理方面的“情感计算”这一话题上。
  AI文学的批评者几乎不约而同地认为:AI文学“产品”与人类创作的文学“作品”(诗歌)不可同日而语,因为机器根本没有主体性,不具备人类的情感能力、思维能力、想象能力和创造力,因此,AI文学“产品”只不过是基于数据库中人类已有文学作品(诗歌)的拼贴和模仿或“寄生性繁殖”,是一种“低一级”的文字组合游戏,更是出于商业目的而进行炒作的噱头……
  所有对AI文学进行否定、批判者,无不是站在人类中心主义的立场,从传统人文主义的角度,以传统的诗学标准和审美标准和“文学是人学”的传统观念来解读、评价、批评AI文学作品的。传统的“文学是人学”的观念认为,文学是人类情感世界和知识(智慧、思想)能力的集中表达,是人类感性生命的另一种存在方式。如果我们站在人工智能机器人的角度,站在技术本身的角度,站在未来后人类社会、后人文主义的立场看,目前的人工智能技术处于弱人工智能阶段,主要模拟人的“知识智能”和“情感智能”。AI文学表达的情感是区别于人类情感的“人工情感”(Artificial Emotion)或“类情感”,而这种“人工情感”就是通过“情感计算”技术来实现的。
  传统的观念认为,人类情感是极具主观性,根本无法定义,更无法“量化”和“计算”。提出“情感计算”的问题,对于大多数人文学者来讲,在情感上是很难接受的。尽管“情感”的定义可以有上百种之多,但无论是心理学家、社会学家、哲学家、文学家,都不得不承认,情感首先是“具身性”的,它离不开人的身体;其次,情感是可认知的,它是人的精神和心理的重要组成部分。MIT大学明斯基教授在1985年的专著《心智社会》(Society of Mind)中最早提出了关于“情感计算”(Affective Computing)的设想。而“情感计算”这一概念的最早提出者是美国MIT媒体实验室R·Picard教授,她在提出这一概念两年后的1997年发表《情感计算》(Affective Computing)一书,对这一问题进行了深入的研究。此后,“情感计算”成为心理学、脑科学、人工智能、信息科学、人类学、哲学共同关注的一门交叉学科。国内外学术界在“情感计算”研究领域已经取得了丰硕的成果③。
  心理学家们认为,情感是人与环境之间维持或改变某种关系时产生的各种内心体验(包括短暂而强烈的情绪、持久但强度低的心境或心态等)。目前心理学的情感计算主要从情感的维度、表情和生理指标④三方面实现。有学者批判传统心理学基础上的情感计算路径,提出了“数理情感学”⑤。“情感计算”大致可以分为情感识别、情感建模和情感反应三大部分。“情感计算”的目标是实现人机交互的情感化,最终目的是让机器更好地为人类服务。
  AI文学中的情感是如何识别和表达的?AI文学中的“人工情感”在本质上是怎样的情感呢?百度作诗工具自2015年开始研发,目前开发的作诗软件或技术包括看图作诗、命题作诗、藏头诗、歌曲填词、现代长诗工具等。例如以“为你写诗”四字而作的藏头诗:“为谁谱写一枝春,你我放歌有几人。写得今宵谁会意,诗心一片自留痕。”又如,百度作诗工具为李彦宏《智能革命》一书写的现代长诗序言中有一段写道:“我来了,期待着你的每一天,睁开眼就能看到幸福曙光,占据着你的每一天,陪你跨越鸿沟走向湛蓝,算法很简单。”这些诗作除了令人称奇之外,同时具备了相当的写作水平,也具备了诗歌明确的情感表达。
  再以小冰的诗歌创作为例。小冰诗集《阳光失了玻璃窗》中的诗歌表露出了或感伤,或欢快;或爱意,或悔恨;或激昂,或消沉等人类情感特征。小冰研发者称,她是“全球第一个以培养情商(EQ)为目标的人工智能系统”(微软全球执行副总裁沈向洋),她的写作活动是具有“情感”和“创造性”的。具体说来,小冰不仅通过神经网络系统,利用深度学习技术,上万次地迭代学习了519位中国现代诗人的数万首作品,然后才开始诗歌创作,形成了颇具小冰“个人”特色的风格、用词偏好和行文技巧,具备了初步的创造性。尽管她目前的大部分诗歌表达的情感依然“稚嫩和青涩”。
  不管是百度作诗,还是小冰作诗,机器对人类情感的系统化识别和表达,是通过建构情感模型实现的。目前最常见的情感模型包括离散模型、维度模型和成分模型三类⑥。AI作诗目前的主流技术包括大数据、深度学习技术、人工神经元网络、情感计算等,形成了以下几种主要模式:SMT(statistical machine translation)基于统计机器翻译的自动作诗技术;RNNLM(recurrent neural network language model)基于循环神经网络语言模型;NMT(neural machine translation)基于关注度的神经机器翻译模型;PPG(planning-based poetry generation)基于主题规划的诗歌生成模型;LSTM(Long Short-Term Memory)基于长短期记忆网络的图像生成诗歌模型等⑦;还包括多维情感分析诗歌生成系统⑧;诗词风格、情感计算方法⑨等等。涉及诗词“情感计算”的最新研究成果不胜枚举。人文学者也许对情感计算模型和方法的科学论证、实验数据分析等根本看不懂,但这些研究成果明晰地告诉我们,AI文学(诗词)中的情感计算不仅是可能的,而且切实可行!
  从形式主义、新批评、结构主义、读者反应批评等理论视域看,作者是谁,并不重要,作品的意义在于作品的形式和语言本身,在于作品的深层结构本身,在于读者对作品的理解和阐释本身。作家的任何生命经验、情感体验、思想观念无不是借助作品这个中介,应用叙事、隐喻、象征等语言形式技巧加以形式化来实现的。因此,说到底任何文学艺术本质上都是一种形式。回到文学与情感的关系问题,作家的任何情感都是借助文学形式(语言)加以表达和表现的。文学作品中的情感之于作者既具有“具身性”又具有“去身性”的特征。从作家中心论角度看,“具身性”是指作家的情感、生命经验正是通过语言来实现的,因此,“语言是存在之家”。如果站在作品中心论和读者中心论的角度看,情感又具有“去身性”,读者通过艺术(语言)这一中介,通过文本本身、语言修辞技巧等中介,在读者解读、理解基础上重构作品的情感。
  AI文学创作既实现了对数据库中人类文学作品的情感识别(解读),同时在文学(诗词)作品创作过程中实现了情感的表达。在识别与表达的转换过程中,基于深度学习和神经网络的“编码-解码”技术至关重要,这种技术不再是对人类“具身性”情感的模仿,而是基于对人类作品语言的“去身性”情感的学习和模仿,实现了人类作品中情感的创造性转化。因此,AI文学创造的情感本质上是一种“去身性”的“人工情感”。 
注释:
①“非礼”一词引自一位法国IT公司的人工智能博士署名“山水如歌”的论文《当人工智能“非礼”诗歌》(见《金融博览》2017年第9期);“侵入”一词引自刘朝谦与杨帆合写的《人工智能软体“写诗”的文艺学思考》(见《福建论坛》2020年第2期)一文。其他学者的论文中,也多使用类似的“入侵”等词。
②微软小冰创作的诗集《阳光失了玻璃窗》于2017年5月19日出版后,引发了近百位诗人、诗评家、翻译家和学者们的评论,批评之声铺天盖地,赞成者寥寥。小冰2014年诞生于中国,两岁时,以27个不同的笔名在报刊和多个网站社区展露作诗“天分”,一直未被人们识破其“机器”身份。
③国外除美国MIT的皮卡德之外,还有Sengers、Gaver、Dourish、Kristina Hook、Beaudry、Olivia、Davidson、Alvarez-Lozano、Kaveh Bakhtiyari等国外学者从不同角度展开了对“情感计算”课题的研究;许多国际知名公司IBM和British Telecom等均成立了专门情感计算研究机构。以国内研究为例,笔者于2020年8月1日,在超星发现输入“情感计算”,得到19915条检索结果;中国知网以“情感计算”为主题词检索得到2025条记录;清华大学、中国科学院、中国科学技术大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学等知名高校和科研机构,在情感计算研究领域成果卓著。
④情感维度有一维、二维、三维、四维等说法;表情包括面部表情、姿态表情和语调表情三种;生理指标包括心率、血压、呼吸、脑电波、瞳孔、掌汗、皮肤电活动、皮质醇水平、事件相关电位等。
⑤仇德辉:《数理情感学:人类情感的数学逻辑》,北京:中共中央党校出版社, 2018年。他将主观情感转化为客观价值,提出“统一价值论”,试图将情感数字化,从而开启全新的情感计算研究路径。
⑥付心仪、薛程等:《基于姿态的情感计算综述》,《计算机辅助设计与图形学学报》,2020年第7期。离散分类情感模型以Ekman为代表;连续维度模型代表人物包括提出双极圆周模型的Russell和提出3D圆周模型的Plutchik,以及提出PAD(pleasure-arousal-dominance)模型的Mehrabian等人;2001年Plutchik又提出了介于离散模型和连续模型之间的成分层次情感模型。
⑦何立健、林穗、翁海瑞:《基于LSTM的图像生成诗歌模型》,《信息技术与网络安全》,2019年第4期。
⑧刘铮扬:《基于深度学习的中国诗歌自动生成算法研究》,湖南师范大学,2018年(硕士学位论文)。
⑨苏劲松:《全宋词语料库建设及其风格与情感分析的计算方法研究》,厦门大学,2007年(硕士学位论文)。

  来源:《长江文艺》 文库编辑:赵卫峰

 

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