人工智能会获得创造力吗？( 三 )
那么 ， 人类与机器在这个新的创造力模型中是如何分工的？我们认为 ， 机器的专长在于操作变异空间 ， 人类的专长在于操作规范空间 。 这一分工如图4所示：
人类由于受到思维的先天能力或后天定式的局限 ， 所能构想的变异空间极为有限 ， 而人工智能正好可以帮助人类做出突破性的变异 ， 创造出前所未有的变异空间 。 比如 ， 当一个诗人灵感匮乏的时候 ， 他可以通过自动作诗程序“创造”出一些新颖的意象组合；一个棋手也可以在与围棋程序的对弈中 ， 学习一些程序产生的全新走法 。 然而 ， 虽然人工智能可以创造出概率上新颖的变异 ， 但这种变异却不一定位于规范空间之内 。 比如一个自动绘画程序所“创作”的抽象画 ， 它的线条与图案的组合可能是全新的 ， 但在既定的艺术概念空间之内 ， 它很可能既没有审美价值 ， 也不会引起评估者的惊奇 。 而人类因为内化了这种社会和文化规范 ， 却可以自动地、高概率地产生有用和新奇的变异 。 虽然也可以设计一个创造力评估系统 ， 将人类的价值规范置入到人工智能之内 ， 但机器除了因循这种规范性 ， 并不能对它做出任何操作 。 正如契克森米哈所指出的 ， 人工智能仍然依赖于来自于人类的输入 ， 而不能自主地选择输入 。 或者说 ， 机器还不能脱离人类而进行自主的创造 。 这些观点实际上意味着 ， 机器所因循的规范性是来自于人类赋予的 ， 它不能自主地选择和修改规范 。因此 ， 人工智能虽然可以随机地产生新颖的变异 ， 但这种如何选择那些有用和新奇的变异 ， 要么需要从外部植入人类的规范 ， 要么需要诉诸于人类的干预 ， 而这种外部植入和干预都意味着一种规范性的操作 。 它主要体现为三种不同的操作：首先是因循 ， 它通过评估和选择被创造的产品 ， 维持和延续着社会规范性；其次是修正 ， 它通过接纳那些新奇的变异 ， 扩展了规范性的空间；最后是重构 ， 它将引入那些完全不符合既有风格的变异 ， 重构现有的规范性空间 。 正是这三重操作分别界定了博登所区分的组合性、探索性和变革性创造力 。 由此可见 ， 创造力的更为本质的部分在于社会规范的因循、修正和重构 ， 而这些劳动恰恰只能由人类来执行 。 因此 ， 正如塞拉斯和布兰顿等所揭示的 ， 人类在本质上是一种规范性的动物 。 而再高级的智能机器也缺乏这种内禀的规范 ， 从而也不可能实现强人工创造力 。基于上述论点 ， 我们也就可以构想在人工智能时代的人类与机器在创造活动中的劳动分工：智能机器从事的是一种变异劳动 ， 它可以在创新活动中帮助人类个体产生新的变异 ， 增加变异的广度和深度 ， 从而为更多创新的产生提供了条件；而人类的劳动则可以被称之为规范劳动 ， 它的作用是维持和再生产社会规范 ， 从而可以让那些潜在的创新成为现实 。 因此 ， 在智能机器的时代 ， 人类的创造力非但不会被机器所取代 ， 反而还将从繁重的变异活动中解放出来 ， 更为直接地进行创新活动 。六、结论在人工智能被赋予生命机制之前 ， 我们认为卡斯帕罗夫的观点将长期有效 ， 即人工智能非但无法取代人类的创造性劳动 ， 还将把人类从技术含量低的工作中解放出来 ， 让我们聚焦于那些更富创造性的工作 。 创造活动包含了两种劳动 ， 首先是变异劳动 ， 即产生新颖的变异；其次是规范劳动 ， 即对社会-文化规范的维持、修正和重构等操作 。 机器由于缺乏内禀的规范性 ， 无法执行规范劳动 ， 但却擅长于变异劳动；人类即使不如机器那样长于变异劳动 ， 但却是规范劳动的唯一执行者 。 凭借机器能动者的帮助 ， 人类将极大地扩展变异空间的界限 。 我们预言 ， 随着人类与机器在更深刻的程度上耦合而成为超人类（transhuman） ， 对变异空间和规范空间的操作及其衔接将更为迅捷和流畅 ， 人类创造力将在人工创造力的协助下得到前所未有的解放 。 摘录于http://www.jiapujidi.com/content-15528.html
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