科技猎人工智能琴棋诗画样样精通，就问你怕不怕
都说古代的才子要琴棋诗画样样精通，到了今天，真正能做到这四样的人早已凤毛麟角，然而在人工智能面前，这都不是事儿。
2017 年 11 月 23 日，由搜狗赞助的清华大学计算机系第 21 届智能体晚会在清华大学主楼后厅举办，在这场晚会中，人工智能向这四个方向发起挑战，上演了新时代琴棋诗画的艺术。
搜狗创始人王小川、微软小冰首席科学家宋睿华等大咖也到场支持。
王小川在清华大学读书期间，曾担任清华大学计算机系科协副主席，以及中国信息学奥林匹克比赛集训队教练。作为计算机系科协副主席，他负责竞赛工作， 主导创立的“智能体大赛”，成为当年学生课外科技活动亮点，并在赛后升级为校级比赛，已经连续运行二十多年，持续到现在。同时，小川也是本次智能体晚会的第一发起者。
诗
晚会以诗作为开场。
诗的部分是由会作诗的 AI “九歌”对阵清华清莲诗社的成员。诗社队由现任社长任滋禾、前社长颜钱明、副社长宋勰睿组成，现场选出三个主题，各自用 10 分钟作诗，然后评比。
“九歌”是由清华大学计算机科学与技术系教授孙茂松指导的一个课题小组推出的，自2015年底起，他指导一个以两位本科生为主体的课题小组，开展了利用深度神经网络方法进行诗歌自动创作的研究，推出了会作诗的 AI。
孙茂松专注于研究自然语言理解、中文信息处理和 Web 智能，曾作为受邀嘉宾参加中国计算机协会主办，雷锋网 (公众号：雷锋网) 和香港中文大学（深圳）承办的 CCF-GAIR 2017 大会 。
除了评奖，晚会的一个重头戏是判断到底哪篇作品是人作的，哪篇是机器作的。雷锋网特地将诗作抄录下来，各位读者亦可参与进来。
古风古韵篇
一
桂树摇寒影，梧桐冷暮烟。
西风何处起，吹笛雁南天。
二
莺歌犹入梦，雁影已难寻。
况复西风起，飘零满客襟。
现代意象篇
（描述机器人、生产力发展、人工智能等）
三
当时机器谁能辨，今日文章岂易求。
赖有故人诗句好，不妨为我写离愁。
四
汽笛声声车马美，百年大梦到今终。
前人若问公输事，不信人间有此工。
清华风物主题
（以清华古月堂为题）
五
高堂月落灯前夜，小苑风生桂子香。
闻道帮人归去晚，不堪相对一窗凉。
六
堂堂日月往来频，花事隔墙落复新。
一向多情成伫立，百年之后是何人。
看完这六首古诗，你猜出哪些是 AI 写的，哪些是人类写的了吗？现在揭晓答案，一、三、五是 AI 作的，二、四、六是人类作的，你猜对了吗？
孙教授表示，自己之所以做这个课题，是因为从小就喜欢读诗，而机器学习这几年比较火，作诗又是一件很复杂，结果好坏见人见智的事，跟一般的 AI 任务不太一样。
清华大学孙茂松教授
他表示，AI 作诗主要有三个挑战：
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每句诗要通顺
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整体性要好
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符合诗性
“九歌”使用了深度学习的方法，对经典模型结合诗做了改进。不过 AI 作诗整体还是处在比较初级的阶段。孙教授表示，开发作诗的 AI 目的不是把人的诗和远方毁灭，而是做个助教，帮助人写好诗。
从现场的情况来看，不太懂诗的观众大多很难判断出来，但对于诗歌经验丰富的评委来说却不是如此。例如，一位诗人评委表示，诗歌一的三四句“西风何处起，吹笛雁南天”是 AI 露出破绽的地方，这种表述在正常的诗歌当中显得非常怪异、突兀。
AI 作诗还有一个特点是，在格式韵律方面可以模仿得非常像，却未必能有非常独特、深刻的立意，相比之下，人类作诗以立意开头，格式韵律固然重要，但并不是核心目的。而且，人在不同的状态下表现、情感都会不一样。
一位评委表示，在现场作诗这种竞争激烈、时间紧迫的环境下，人面对巨大的压力，可能会作出赶也要赶出来的作品，而 AI 则不会有这种压力。
最后，除了区分机器和人类作品外，晚会公布了四个奖项：
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最佳人气奖（投票产生）：五
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最佳意境奖：六
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最佳格律奖：一
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最佳创意奖：四
从中也可以看出 AI 和人类的不同，意境和创意都给了人类，格律则是给了 AI，说明 AI 在创意和情感方面确实还有待提升。
琴
现场视频
琴的部分是一个人和 AI 配合的现场演奏，这个 AI 名叫 DeepMusic，是一款智能作曲机器人。
DeepMusic 项目负责人是吴健，据他分享，目前使用反馈神经网络进行序列生成，是一种普遍的做法，但是音乐相比于其它序列，诸如自然语言等序列，有它自身的特点。
其一，单个音符所蕴含的信息量要比自然语言中的单个单词要少，必须要有多个音符组合在一起，才能给人带来实际音乐的感觉。
第二，音乐序列要求前后能够呼应，并不是说相邻的音符之间满足乐理规范就行。
基于这种特点，DeepMusic 设计了一种自顶向下的层次化反馈神经网络，通过在不同时间尺度上对音乐进行建模，从粗到细逐渐生成音乐，克服上以上这些困难，从而提高了音乐生成的质量。
DeepMusic 系统框架
DeepMusic 的指导老师是胡晓林副教授，他表示用人工智能进行艺术创作是很有意思的事，提到艺术大家主要想到绘画和音乐，而相比于 AI 在绘画方面的成就，音乐方面仍然是比较初期的阶段，DeepMusic 这个项目，就是在这个领域迈出了一小步。
他表示，音乐是人类创作的一种在时序上的符号的有规律排列，这种排列有长时程的规律和短时程的规律，DeepMusic 根据这些特点设计了一个层次化的模型，可以同时刻画长时程的规律和短时程的规律，通过在一个大的数据集上训练，这个模型就可以自动产生类似人类作曲家作出的曲子，当然目前只能产生比较短的曲子。
棋
决赛战况
这次不是真的下棋，而是游戏 AI 智能体的比拼，比赛为 Omnium 智能体四强选手的半决赛和总决赛。
四位选手分别是，小太阳、大太阳、TDL和所有关于尹源的传说全都不对，半决赛是大太阳 VS 小太阳，TDL VS 尹源，决赛是小太阳尹源对决，最终尹源获胜，获得了 10000 元现金大奖。值得一提的是，他是学机械的。
游戏 AI 智能体比赛中，选手不需要自己用手柄参与，而是开发程序让游戏里的角色自动运行，通过最佳策略战胜其它智能体。
王小川给四位选手颁奖
获奖的尹源透露，智能体的设计主要有两块：
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一是价值评价，需要判断什么样的局面好，什么样的坏，两个局面中哪个更好，量化出来。这是比较核心的东西。
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另一块是方案搜索，怎么样找出每个回合的最优解，怎么样走完这一步让下面的动作更好进行。
画
最后一个部分是画，现场并没有实地演示，而是用视频对项目进行了讲解，并请项目成员上台解读。并将 AI 生产的画作送给了几们嘉宾。
左边三位是 AI 绘画的团队成员
根据成员介绍，AI 绘画使用海量的互联网数据，通过 GAN 网络建立起图像和文本之间的联系，来实现画作内容的自动生成，在此基础上使用美学风格、色彩搭配、构图方法等元素来改变画作的整体风格，还可以通过不同的画派来影响作画笔触的细节。最后，如何模仿画家的作画顺序也是一个待研究的有趣问题。
向嘉宾赠送 AI 画作纪念品
小结：人类与 AI 的关系
根据官方介绍，与以往的“智能体竞赛”不同，本次晚会不仅仅涉及 AI 竞赛，还将紧紧围绕“人类与 AI 的关系”的议题展开，探索人类与 AI 所能创造的伟大时代。
据雷锋网了解，其实，这次晚会上，各位嘉宾几乎都在强调，AI 虽然很火，近几年出现了巨大的进展，但仍然处于发展初期，在很多方面离人类还有一定距离。
王小川在最后的压轴演讲中就表示，开场篇有 6 首诗放在上面，自己确实完全拿不准，而在听了两位老师解说之后，迅速提高了自己对诗的理解和判断力。这就是人在语言方面跟机器学习大不同的地方，人的学习能力会非常强，从一开始不懂，到对诗的判断，人几分钟就学会了。
从这方面看，机器在模仿我们与生俱来的意识方面还是有待提高。王小川表示自己很期待未来能够达到以假乱真的水平。
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