微软的AI都可以看图写诗了？？？

微软最近教它的小chat聊天机器人，一个汉语会话AI，如何将图片转换为诗歌。我们不确定这是否算作灵感写作，但这是更好地模仿人类的有趣步骤。

它不是第一个写诗的人工智能，但它是我们见过的第一个能够产生灵感来自图像的中国诗歌的人工智能。在翻译中可能会有一点点丢失，但是一些机器人的酒吧并不太破旧：

翅膀轻轻地抱着岩石和水 在寂寞中 漫步空荡荡的 土地变得柔软

上述是AI生成的诗的图像。

教授AI如何为图像生成文本描述或字幕的问题在机器学习研究人员中很受欢迎。如果人工智能最终可以被教导以与我们相同的方式看世界，一次从一个图像开始，最终我们可以教它一直以我们的方式看待事物。

作为人类，我们可以查看图片并做出推论，指出对象，描述人们的面部特征等等 - 这都是基于我们利用背景的能力。计算机视觉和深度学习人工神经网络使得机器也可以做到这一点，但到目前为止，它们远远不如普通的人类孩子。

创建更好的自主图像描述AI的一条途径是不断调整机器学习模型，直到其输出与人类完成的工作无法区分。但是，在某些时候，简单的描述，如“我在棕色的桌子上看到一个红苹果”，足以愚弄每个人。尝试弄清楚机器或人是否写了这一点毫无意义，因为它显然可能是其中之一。

为了进一步开展工作，研究人员必须找到使机器更好地模仿我们的方法，这意味着尝试更加困难的自然语言处理任务。诗歌显然比简单的字幕更复杂。

那么它是怎样工作的？科学家们输入了一些规则，然后将一个神经网络分成了一个产生一首诗的方面，以及一个判断一首诗的方面。如果法官方面认为规则已经得到满足，而且特定的诗对人眼来说已经足够好了，它就会让它通过。然后人类检查结果。如果它不够好，他们会回过头来调整参数，直到它吐出好东西为止。

微软实际上已经解决了这个问题一段时间了，最​​近创建了一个用图像生成英语诗歌的AI 。但是，写中国诗歌涉及一套不同的规则和参数，即使是人类也是如此。在杜伦大学学习英语诗歌的研究员楚天天说： “学习诗歌和用不同语言写诗是件很棘手的事情。”他只是谈论人类。

谈到中国诗歌，这些规则实际上已经发生了多年的变化。根据研究中文机器人的微软研究人员的说法，写现代诗歌更难：

虽然传统的中国诗歌是用严格的规则和模式构建的（例如，五个句子要求包含四个句子，每个句子有五个汉字，在特定的位置也需要押韵），现代汉语诗歌在白话文中是非结构化的。与中国传统诗歌相比，虽然白话文的可读性使现代中国诗歌更容易引起共鸣，但文字或语法的错误更容易被用户批评。好的现代诗歌也需要更多的想象力和语言的创造性使用。从这些角度来看，生成一首优秀的现代诗歌可能比传统诗歌更难。

那么微软的AI在写诗方面有多好？嗯，这完全是主观的。未来主义作家丹·罗比茨基（Dan Robitzki）表示，其英语诗人机器人与一位愤怒的少年一样出色。相比之下，我更喜欢它的一些东西。但我对LeCun比对Longfellow更感兴趣，所以我倾向于支持这些机器。

为了科学地确定他们的诗歌机器人的功效，研究人员进行了实验，据他们说，人们绝大多数选择他们的机器人的结果而不是相似神经网络的结果：

大规模的用户研究表明，我们生成的现代诗歌比生成的字幕更受青睐。原因是我们生成的诗歌更具想象力，感人和令人印象深刻。

虽然任何其他名字的玫瑰肯定会闻到甜蜜的味道 - 用“吟游诗人”来解释- 一台机器是否能真正创造艺术，更不用说诗歌了，还有待讨论。