双盲测试，计算机可能打败一流书法家吗？ 第2页

“风格”的本质就是同类作品中存在模式，而发现模式并模仿可能是深度学习最擅长的了。

如果把“超越”理解成将某种风格表现的更淋漓尽致，那么不管是作诗、作曲、弹琴、绘画、书法，人类都没有胜算。

如果“超越”指的是在书法家在书体中融入自己独到的创新，那机器暂时不能完成。

换句话说，机器可以每天组合出1万种新的书体。但哪种更有美学价值，机器无法判断。因为美学观念，是书法家和观众的主观感受。

从这点来说，未来艺术家的工作可能将不再是亲力亲为地“创造”，而是从机器制造的大量结果中“筛选”。

一、

人类的作品，有一点是计算机无法实现的，就是很多作品都有自己的「意义」，或者说「故事」。

有名如兰亭集序背后的经历与感慨，无名如我在失恋之后随手在本上的写写画画——这些东西，计算机作品是没有的。

在其他方面，计算机超过人类似乎是必然的结果。

二、

所谓「书法家作品的情感」，那是上一点所说的书法家的经历，而不是观众的体验。

人类作品与计算机作品同样都能调动起观众的情感。

人类的情绪是通过物质成分来唤醒的，比如多巴胺之于快感和动机。计算机作品现在无法任意地调动观众情绪，还有两步要走：一是情感要比情绪高级很多，观众不同的体验对应着什么物质，这很复杂；二是如何通过视觉甚至听觉（即艺术作品）调动这些物质在人体内的合成。但这些是可以实现。

三、

至于「对艺术作品的评价不可避免地受到主观影响」，这是计算机作品与人类作品都无法避免的。

但是，在双盲测试下，计算机作品的表现最终会超过人类作品：

• 人类作品能让百分之三十的观众满意，计算机则可以通过大数据分析，生产出让百分之四十观众满意的作品。（但让更多人满意的作品一定是好作品么？）
• 甚至在上一点「调动情感」方面，计算机作品表现也会更好——包括情感的程度（高兴与十分高兴）与精确性（这种高兴与那种高兴）。

这一点，

的回答写得很明白，另外在阈下知觉领域，计算机的操作精度远高于人类。

但又有两个反思：

四、

发散想象一下，但如果计算机完成的作品，也未必不会有这些「意义」、「故事」等内容。

比如我的智能电脑阿尔法苟，在他的主人连续输了数百场 LOL、从钻石一跌到塑料五之后，被下命令生成的一幅书法作品《两行诗》，与在他的主人连续看了一百集新闻联播，被下命令生成的另一幅书法作品《两行诗》，两者背后对计算机的「意义」可能就是不一样。

四、

现有的支持计算机终将超过书法家的回答，都把人类当做原地踏步的生物。

计算机目前在快速发展是毋庸置疑的，但在未来，人类的能力发展未必会一直比计算机慢。那时候的计算机作品与人类作品孰优孰劣就不知道了。

---疯鸽线，感谢督工点赞---

五、

哦对了，寿命以及生理机能（如老眼昏花）也是人类创作者发展的制约因素。

这是颜真卿《祭侄文稿》局部（出处见水印）。

天下第二行书，里面涂抹勾改多处，但作者悲痛的情感何止是跃然纸上，简直在每一个字的骨髓里面。

人工智能要写出这种感情的字来，最起码需要有西部世界接待员那种对人和社会的认知级别。

退一万步，就算能写出来，人工智能也很难知道为什么要这样写。

能犯错，也是人的一大优势呢。

手动赞同

，因为他的回答关闭了评论，我就在这里狗尾续貂一下。

2015年12月在Science上有篇论文介绍了一种机器学习方法，可以通过“笔迹图灵测试”。也就是说该算法可以构造一个笔迹（文字或者无意义的符号），人眼无法将它从相同内容的人类笔迹中辨认出来。

特别值得注意的是，它在时下大热的deep learning浪潮中显得格外不同：

1）这个方法基于贝叶斯学习而不是人工神经网络。

2）这个方法并不需要海量的训练样本。他走到了另一个极端：只要一个正样本，即 one shot learning。

3）还有。。。还有就是我不记得了，去年年底刚出来的时候跟风看过的，说实话没太明白。。。。

总之，这个方法更像是人类的学习行为（忘了为啥）。

鉴于我是真的不懂，以防误导群众，贴出论文链接：

代码：

这个问题下的回答说明写字圈和AI圈用户重合度很低

有一次和系里老师谈起，老师说他十几年前就亲眼看到浙大图形学实验室自动生成出了顶级书法家级别的书法。好像主导者是潘云鹤院士。

所以早就被超过了。

//-----update----

找到了当年的一篇文章

作为一个练字的程序员。。。。我觉得我还是有资格来回答这个问题。。。

但是作为一个英语书法练习者，对中文造诣不深的我。仿佛又没了回答的资格。。。。

简单的追求统一整齐的书法。电脑是非常容易复制的，比如中文各家楷书，英文平尖基础，点尖cop;这点扯平;

追求高境界的书法，草书行书等要求整副效果，行文上下结构，ai，可以做，但是能不能做到人类那么好，我认为是可以超越大多数人，top之间的战争存疑。

至于英文书法的高境界。ai赢你没商量。

这实际上是一个图灵测试。

那么结论是能的， 文章见于去年的science，题目忘记了。

很多人把关注点放在总体的篇章结构上，可以这么说，只要是这种篇章结构只和文字的结构有关，那么我大贝叶斯派机器学习去年就已经胜利了。

如果和内容有关，问题有点大，但是也并不需要外行人高呼不可战胜。

顺便，以后这种问题，请邀请机器学习专业人士回答一下。不要一群搞书法的，庙小妖风大。

不好意思，必须挂一下了。

你这个理解能力，我只能拉黑了。不想跟（xx）讨论问题。谁说计算机照着已有的字帖写就能赢了。我不说了吗，看其次那一点，你说这个临摹，就是字库而已，根本用不着计算机，有个复印机就特么干了。ai的作用不是复制已有的字，那特么是扫描仪干的事，ai的作用是通过已有字帖，学习

“什么样的像素点阵打印出来能得到好的评价”，计算机也是要“创作”的。你这阅读能力，今后也就看不懂手表了吧，还艾特我…真是找抽。

关评论了，是我的错，高看各位了。

=====原答案========

认为计算机不可能打败书法家的朋友，和惊呼阿尔法狗要统治人类的朋友，本质上其实是一类人，或者说就是同一群人。

首先，一幅书法作品，无论作者赋予多少感情，写出多少变换，最终呈现的，就是一堆像素点。是的，如果这个前提都理解不了的话，后面就没什么好说的了。当然，在宣纸上写字，会因为下笔轻重和快慢而出现不同的浸染效果，但当浸染停止，最终还是会固定成为一副像素点阵，至少在人眼里是这样的。让计算机在宣纸上写，那估计不行，不是算法问题，是硬件问题，但计算机可以给出最终的像素点阵，当然，可以是灰度的，还可以是彩色的，这些都很简单。

其次，计算机并不需要知道运笔，轻重，快慢，更别说感情。计算机也不只是模仿，不只是记录字库，那简直不要太简单…计算机是可以通过大数据量的训练（当然，需要书法家和技术人员共同来设计算法模型）来调整每个字的点阵的。并且，也可以通过中文语义识别来确定一篇待创作的书法作品的感情色彩，这一点查查论文就知道，已经不是什么新鲜技术了。

所以，最终的结果，只要算法模型得当，计算机在双盲中战胜书法家是毫无疑问的，只是有没有人愿意去做，值得去做，以及时间问题而已。

我不是在做ai吹，恰恰相反，我是想说，在这些最终可以表达为离散的数据上跟计算机拼，拼不过是正常的，根本不需要担心或者犹疑，计算机在这上面以假乱真，胜过人类根本不算什么了不得的事。

首先说单字，可以说，只要字库足够大，对于没有经验的外行人来说，计算机几乎可以做到要王羲之便王羲之，要柳公权便柳公权。

但是书法还有个章法的问题，更上层还有笔意的问题。如何让计算机能够把上字和下字的笔画走势联结起来，如何让计算机的书法作品的字段排布符合作品内容的意义，这都是很难的问题。这不仅要求计算机能够把单字写漂亮，同时还要求计算机具有言语理解和情感理解能力，毫无疑问，这个对于现在计算机来说具有相当的挑战性。

好比说计算机和王羲之同时写一篇《为人民服务》（反正王羲之也没写过……），计算机写出来的就像是各种集字字帖，成型的是X体字的印刷版本，不难看，但是未必能称得上好看，换它来写《葛底斯堡演讲》也是一个球样。但是如果让书圣来写，那么书圣写出来的恐怕就完全不是那个印刷体的样子了。十七帖和兰亭序不一样，兰亭序和圣教序不一样，人写的字毕竟没有那么呆板，随意而动

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感谢评论指出十七帖的错误。已修改