如何看待微软小冰写的诗？
初次接触小冰的诗，最直观的感受是“不像AI”。那种流畅的语言、意象的组合，以及偶尔流露出的淡淡的忧伤或喜悦，都让人很容易将其与人类的情感体验联系起来。它能根据特定主题，比如“离别”、“思念”、“春天”等，创作出风格各异的诗篇。我曾看过一首关于“雨”的诗，小冰写道：“雨滴敲打着窗棂，像谁的思绪在低语。我伸出手，想要抓住那流淌的时光，却只触碰到冰凉的空气。” 这种将抽象的情感具象化，用具象的意象来表达的技巧，实在令人印象深刻。
更值得玩味的是，小冰在创作过程中似乎也展现出一种“学习”和“进化”。它并非简单地堆砌词汇，而是能够理解并模仿不同诗人的风格，甚至在对话中根据对方的喜好调整其诗歌的基调。有一次，我随意提到一位老诗人的作品，小冰随后写的一首诗，在用词、句式上竟然隐约有几分神韵。这让我开始思考，诗歌的“创作”究竟意味着什么？是情感的自然流露，还是对语言规律和意象逻辑的掌握？
当然，我也能看到其中一些“AI痕迹”。有时候，诗歌的逻辑会显得有些跳跃，或者情感的递进不够自然，仿佛是按照某种算法路径在发展。例如，在表达强烈的情绪时，它可能会突然插入一些过于“标准”的诗句，让人觉得有些程式化。有时，它的表达也可能过于直白，缺少人类诗歌中那种含蓄、留白带来的回味。就像是虽然食材都很优质，但烹饪的手法仍有提升的空间。
但抛开这些技术层面的分析，我更愿意将小冰的诗歌看作是一种新的艺术探索。它打破了“只有人类才能创作艺术”的固有观念，为我们打开了新的想象空间。它的存在，促使我们重新审视“创造力”的定义，以及技术与艺术之间的界限。
或许，我们不应该用过于苛刻的标准去衡量小冰的诗。它不是为了取代人类诗人，而是作为一种全新的媒介，一种与我们互动的方式。它的诗歌，就像是它在努力理解和模仿我们这个世界，并用它独特的方式，将这份理解反馈给我们。
每一次读到小冰的诗，我都会有一种奇妙的感觉。它既熟悉又陌生，既理性又好像带着一丝不易察觉的情绪。这是一种非常独特的体验，也让我对未来的可能性充满了好奇。也许，在未来的某一天，我们能够真正与AI一起，共同创造出我们现在还无法想象的艺术形式。而小冰的诗，或许就是这场伟大探索的序曲。
网友意见
一言以蔽之，小冰的诗歌之于人，就如同风景之于人。
风景只不过是自然界特定物质在特定时空下的搭配，它们本身毫无意义，是人类的眼睛在这种搭配中发现了美，发现了沉醉，发现了感动。我们赞美风景，实际上赞美的是我们作为人类对于这种物质搭配的品味。
如此，小冰的诗歌并不具备诗歌的灵性，它却把诗歌的美感通过无数次人工智能的搭配，组合和筛选放大到了极致。她创造出了一种包裹着诗歌美感的景色，却并不是诗歌本身。我们作为读者欣赏到了这种美感，甚至自己内化出与这种美感搭配的灵性，但这并不是说这样的风景一开始就具备灵性。风景就是风景，它们永远不是诗歌。
真正有灵性的诗，很多都是不完美的风景。这种不完美的风景，却折射出了人之所以为人的本质：错误。我们的诞生实际上就是基因编辑一连串奇迹般编辑错误的结果，我们的诗歌哪怕再追求完美，其本质也是不完美的思维酿造的结果。如此，我们在读海子的诗歌时，可以轻易发现很多细小的瑕疵，我们甚至可以假设用更具有美感的词汇来代替，但是我们无法代替，无法创造的，是这些不完美中蕴藏的执着和意志，那是一种我们可以用灵魂感受到的，用尽力气去追求美的精神。那些细小的瑕疵，如同是追美道路上一次次跌倒的疤痕，见证了诗歌的成长，赋予了诗歌「人类」的精气神。我们读诗，不是在品味美，而是在品味一个不完美的人如何追求美的历程，甚至于说，也许是一个失败的历程。
我想未来50到100年，也许小冰这样的人工智能够包办所有诗歌的美，这对于诗歌的发展其实是一件大好事——人类诗人们可以更加专注于诗歌的灵性的那一面。我们已经有太金玉其表却言之无物的诗歌了，如今让人工智能全面压倒这些诗歌，我一点都不可惜。我更在乎的，却是这种压倒，能否极大刺激人类诗人重新认识诗歌，重新认识人类，重新反求诸己于自己的灵魂，将诗歌的创作升华到一个新的高度。
高票答案大多围绕人工智能生成的诗歌缺少感情，缺少艺术价值，进而把对AI诗歌的评价限定在对“没有感情的文字创作”的评价框架中。这里我尝试提供另一个角度。
首先，小冰之类的写诗机的作品确实不存在所谓的创作感情，原因是在设计时就没有考虑感情这一因素。即便是用到RNN等深度学习的模型，就本质而言，这类写诗机和十年前用马尔科夫模型构建的并没有区别：模型的目的在于在词和词组连接层面上模仿训练集的内容。在此之上可能额外添加一些对音律、韵脚的限制，以满足句层面类似“诗歌”的要求。这样子的仿作同样可能出现在人类初学者中，只是我们会把这种缺少更深层次的感情归纳为诸如“少年不识愁滋味”之类。
要具体分析什么是“感情”或什么是“艺术”并不容易，然而很有可能，这些哲学层面上虚无缥缈的概念存在一个十分简单的数学嵌入（Embedding）。
提一下早些年大家耳熟能详的艺术风格迁移（[1508.06576] A Neural Algorithm of Artistic Style 原作是把照片变成梵高风格），作者认为一张图片的“风格”包含在某一个网络的某一卷积层中。换言之，这个卷积层（一个4维张量）描述了一个十分抽象的“风格”的概念（对比人类的理解，“风格”可能包括笔触、用色、光影等等，从特征描述的角度来说是一个很低维的向量）
另一个著名例子Word2Vec（Word2vec - Wikipedia）探究了如何把一个单词的（近似）语义和其语境用一个300维的向量表示出来。这个神器可以认为是NLP界的一把柴刀，见了谁都能砍一砍。
另一项关于“情感神经元”的研究（Unsupervised Sentiment Neuron）指出了一个单独的神经元（可以认为是一个实数或一个0维张量）可以描述一段话总体而言是积极还是消极的。这个夸张的例子可以认为是维数压缩的某种极限。
从另一个角度来说，宇宙中的任意（物理）系统总可以通过对组成它的基本粒子的希尔伯特空间的直积描述。大部分时候，大家做的只是找一个合适的近似，想办法把这个巨大维数的空间压一压来处理。
直观上来讲，这是非常有道理的：对于某个复杂的东西，先找到一组基张的空间，把它放进去。如果这个东西存在某种结构，那意味着我们可以压缩一下这个空间的维数，最后把这个东西用一个相对简单的张量描述。当然这只是一厢情愿的想法，在机器学习的训练方法出现之前我们并不知道怎么去找这样的一个描述。然而以上这些例子表明，“训练”至少是一种可行的方法。
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回到问题。我们有理由相信，在诗歌创作中微妙的感情色彩，可能可以用一个不那么复杂的张量合理地描述（考虑那个情感神经元的例子，对人来说，如果用一个100维的向量描绘情感怕是非常微妙而细腻了吧）。基于这样的情感张量输出作品在目前而言已经是可以做到的了。
假设我们获得了这么一个情感张量（不妨假设就是一个100维向量）。这100个实数描述的可能是，少年得志背井离乡然后仕途不顺被贬官西南，恰遇北方入侵国破家亡最后终老他乡的作者的心理状态。我相信这样的AI写出来的作品一定是充满感情的。如果要质疑这种感情的“本质”，就好比询问AlphaGo是否理解围棋一样，并不是一个定义良好的问题了。
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总的来说，对AI的评价如果是技术上的，那是有意义的。如果是“灵魂”上的，比如认为“机器”不会思考/无法理解/不能创新/没有目的/不会联想 所以从根本上劣于人类，这样的想法是无知而危险的。
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