央視一套的《中國詩詞大會》經過了最后的巔峰對決，00后才女武藝姝奪得桂冠。北大博士陳更、詩刊編輯彭敏、8歲馮子一等無數才子佳人也都火的“一塌糊涂”。

近年來，良莠不齊的綜藝節目和歌唱節目充斥著大屏幕，而《中國詩詞大會》的出現猶如一股清流，沁人心脾，讓人如沐春風。從寂寞空庭春欲晚，梨花滿地不開門到忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開，我們品味著人生百態，你以為只有人才能寫詩做詩？谷歌AI也能寫詩了。看到一群鳥兒飛上天空時不用再說“哇，好多鳥”，可以說“鳥啄冰潭玉鏡開”等自創詩句了

在嘗試理解羅曼史小說之后，現在谷歌的一個人工智能項目居然也開始提筆寫詩。

“there is no one else in the world.
there is no one else in sight.
they were the only ones who mattered.
they were the only ones left.
he had to be with me. she had to be with him.
i had to do this. i wanted to kill him.
i started to cry.
i turned to him.”
谷歌正在同美國馬薩諸塞州大學和斯坦福大學合作，提高一種被稱為“循環神經網絡語言模型”（RNNLM）的自然語言技能。這種技術可用于機器翻譯和圖文識別等領域，通過逐一對每個單詞前面一個單詞的分析構建出整個句子。

目前，RNNLM尚無法在其生成的語句中實現貫穿全篇的主題或特征，比如很好地圍繞一個給定主題展開談話。由算法產生的每個句子不能和下一句很好地銜接。這項工作的論文在康奈爾大學開放科學論文檔案arXix發表，詳細描述了研究人員為了實現全局貫穿主題所進行的努力。他們在研究中使用到了變分自編碼器，所產生的結果包括一些可以被稱作詩句的文字。

研究人員給系統展示開篇和結束的句子，然后要求機器填補空白。下面的例子中，首行和末行的粗體文本為研究人員給出的示例，中間的文本是AI生成的。研究人員稱，這些句子是基于AI對數千本羅曼史小說的理解產生，這使得一些主題“相當戲劇化”。

“he was silent for a long moment.
he was silent for a moment.
it was quiet for a moment.
it was dark and cold.
there was a pause.
it was my turn.
this was the only way.
it was the only way.
it was her turn to blink.
it was hard to tell.
it was time to move on.
he had to do it again.
they all looked at each other.
they all turned to look back.
they both turned to face him.
they both turned and walked away.”

生成的句子合乎語法，并保持了主題的連貫，并且大部分與給定的詩句契合。其他的詩句在詩意上有所欠缺，但仍然很好地保持了主題的統一。

“no. he said.
“no,” he said.
“no,” i said.
“i know,” she said.
“thank you,” she said.
“come with me,” she said.
“talk to me,” she said.
“don’t worry about it,” she said.
i don’t like it, he said.
i waited for what had happened.
it was almost thirty years ago.
it was over thirty years ago.
that was six years ago.
he had died two years ago.
ten, thirty years ago.
“it’s all right here.
“everything is all right here.
“it’s all right here.
it’s all right here.
we are all right here.
come here in five minutes.”

這些結果表明機器生成有意義句子的能力得到改進，研究或將幫助人類與AI聊天機器人進行更“自然”的交互，甚至被應用到Google Now語音助手中。

以前認為機器寫詩是遙不可及的事情，但是現在AI真的能寫詩了，寫得也是優美得體、清新雋永。除了寫詩，AI還可以做很多事情，做事效率和結果完全可以取代人類。未來20年，有些工作可就危險了，完全可能被機器取代。

創造性并非AI盲區 藝術家也面臨失業風險

在21世紀的辦公室戰爭中，計算機正在逐漸超越人類。而我們人類對此可能無能為力。

麥肯錫全球研究所2017年1月發布的一份報告估計，到2055年今天大約一半的工作都將自動化。實際上麥肯錫提供了一個搜索門戶，以幫助大眾了解可能會被機器人替代的行業。

當然人類內心其實希望機器人來做我們的工作。沒有人會在他們關在籠子里以防他們搶了我們的工作。

在某種程度上，這不是什么新鮮事。自從車輪發明以來，科技已經大量取代人力勞動。通常情況下，機器已經承包了大部分相對低技能、低工資、高度重復的工作。目前跟科技不太搭邊的工種可能是治療師、社會工作者、教師和管理者。原因當然是，在個人互動和定制決策等方面，計算機還不能像人類一樣。
 

但這正在改變

由于人工智能、自然語言處理和計算能力的進步，曾經被認為不能自動化的工作突然開始受到威脅。例如，十年前研究人員認為，繞過障礙物和駕駛汽車的復雜性超出了計算機的處理范圍。但現在幾乎每個汽車制造商（比如像蘋果這樣的公司）都在開發無人駕駛汽車。

計算機可以做的工作的數量和類型在短短幾年內大大擴展，從可預測到讓人震驚。看看那些正在被替代的職業吧。

中層經理：上個月，世界上最大的對沖基金宣布正在開發新的算法，以自動化管理決策過程。包括雇員的雇用和解雇。該公司雄心勃勃的PriOS項目基于其億萬富翁創始人雷·達利奧的哲學方法。該公司希望在五年內推出相關產品。

律師：下一次你被人刺傷你可以直接雇傭一個機器人律師。 DoNotPay公司已幫助超過160000人在倫敦、紐約和西雅圖幫人打官司，并將很快擴展到舊金山、洛杉磯、丹佛和芝加哥。該公司聲稱成功率達到60％。

記者：由“敘事科學”和“自動化洞察”等公司創建的AI機器人已經為諸如“福布斯”和“美聯社”等客戶進行商業和體育報道。在2015年6月衛報的采訪中，"敘事科學"聯合創始人克里斯·哈蒙德（Kris Hammond）預測，到2030年90％的新聞將被計算機化，而一些勤奮的機器人將獲得普利策獎。

治療師：像人類一樣的“社會機器人”已經被用來幫助教育自閉癥孩子適應社會。機器人寵物則為癡呆老年人提供陪伴服務。美國軍方正在使用計算機生成的虛擬治療師在阿富汗篩查PTSD的士兵。

教師：像McGraw-HillConnect和Aplia這樣的軟件允許大學教授一次為數百名學生講授課程。大規模在線課程（Moocs）將其覆蓋面擴展到了數千個課程。機器人還被用來教英語給日本和韓國的學生。

演員：1994年去世的彼得·庫欣作為MoffTarkinin在2016年的星球大戰上再次出現在銀幕上，感謝工業光魔的數字魔法。但他并不是從墳墓返回的第一個人類演員。保羅·沃克，奧黛麗·赫本，勞倫斯·奧利維爾，李小龍和馬龍·布蘭多都已經數字化復活，參演電影和廣告。

Cookbook作者：2015年1月，IBM Watson一個知名的獲獎認知計算平臺- 出版了一本食譜。 The tome食譜包括65個菜單來烹飪克里奧爾蝦、羔羊餃子和釀造蹄和蜂蜜啤酒。

送貨人：Aloft酒店正在試驗一個機器人管家（稱為“Botlr”），以將毛巾或洗浴用品送到客人的房間。 Starship Technologies的DoorDash機器人可以將食物和包裹送到兩至三英里半徑的目的地內。12月，亞馬遜使用的無人駕駛飛行器向客戶交付了第一個包。

駕駛員：Uber和Lyft對于用機器人替換數以千計的業余車手的計劃早已公開，盡管早期測試已經遇到了一些監管和安全障礙。但是出租車和城市公共汽車等車隊車輛可能是第一個被自動化的領域。

人類還有希望嗎？

根據廣泛引用的牛津大學關于人工智能的研究，最不可能被計算機替代的任務是需要最高程度的社會和創造性智力的那些任務。

多年來，電腦創造了藝術、音樂和文學， 當然通常不是很好的藝術、音樂和文學。機器人詩歌和計算機生成的音樂已經出現自己的流派。但到目前為止，他們沒有對就業前景已經令人沮喪的人類詩人和音樂家造成很大影響。去年二月，第一個算法創作的音樂劇“超越籬笆”在倫敦的西區首發，但效果一般。

盡管如此，計算機算法和藝術家們還是在相互競爭。 2016年RobotArt大賽的冠軍，國立臺灣大學的TAIDA就創造了點陣藝術風格。去年四月，一臺計算機生成的小說正在參加日本的Hoshi Shinichi文學獎。法官并不知道這本書是通過AI制作的。

Kulitta，耶魯計算機科學講師DonyaQuick編寫的音樂合成軟件，已經愚弄了部分音樂雜志認為它是由約翰·塞巴斯蒂安·巴赫所創作。

高度創造性的工作可能在相當一段時間是安全的。有幾個嘗試讓電腦寫劇本和電視劇的人，但結果是悲劇的。不會被完全替代，大多數具有高技能職位的人更可能會發現自己與無生命的同事在一起工作。麥肯錫估計，今天60％的職業至少有一部分可以自動化。

這在醫學、法律和銀行領域已經出現。例如，當不寫食譜時，IBM Watson就在幫助醫生診斷并分析MRI結果。賽門鐵克的eDiscovery和Kroll Ontrack等電子發現平臺可以在幾小時內幫助律師篩選數千份文件。以及諸如FutureAdvisor或Wealthfront等AI驅動的服務可幫助消費者做出投資決策，釋放人力財務顧問，從事更多高凈值客戶的工作。

辛辛那提大學經濟學助理教授邁克爾·瓊斯（MichaelJones）認為，流離失所的工人的問題可以通過教育和培訓來克服。盡管工人應該接受培訓的崗位并不完全清楚，因為沒有人知道在10年或20年里新的工作將是什么樣子，就像沒有人預料到無人機維修技術員在20世紀90年代所處的位置。

Jones說：“自動化不僅能為整個社會創造價值，而且為個體工人創造價值，如果他們能夠重新調整技能并利用技術來補充工作，而不是取代它。”瓊斯補充說，傳統的職業，如水管工、電工和木匠可能受到人工智能浪潮的影響較校雖然自動化會使工作越來越少，但他們可能不會完全消失。

如果你碰巧是一個“失敗者”失去了他的工作，被算法取代。也許推薦他使用像Entelo或Gild這樣的機器人招聘人員可能能夠幫助他找到一個新的工作。