图源：周杰伦mv

周杰伦出新专辑啦。但随着新歌热度的攀升，谣言也开始层出不穷，有人说：新歌听起来，就像最懂周杰伦的AI写出来的。

AI？什么时候这么厉害啦？小庐翻遍了关于AI的书，终于在这本《如何创造可信的AI》中找到了答案。

AI能不能创造音乐？答案其实是否定的，因为理想与现实之间，存在着一个被称为“AI鸿沟”的大坑。这方面我们拿无人驾驶技术来举例。

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01

轻信AI有思想

第一个坑，我们称之为“轻信坑”。从表面上看，机器的行为常常与人类行为有相似之处，于是我们会不假思索地认为机器也拥有和人类一样的某种思想机制，而事实并非如此。

2016年，一位特斯拉车主将自己的性命完全交托给自动巡航系统，据说，他是一边看《哈利·波特》电影，一边任由系统载着他在路上行驶。

在安全驾驶数万公里后，车辆遇到了预期之外的情境：一辆白色货运卡车横穿高速公路，特斯拉直接钻到货车下面，车主当场毙命。

事故调查表明，车辆似乎向车主发出过几次报警，请他将双手放在方向盘上，但车主似乎心不在焉。

这场事故背后的道理十分清楚：某些东西在某些时刻貌似拥有智慧，并不意味着它的确如此，更不意味着它能像人类处理所有的情况。

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02

沉迷AI能解决所有问题的虚幻梦

第二个坑，我们称之为“虚幻进步坑”。误以为AI解决了简单问题，就相当于在难题上取得了进步。其实对于一项复杂的技术项目，完成其前90%的工作往往需要花费10%的时间，而完成最后10%则需要花费90%的时间。

计算机安全专家已经表明：当今我们驾驶的许多非自动驾驶汽车正越来越多地受到软件的控制，因而它们与无线网络（包括蓝牙、手机网络和互联网）的连接很容易受到黑客的攻击。由于未来的自动驾驶汽车将完全受软件控制，它们更有可能受到黑客的恶意攻击。

另一个进步难题是“人为干扰”。人们难免会想对完全自动驾驶汽车搞一些恶作剧，以探索它们的弱点，例如，在车前面来回走动假装要过马路，来阻止汽车前进。

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03

不自觉的掉进“鲁棒坑”

第三个坑，就是我们所谓的“鲁棒坑”。正如杜克大学人类与自动化实验室主任米西·卡明斯所言，问题不在于某辆自动驾驶汽车能在不出事故的情况下跑多远，而在于汽车本身的适应能力有多强。

为了让车辆在所有情况下都能可靠地驾驶，司机（可能是AI）需要了解共享道路的其他司机、骑自行车的人、行人和动物的动机、目标，甚至情感。

打量一眼负责的情境并瞬间判断谁有可能横穿马路、冲过街道去追赶公共汽车、不打信号灯就突然转向，或者在人行横道上停下来接打电话、整理书包……这是大多数人类司机的第二天性，但自动驾驶汽车还不具备这些。

自动驾驶尚且达不到可以离开人的能力，艺术方面AI同样没有达到离开人类还能混淆视听的地步。人类在创造音乐的时候，最重要的就是自己对音乐的理解。而理解的基础是意义，意义是人工智能的真正障碍，所以AI其实毫无“理解”可言，它们唯一的本领就是“见多识广”。

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04

AI无法替代人类

如果非要说能实现，那就只有一种——令人上头的“AI神曲”。它的思路是通过数据分析与学习，能够找到相对固定的模版，然后通过套用模版进行“创作”。

比如通过大数据，收集目标用户对音乐的类型的偏好、常听歌曲的特点、曲风等多个维度进行评估，最后生成用户喜欢的音乐。不出意外的，用户非常喜欢，因为它的每个音符都是根据人的喜好精心制作。

但这样的作品也不过只有冰凉的数据，没有人类炙热的情感投入，逃不过音乐发展的更迭，最终只能被淹没在时代的洪流中，无法成为经典。

不可否认，音乐的结构段落规则方面，也许AI做得更好，但情感流露以及音乐里的“信息量”则是由人的潜意识得出。潜意识的巨大运算功能AI完全无法比拟，就这点来讲人脑创造真正好听的音乐时大脑运算度远高于计算机。

所以，就现在AI的发展来看，AI算法得出的音乐最多只能成为一种工具，而不能代替人类自己的创作。

目前，成功的AI音乐属于狭义流行乐，千篇一律的网络歌曲，而真正厉害的流行乐则是根本无法用AI完成，相信真正厉害的作曲者编曲者不会用这种工具而是每个音符都会亲自把握。

所以周董这样有才华的创作型歌手必然不屑于这样做的，在座的各位粉丝尽管放心叭！

当然，如果你想了解关于AI是否能创造音乐，AI存在哪些风险，AI真的值得信任吗这类问题，那你一定要看这本《如何创造可信的AI》，这本书勾勒了未来人工智能发展的最佳路线图，对当前人工智能的现状进行了清晰且客观的评估。

在言必称AI的年代，《如何创造可信的AI》这本书无疑是一副清醒剂。忘掉深度学习，回归常识推理，更加精彩的AI之路在于深度理解。