“早春江上雨初晴，杨柳丝丝夹岸莺。画舫烟波双桨急，小桥风浪一帆轻。”
　　仔细品读这一首诗，你能想到，这是人工智能诗人“九歌”以“早春”为关键词创作的作品吗？
　　诗词创作对人类而言仍然是一件具有挑战性的事，但是今天，人工智能已经可以创作诗歌，而且作品对仗工整，已经具备形似的特点了，在意境上也仿佛有一丝味道。我们不禁好奇，人工智能是如何做到的？
　　深度神经网络是一种模拟人类大脑的数学计算模型。其中的一个重要分支—回复式神经网络，特别擅长处理与时序相关的计算机任务。诗歌是一种典型的上下文有关联的艺术创作，因此特别适合采用回复式神经网络构建人工智能诗歌模型。
　　那么，具体又是如何做到的呢？我们都知道一句话：“熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。”人工智能也一样。诗词创作不是一件凭空就能产生灵感的事，需要学习大量的知识，如平仄、对仗、押韵，等等。因此，需要给人工智能诗人准备大量的素材，让它去学习古代优秀诗人的作品。第一步，它会先学习诗歌的格式，了解五言绝句、七言律诗等之间的区别。值得注意的是，这一步以往是直接告诉人工智能诗歌是什么格式的，现在则是让它自己去学习。第二步，需要把历史上各个诗人用过的词句全部打散，让人工智能学习词句和词句之间的关联，主题和词句之间的联系。这样，就使它拥有了对主题和遣词造句的理解。最后，我们需要给它一个主题，如上文的“早春”。人工智能在接收到这个主题后，会自己制定一个输出格式，如“七言绝句”，并按它的理解写出第一句。然后回复式神经网络会根据这一句写出下一句，直到完成一首诗的创作。这一步很关键，因为诗歌是一个整体，如果采用的不是回复式神经网络，那么它写出的每一句话可能都是独立的。
　　人工智能创作诗歌还存在什么问题呢？上文提到，人工智能创作的诗歌已经很形似了，但是在神似，也就是意境方面，还是差得比较远的。这也很正常，因为表达人类的情感仍然是极具挑战性的任务。从本质上说，人工智能诗人还是在模仿人类的诗人。古人写诗是“功夫在诗外”，诗人常根据自身的经历有感而发，有内容、有意境，而机器暂时难以做到“托物言志”或“借景抒情”。如何使人工智能写的诗具备情感和意境，是未来人工智能诗歌的研究方向。
　　（摘自《今晚报》2019年11月8日，楊贺勤荐）