“早春江上雨初晴，楊柳絲絲夾岸鶯。畫舫煙波雙槳急，小橋風浪一帆輕。”

平仄規矩、清新別致，這首不久前引發熱議的小詩讀起來是不是朗朗上口?如果告訴你，它的作者是個機器人，你會不會大吃一驚?事實上，對于人工智能來說，吟詩作對只是牛刀小試。

如今，隨著人工智能技術日新月異，各式各樣的智能機器人早已各顯其通。“強大的人工智能崛起，要么是人類歷史上最好的事，要么是最糟的。我們應該竭盡所能，確保它的未來發展對我們和環境有利。”斯蒂芬·霍金生前如是警醒。當創作這一被視為“人類精神文化的堡壘”被逐漸攻破，你我手中的飯碗是不是已岌岌可危?

寫稿作詩——信手拈來

人工智能寫稿機器人不但任勞任怨、迅如閃電，其原創詩集更圈粉無數。

白皙的臉上架副眼鏡，身材頎長，北京大學計算機科學技術研究所研究員萬小軍投身人工智能領域已有十幾年。早年專注自然語言處理技術的他，2016年8月份曾與今日頭條實驗室聯合研發推出國內第一款綜合利用大數據分析、自然語言處理與機器學習技術的人工智能寫稿機器人——“張小明”。

“北京時間8月10日00：00，現世界排名第2的丁寧在奧運會乒乓球女子單打四分之一決賽中勝出，確保進入下一輪。丁寧本輪的對手是現世界排名第7的韓英，實力不俗。但經過4場大戰的激烈較量，最終，丁寧還是以總比分4：0戰勝對手，笑到了最后，為中國延續了在這個系列賽事中最終奪冠的機會。”

里約奧運會期間，“張小明”正式上崗，成為眾多記者中的一員。16天撰寫450多篇體育新聞，并以與直播同步的速度發布，“張小明”最終不負眾望，一戰成名。

任勞任怨、迅如閃電，這是“張小明”們最大的賣點：2017年四川九寨溝地震時，某機器人僅用時25秒就寫出了速報，通過國家地震臺官方微信全球首發;第一財經的“DT稿王”有著1900篇/天的產出速度，這相當于100位資深證券編輯1個小時的產量;2017年，面向民生領域的寫稿機器人“小南”驚艷亮相，從數據采集分析到文稿結構規劃，再到遣詞造句，僅用時不到1秒就完成了文稿……

快，不是創作型機器人唯一的優勢。

“看那星，閃爍的幾顆星/西山上的太陽/青蛙兒正在遠遠的淺水/她嫁了人間許多的顏色”。自出生之日起，“小冰”匿名投稿的詩篇多次被《北京晨報》《長江詩歌》等刊發。她的第一部原創詩集《陽光失了玻璃窗》，更是圈粉無數。

胡適、李金發、林徽因、徐志摩、聞一多、余光中、北島、顧城、舒婷、海子、汪國真……擅長詩歌的“小冰”，師承1920年以來的519位中國現代詩人。歷經6000分鐘、1萬次的迭代學習，如今“小冰”已形成了一套屬于自己的獨特文風和行文技巧。

“如果說，小冰以前的詩還只是小學生水平，那么現在算得上是大一新生的水平了。”詩人周瑟瑟曾如是點評。

功夫如何練就——深度學習

創作型機器人的核心技術是自然語言理解與生成，這主要由深度學習技術來實現。