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這是 4 月做的一次分享。大概是我做過的分享中，現(xiàn)場討論氣氛最熱烈的一次了。

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為什么分享這個(gè)話題呢？

我做了好多年交互設(shè)計(jì)的工作，所以學(xué)習(xí)和工作一直有一個(gè)離不開的主題——人機(jī)交互（Human-Computer Interaction）。

人機(jī)關(guān)系的演進(jìn)

什么是人機(jī)交互？我把它簡單理解為：

人如何與機(jī)器或是某個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的溝通和互動(dòng)過程。

更為完整的版本，請看我在知乎上的回答什么是交互設(shè)計(jì)？

比如，鼠標(biāo)就是一個(gè)解決人和機(jī)器互動(dòng)問題的經(jīng)典產(chǎn)品。

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現(xiàn)在大家都覺得鼠標(biāo)再平常不過了，但是在當(dāng)年，Douglas Engelbart 的這一項(xiàng)發(fā)明，極好地解決了人們在圖形化計(jì)算機(jī)界面操縱屏幕元素的問題。為了表彰這項(xiàng)發(fā)明以及在人機(jī)交互領(lǐng)域的開拓式貢獻(xiàn)，Douglas Engelbart 在 1997 年獲得了「計(jì)算機(jī)界的諾貝爾獎(jiǎng)」——圖靈獎(jiǎng)。

For an inspiring vision of the future of interactive computing and the invention of key technologies to help realize this vision. -- Turing Award Citation

人和機(jī)器的對話、交互一直在演進(jìn)。這也從一個(gè)側(cè)面反映了人創(chuàng)造工具的歷史：

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人創(chuàng)造的工具越來越多樣、復(fù)雜、強(qiáng)大。想想看，今天我們在手機(jī)上能完成多少事情。

于是，有人慢慢感到這種發(fā)展速度似乎不大對勁……奇點(diǎn)要來了，AlphaGo 也出現(xiàn)了。

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隨著深度學(xué)習(xí)熱潮的演進(jìn)，大家發(fā)現(xiàn)，以前為了讓機(jī)器智能化而不得不做的很多工作，比如，符號化、標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、輸入大量專家知識、需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、要做苦臟累的特征工程等等，現(xiàn)在都簡化了。基本上，只要目標(biāo)足夠清晰、可操作，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源足夠，機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生的結(jié)果就可以滿足要求。

我個(gè)人也經(jīng)歷了一次切身的體驗(yàn)。

今年年初在上 Udacity 的 Deep Learning Nano Degree 課程的時(shí)候，最后一個(gè)實(shí)踐項(xiàng)目，是基于人臉圖像庫，用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）算法自動(dòng)生成人臉。

雖然在學(xué)習(xí)過程中，早已對算法能實(shí)現(xiàn)的結(jié)果有所預(yù)期。但是當(dāng)我把程序放到 AWS 的 GPU 上面跑了不到二十分鐘，看到結(jié)果時(shí)還是忍不住隱隱感到機(jī)器的強(qiáng)大和壓迫。

這是最開始幾個(gè)訓(xùn)練迭代生成的模糊不清的輪廓：

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這是十幾分鐘訓(xùn)練結(jié)束后生成的人臉：

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說一點(diǎn)兒都不焦慮是假的。

何況各種媒體還鋪天蓋地強(qiáng)化這種焦慮，今天是一百零八種會(huì)被機(jī)器取代的工作，明天是哪個(gè)比賽機(jī)器又戰(zhàn)勝了人……

于是大家經(jīng)不住會(huì)問：

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似乎只有像詩詞、小說、爵士樂、即興表演這些領(lǐng)域，機(jī)器看起來就是不太擅長。

但，也不好說。

Paul 是一個(gè)專門給人畫肖像畫的機(jī)器。從 2011 年至今已經(jīng)創(chuàng)做了非常多的作品?？雌饋矸浅Ｓ兴囆g(shù)感，不是嗎？

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有時(shí)候在焦慮之余，又忍不住會(huì)想：這種焦慮到底從何而來？

如果看過萊考夫「我們賴以生存的隱喻」的同學(xué)都知道，隱喻 Metaphor 對我們的影響有多么大。仔細(xì)想想，感到機(jī)器的威脅，是不是也源于人機(jī)關(guān)系的一些基本隱喻？

我們基本上都是以一種對立或一分為二的方式來看待這些基本詞匯：

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看到這些詞匯，我們會(huì)下意識地覺得它們是對立關(guān)系。邏輯、精確、冰冷的工程思維，怎么跟想象、感性、個(gè)性、創(chuàng)作融為一爐呢？

這大概就是問題所在了。

隱喻和可能

語言有邊界。這是語言能高效傳遞信息的代價(jià)之一。

所以，打破語言或者說概念的界限，也許就是找到新出路的起點(diǎn)。

（PS. 在心理咨詢中，咨詢師很重要的一部分工作，是幫助來訪者呈現(xiàn)問題、reframe 問題，而不是直接插手去替他解決問題。）

其實(shí)早在 50 多年前，就有人探討過人機(jī)關(guān)系的「未來簡史」。

美國心理學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Licklider 在 Man-Computer Symbiosis 這篇論文中，討論人跟機(jī)器的關(guān)系存在什么樣的可能性，提出「人機(jī)共生」的概念。

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快 60 年過去了，技術(shù)的發(fā)展讓「蠢機(jī)器」第一次有可能成為人類的「好基友」，我們?yōu)槭裁词紫雀械降氖墙箲]而不是興奮呢？

還記得 2016 年，在 AlphaGo 戰(zhàn)勝李世石后，跟安豬老師在大理有過一次討論。當(dāng)時(shí)我的感慨是，為 AlphaGo 的勝利感到挺開心的，但并不是因?yàn)槲沂羌夹g(shù)的腦殘粉，而是因?yàn)槲矣X得到了這個(gè)時(shí)候，人不得不去面對這樣一個(gè)問題：

人到底擅長什么？

也就是說，當(dāng)接受生物智能無法跟上非生物智能的發(fā)展時(shí)：

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人到底有哪些可以讓機(jī)器「羨慕」（當(dāng)然，機(jī)器不會(huì)有這種情緒）的天賦呢？

至今我還沒有答案，但我想，大概會(huì)包括：直覺、洞察力、探索和意外的創(chuàng)造。人欣賞「意外」的審美、運(yùn)用「意外」的創(chuàng)造力，應(yīng)該會(huì)長期秒殺機(jī)器。

人跟機(jī)器最大的區(qū)別到底是什么？

我一直在問自己這個(gè)問題。

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意圖，可能是現(xiàn)階段人跟機(jī)器最大的差別。

人因?yàn)闀r(shí)間、空間、認(rèn)知方面的三大局限，因?yàn)樯鼤r(shí)長極其有限、可觸達(dá)的空間極其有限、工作記憶（內(nèi)存）極其有限，決定了人類的一些基本 drive 和價(jià)值觀。人的美妙與荒謬，可能都來自于兩行二選一的核心代碼：

Be numb/sober and Duplicate

Be insane/self-distroying and Love

所以我（naive地）認(rèn)為，突破時(shí)間、空間、認(rèn)知限制，渴望無限，是人類物種永恒的追求，換一個(gè)詞來概括，那就是——意圖。

我們在基本意圖上發(fā)展出復(fù)雜的能力，會(huì)體會(huì)微妙的情感，會(huì)追求意義，會(huì)審美、表達(dá)、共情，會(huì)講故事和構(gòu)建社會(huì)關(guān)系……

而機(jī)器，無所不能，但就是沒有意圖！

這樣看來，現(xiàn)在難道不是人類最好的時(shí)代嗎？有一個(gè)毫無私心、任勞任怨、潛力無限的助手，為什么我們擔(dān)心的是被助手取代，而不是興高采烈地放開手腳去創(chuàng)造呢？

人機(jī)關(guān)系的新階段

無論技術(shù)如何發(fā)展，人類從來沒有停止過創(chuàng)造。

這是用 Google DeepDream 算法生成的作品：

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DeepDream 網(wǎng)站的首頁，已經(jīng)為人機(jī)關(guān)系的新時(shí)代做了注腳：

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藝術(shù)家們一直在嘗試探索人機(jī)關(guān)系，可能是這樣的：

也可能是這樣的：

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上圖是一位叫做 Dragan iLiC 藝術(shù)家的項(xiàng)目，人充當(dāng)機(jī)器的筆刷，由機(jī)械臂控制著人去作畫。

在分享的現(xiàn)場，這張圖引發(fā)了熱烈的討論。有的小伙伴表示，這樣做的目的到底是什么，她看不出任何意義。有的小伙伴認(rèn)為這是對人機(jī)關(guān)系一種悲觀的表達(dá)。有的小伙伴的態(tài)度則更為中立而開放……

我想，這恰恰就是藝術(shù)家的目的吧：激發(fā)人們的反思與討論。并不存在對與錯(cuò)，只是 raise questions，這也許就是最大的善意。

音樂，人機(jī)協(xié)同即將爆發(fā)的領(lǐng)域？

最近關(guān)注音樂和技術(shù)結(jié)合的領(lǐng)域比較多，越來越覺得音樂也許會(huì)迎來人機(jī)共創(chuàng)的繁榮時(shí)期。

音樂本身是符號化、形式化非常強(qiáng)的「語言」。音樂的規(guī)律經(jīng)過數(shù)百年的研究和沉淀，幾乎已經(jīng)沒有太多規(guī)律上的「未知和秘密」，更多的變化會(huì)來自文化思潮影響下的風(fēng)格探索。

算法作曲早已不是什么新鮮事，基于 AI 自動(dòng)生成音樂已經(jīng)有很多成熟的應(yīng)用。甚至是在對即興表演要求相當(dāng)高的爵士樂，也已經(jīng)有人機(jī)共同即興表演的嘗試。比如 Al Biles 教授的 GenJam 項(xiàng)目，從 2005 年至今，已經(jīng)演出過數(shù)十場。

GenJam's Journey_騰訊視頻

而去年的 Qosmo AI DJ 項(xiàng)目也展示了人類 DJ 和 AI DJ 一起 Jam 的效果~

AI DJ Project 人工智能 DJ 與人類合作打碟_騰訊視頻