當前，人工智能已成為社會關注的熱點問題，如何將人工智能應用到人文社科領域，實現人文思想理論創新，成為學者們關注的另一問題。近日，記者就人工智能與美學的關系、人工智能能否達到審美判斷等問題采訪了華東師范大學文學系教授王峰。

中國社會科學網：一般來說，人工智能往往和自然科學聯系緊密，在您看來，人工智能與人文社科領域研究應如何結合?

王峰：雖然有些學者認為人工智能離人文學科還比較遙遠，學術研究本不該盲目跟風，學術研究不能被技術過度捆綁，應保持自身的純粹，以及獨立價值的思考，但我們必須看到，人工智能作為必將徹底改造整個社會生活的一項技術，也必然將徹底改造學術研究的方式和內涵。人文學科雖然是離技術最遠的領域，終也逃不過這一巨大浪潮。人工智能既是一種挑戰，也是一次機遇，也許正是在這樣一種變革面前，中國的人文研究才有可能找到一條突圍之路，實現人文思想創新領先。但如何進行研究，怎樣找到一條道路，并不是一件容易的事情。不同學科的學者既要關心人工智能發展的大趨勢，還應把這些新技術、新理念與自己的研究領域結合起來，只有一個個具體學科開辟出創新發展之路，才能真正實現人文研究的整體轉向。

中國社會科學網：您主要關注的美學領域與人工智能二者是怎樣結合的?現在的人工智能達到人類美學的高度了嗎?

王峰：近年來，科學認知和人工智能的興起，給美學研究帶來了新的發展方向，似乎這些研究就是將自然科學方法與美學研究結合在一起，建造一種自然科學的美學。實際上，如果要想討論人工智能能否進行美學判斷，我們應該從測試的效果角度入手。這一方式已經在圖靈測試當中顯現出來，借用圖靈測試的方法，我們應該從審美效果出發對人工智能能否進行審美進行判斷，也就是說，審美這個活動不能從人的機能角度入手，而是應該從一個測試的效果入手。

現在的人工智能達到人類美學的高度了嗎?并沒有。但不可否認的是，現在的人工智能也提供了一些可供討論的美學話題，這是我們的機遇。即按照實例進行分析，同時沿著這樣的方向，對人工智能美學問題的發展做出預測。當然，既然是預測，就不可避免地與對未來的想象結合在一些，一步步推進。例如，“微軟小冰”是最著名的文學藝術類人工智能。以前，人們認為，無論人工智能會做什么，它都不可能會寫詩，因為寫詩是最需要人的創造力的，但機器沒有創造力，它只有程序，只會排列字序，不可能寫出文學的“明珠”——詩歌。但現在小冰能寫詩了，這就對我們的文學、美學觀念提出了挑戰。小冰的“創造”應該視為一種算法，它在效果上與人類創作詩歌基本相同，爭議集中在機制上。如果我們把創造力解釋為一種“算法”，把人工智能當作從美學角度理解人類創造力的鑰匙，這樣一來，美學的研究對象就不再僅限于人類，還包括與人類對照的人工智能，算法與創造力之間就形成了一種互動關系。

中國社會科學網：如果設想人工智能可以達成審美判斷，應該用什么樣的方式來實現?

王峰：人工智能與美學問題，將與其他相關問題一樣，邊建構邊解構。要回答這一問題，必須討論人工智能的審美建模問題，也就是怎樣建立一種對于審美判斷的算法。我們所討論的是最基礎的建模方式，是一種相對哲學化的討論。就我理解，如果人工智能要達到審美判斷，大致有兩種基本建模方式：一種是康德式，另一種是維特根斯坦式。康德式建模方式注重底層規則組合，以達到整體判斷，其基礎規則必須非常牢靠，這可以稱作最底層的邏輯，每一步推導必須是堅實的，如此才能達成一種必然如此的審美判斷。維特根斯坦完全放棄康德式的底層規則組合方式，更注意語言訓練，否定普遍性本質的存在。如果冒險一些的話，可以把他的方法類比為“大數據式”，強調建模之后的訓練，重視輸出端管理。現在的人工智能建模更流行這種方式。不同的建模方式依賴于不同的技術高度，維特根斯坦式似乎更適合當前的大數據式人工智能，而康德式更適合通用式人工智能。但這個判斷是以目前技術為基礎的，一旦新的技術發展起來，比如量子計算機成熟，那么，這些建模方式就要重新評估。在涉及人類審美的理解上，我更傾向于維特根斯坦是對的，而在人工智能的審美可能性上，我更傾向于康德式建模方式，因為它更適合通用人工智能。但無論康德式還是維特根斯坦式，這兩種分析都是以人為基礎的，如何“轉運”到人工智能領域，還需要極大的功夫。對于人工智能與美學問題，我們必須抱有開放心態，所有拿出來討論的方案都是為了聽取更多批評意見，所有方案都必將調整，將與其他相關問題一樣，邊建構邊解構。每個人都有知識和觀念的盲區，重要的是開放的討論。