人工智能会获得创造力吗？
越来越多的研究者认为 ， 随着人工智能的表现越来越好 ， 无论是相对高端的白领工作 ， 还是相对低端的低工资岗位 ， 都会面临技术性失业 。 的确 ， 即便是象征人类高级智力水平的国际象棋和围棋 ， Deep Blue和AlphaGo也已经分别打败了它们的世界冠军对手卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）和柯洁 ， 人工智能对其他人类工作的替代似乎已经不可避免 。 然而 ， 卡斯帕罗夫对此却相对乐观 ， 他认为 ， 智能机器可以取代那些物理性劳动 ， 以及那些技术含量低的认知工作 ， 但却正好可以让我们聚焦于那些更富创造性的工作 ， 而这才是人之为人的根本 。 也就是说 ， 人工智能不可能具有人类的创造性 ， 在低技能的工作岗位被取代的同时 ， 要求高度创造性的岗位将会不断产生 。这种观点实际上比人工智能的历史都要悠久 。 历史上最早的计算机程序员洛夫莱斯夫人（Lady Lovelace）曾经预言 ， 在未来计算机不仅能用来求解数学问题 ， 甚至可以用来创作复杂的音乐 。 然而 ， 她仍然坚持认为 ， 即便计算机可以作曲 ， 其创造性也不能归诸于分析机 ， 而应该归诸于工程师 。 后来 ， 人工智能的先驱图灵（Alan Turing）在其著名论文《计算机器与智能》中重述了洛夫莱斯夫人的这个论证：“（计算机）无权说它开创了任何事情 。 它所能做的仅仅是我们命令它们执行的事情 。 ”这个看似简单的反驳实际上包含了对人工智能的两种并不相同但却高度相关的诘难：1）人工智能无法开创任何新的事情 ， 从而缺乏创造性；2）人工智能所做的事情全部出自于人的指定 ， 因而缺乏自主性（autonomy） 。 本文将首先聚焦于创造性问题 ， 随后再涉及它与自主性的关联 。 实际上 ， 图灵花费了大量篇幅来反驳洛夫莱斯夫人的诘难 。 他认为 ， 可以通过机器学习的手段 ， 让计算机做到一些我们根本无法预想到事情 。 当下的机器学习的发展可谓一日千里 ， 但机器是否真的具有创造力了呢？本文通过引入国外心理学对创造力的相关研究试图回答这一问题 ， 并试图阐明人类劳动及其创造力在机器智能时代的独特价值 。二、创造力：判准和定位虽然心理学上对创造力并不存在完全一致的定义 ， 但绝大多数标准定义都规定了创造力的两个关键判准：原创性（originality）和有效性（effectiveness） 。 比如 ， 契克森米哈（Mihaly Csikszentmihalyi）将其定义为“新颖和有价值的观念、行动或客体的产生” 。 这意味着 ， 任何创造性的产物 ， 一方面应该是新颖的、开创性的 ， 不同于既有的、流行的东西 ， 另一方面 ， 它们应该对于某些人或群体是有用的、合适的 ， 或适当的 。 但除了这两个判准 ， 也有心理学家认为还存在着第三个判准 ， 即新奇性（surprising） 。 博登（Margaret A. Boden）认为新奇性意味着三种不同的涵义：在统计学上不同寻常的东西、未曾意识到的符合熟悉风格的东西、几乎不可能出现的东西 。 基于上述三个判准 ， 西蒙顿（Dean K. Simonton）总结了创造力的测量公式：C=N ×U ×S在此 ， C为创造力（creativity） ， N为新颖（novelty） ， U为有用（utility） ， S为新奇（surprise） 。 假定这四个变量的最大值为都为1 ， 当且仅当N=U=S=1时 ， C=1；N、U和S任一变量的值为0时 ， C=0 。 也就是说 ， 只有当所产生的东西的新颖性、有用性和新奇性都趋向最大的时候 ， 创造力才会趋向最大 ， 而如果它们在新颖性、有用性和新奇性中缺乏任何一种 ， 创造力都会趋近于零 。 这说明一个观念或事物的产生如果要具有创造性 ， 就必须同时满足三个判准 。上述三种判准 ， 不仅在量上界定了创造力的不同梯度 ， 实际上也界定了创造力诞生的两种不同空间 。 如何界定一个东西是新颖的 ， 是一种事实性判准 ， 它可以被刻画为一个产品在特定的物理时空中出现的概率 ， 某个创造者所能产生的所有新颖变异（variation）构成了一个变异空间；有用性和新奇性的判定则是一种规范性判准 ， 二者依赖于特定的社会和文化环境 ， 所有可能满足有用性和新奇性判准的创新共同构成了一个规范空间 。 某个创造者所能产生的创造性变异 ， 就构成了一个创造空间 ， 它是变异空间和规范空间的交集 。
在界定清楚创造力的判准之后 ， 需要进一步探究的问题就是创造力的定位 。 人们通常认为 ， 创造力要么存在于个人的大脑之内 ， 要么存在于被创造的产品之中 ， 并认为创造力的主体是天才和个人 ， 但近些年来 ， 越来越多的学者开始倡导一种分布式创造力的概念 ， 把焦点转向了更广泛的社会和文化语境 。 在此我们主要关注的是契克森米哈提出的创造力的系统理论 。 在他看来 ， 创造力依赖于三个不同的元素：个体（individual）、场域（field）和领域（domain） 。 他把创新视为一种选择文化变异 ， 继而传递下去的过程 ， 而上述三个原则在这个过程中发挥了不同的作用 。 个体是创新的个人背景 ， 它包括个人的背景、习惯和动机等 ， 其功能是在既有的文化传统中产生新的文化变异；场域是创新的社会语境 ， 它是特定学科的专家和成员的总和 ， 它的作用是选择有意义的变异 ， 并将被选择的变异纳入到文化领域之中 ， 从而让创新传递下去；领域是创新的文化语境 ， 它是特定学科的知识网络 ， 一整套的规则和程序 ， 或个体所置身其中的文化背景 ， 它本质上是历史中的传递下来的创新的总和 ， 赋予个体创造所必不可少的信息 。 可见 ， 个体、场域和领域的作用分别是产生、选择和传递文化变异 。但契克森米哈的系统理论存在着两个严重的缺陷：一是忽视了个体自身的社会-文化维度 ， 二是低估了个体在创造中的自主性 。 首先 ， 契克森米哈仍然预设了一种孤立人式的个体概念 。 实际上 ， 认知科学中的延展心灵论题已经揭示了 ， 人类总是和各种技术客体和工具构成了一个延展认知系统 ， 协同进行劳动和认知活动 。 不仅如此 ， 社会和文化系统也可以部分地执行个人的某些认知任务 ， 从而构成了个人的社会延展认知系统 。 因此 ， 执行变异功能的并不仅仅是生物学上的有机个体 ， 而是一个集合了物质和社会-文化因素的延展系统 。 其次 ， 契克森米哈没有注意到 ， 个体具有创造活动的自主性 ， 可以相对地独立于社会和文化系统 ， 有目的地进行创造活动 。 因为延展系统不仅可以将认知任务卸载到外部的物质和社会-文化系统之中 ， 而且个人系统在其种系和个体发育中 ， 也已经通过演化适应过程和文化适应作用整合了社会-文化系统中的规范知识 。 当它与社会和文化系统暂时去耦的时候 ， 这种被整合的规范知识仍然在发挥作用 ， 从而可以执行变异选择和传递功能 ， 并可以自动的约束变异的可能空间 ， 更高概率地产生出具有有用性和新奇性的变异 。 基于上述考虑 ， 可以将契克森米哈的创造力模型修正为下图所示：
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