解決眼高手低，促進觸類旁通。
作詩
如果你今天還沒有被AI作的唐詩刷屏，那說明你身邊的科技愛好者和嘗鮮者不夠多。
引爆點來自于2019 AI 開發者大會上，華為的劉群老師做了一段 AI 賦詩演示。
現場觀眾非常興奮，不時發出驚呼與嘖嘖贊嘆。
與幾年前人工智能作詩的演示效果完全不是一個等級，如今機器已經能夠自主學習到平仄、押韻等基本技法，使得編出來的詩在技術層面上突飛猛進。
開會歸來，我也給樂府 AI 命了個題，叫做《古亭詠懷》。
這是做出來的效果。
你覺得 AI 云得怎么樣？
我把它發到了朋友圈。
不出所料，褒貶不一。
評價
褒獎的，自然是覺得這種技法運用讓人驚喜。這里咱們就不提了。
質疑的，主要是以下這幾種評價：
缺少靈魂
明顯的模仿痕跡
拿詞拼湊
也有問得更直接的：
啥意思？
這些質疑評價有沒有道理？
當然有。
因為從原理上講，機器就不可能學到“靈魂”，它只是學到了一些文本規律而已。
其原理，我在《人工智能寫手，好用嗎？》一文中已經給你介紹過了。如果你已想不起來，還是得復習一下。
了解了模型訓練與生成的原理，你便會清楚，其“寫作”（標準叫法是“文本生成”）內容的質量上限，也無非是高考時所謂“二類文”的等級。
在體育新聞快報，或者是證券市場資訊等領域，讀者更關注的是事實類信息，對于文采、情感不甚關切。這些行當里，機器早就替代了人，成為了當仁不讓的作者。
對寫詩 AI 來說，輸入的文本里，目前只是唐宋詩詞，尚未包含那形象化的自然環境，作者胸中的喜怒哀樂，亦或是大時代里的風云變幻。
要想學到李白的灑脫，蘇軾的豪放，機器巧婦難為無米之炊，怕是要望洋興嘆的。
但是，如果你因為目前機器作詩“沒有靈魂”就輕視甚至是全盤否定它，那恐怕是要錯過許多機會的。
賦能
與前幾年，人們總在擔心“機器換人”這個事兒不同，現在的人工智能開發者，更愿意宣稱自己是為某個行業，或者某個具體人群賦能。
為什么？
第一可以有效減少抵觸情緒。想想看，你天天鬧喚著要搶人家飯碗，誰會給你好臉色看？
第二，也是更重要的，這是一種非常聰明的預期管理。
當人們并不認為機器可以聰明到替代人，而覺得它只是人類的助手和高參時，容忍度就會更高，與其合作也會更加愉快。
作詩，能給誰賦能？
當然有服務對象。
首先是缺乏創作古詩基本功的人。這種狀況，俗稱“眼高手低”。
他可能沒有平仄押韻的訓練，所以看見了一處景物，例如大瀑布，胸中一股激情奔騰，卻無法吟唱出“疑是銀河落九天”那樣等級的原創詩句，又不甘心說那句人盡皆知的“口頭語”，以“哇”或者“我”開頭。
這時候，如果有作詩 AI 幫忙，他就可以立即把一首絕句或者律詩跟照片一起發出去，等著看無數涌來的贊，不亦樂乎？
就在剛剛，我在學校院子里溜達，看見了鯉魚型的噴泉，覺得很有意思。
然后呢，我立即就讓 AI 賦詩一首。所謂歌以詠志嘛。
這是結果：
有人覺得這純屬作弊，沒有意思。但他顯然忽略了一個因素——由于目前作詩 AI 的水平還不是太高，所以你看到朋友圈里的幾乎每一首 AI 吟誦詩詞，幾乎都是人工篩選出來的。
差別是，前幾年，為了找出一首像樣的詩，你得從機器生成的幾十上百個選項里面選，還不一定能找到合適的。
如今，三五個選項，興許就會有佳句出現。
機器做的詩，不論意境還是遣詞造句，難免會有疏漏?？蓪嵲拰嵳f，咱自己作一首，別說七步成詩，就是給你倆小時，質量就真能甩開 AI 好幾條街嗎？
選擇的過程，也是對人們詩歌鑒賞水平的鍛煉與提高。
不是嗎？
另外一種情境，就是激發人們本來就很豐沛的聯想能力。
服務對象嘛，例如我的小學數學老師。
他老人家，平時鉆研數學知識，琢磨怎么把學生教好。不過一到運動會，就暴露出自己文人的癖好——愛作個詩，讓學生拿上去讓主持人念。
其實也不一定是什么千古名句，打油詩就行。一來為學生打氣助威，二來也是滿足一下自己被學生們崇拜為詩人的良好感覺。
我親眼看見過，他老人家被煎熬的時候。
那首七絕，前三句寫得一氣呵成，到了最后一句，突然怎么也想不出合適的句子，學生們都眼巴巴在一旁盯著，搞得他很是狼狽。
這時候，如果有作詩 AI 暗中幫忙……
當然，以老師的傲骨，是斷然不肯讓 AI 來捉刀代筆的。
不過，AI 提供的對仗功能，很可能瞬間幫助他打開思路，妙句就很可能涌現了。
應用
其他的應用場景，也頗可期待。
例如有好事者，如今已經把“黑手”伸到了學術界。
Arxiv 這個預印本平臺，我給你反復介紹過的。
他們就把這些論文的內容，喂給了文本生成模型。
于是，機器一張口，就是洋八股了。
例如這里，我輸入了一句話，大意是“知識圖譜集成到Transformer模型，可以形成通用結構，從而達成強人工智能”。
別管我這句話看起來有多不靠譜。機器看到后，就立即開始醞釀，往后接著“云”了。
這里，你只需要不斷按下去 Tab 鍵，就可以像編程時代碼補全一樣，不斷有新的文字供你選擇。幾秒鐘，一個段落就寫好了。
你可能會擔心人們用它作弊。沒錯，這確實可能發生。但是更可能發生的是，人們在寫論文寫不下去的時候，通過這種補全，給自己提供一些開闊思路的語句。
尤其是英文論文寫作時，國內不少研究者已經想好了要說什么，卻會在遣詞造句上頗覺頭痛。
此時，這個應用就可能發揮很大功效。
如果你想自己嘗試一下機器作詩和寫論文，在我的公眾號“玉樹芝蘭”（nkwangshuyi）后臺回復“aipoem”，就能看到鏈接。
小結
讀過本文之后，希望你能夠放下對 AI 文本生成質量的苛責。轉而去思考，可以在它發展改進的過程中，快人一步，做些什么。
因為篇幅關系，本文只舉了作詩和論文寫作這兩個應用場景。在你的工作或者生活中，有沒有發現文本生成可以幫助你賦能的場景呢？
如果有的話，歡迎你在留言中，將它分享給大家。讓專業研究人員了解你的需求。只要需求足夠大，他們就有激勵，開發出更好用的應用，讓你和更多人享受科技進步的成果。
祝深度學習愉快！
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題圖: Photo by Jon Tyson on Unsplash
問題是，不是所有導師都具備喬布斯那樣的“現實扭曲力場”。學生感受到的，可能是一種長期的壓抑，最終釀成悲劇。
真誠，未必能幫你獲得眼前的小利益，但是可以幫你避開大損失或長時間的煩惱。
小結
這篇文章里，咱們談了研究生聯系導師，寫作套磁信的方法。這里梳理一下：
- 做好準備。篩選出你真正想追隨的導師。
- 傳遞信號。把你能創造、符合對方需求的價值充分表述出來。
- 注重感受。滿足對方的安全感與被尊重的感覺。
- 恪守原則。一定要實事求是，千萬別給自己的前途挖坑。
希望讀過本文之后，你的套磁信能寫得更有效。祝你的研究生階段學業有成，健康愉快！
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