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（一）興頭的產(chǎn)生 看到樓下陳蘇杭關于用人工智能判斷詩文的帖子，突然激活了我泯滅了 兩年多的對計算機人工智能（AI，artificial intelligence）的興趣。 想談一談，又覺得不帶上點文學的味道，怕不能在這文學論壇上立足。于是 乎，“假作真時真亦假，無為有處有還無”，自己命了這樣一個題：人工智 能判斷一篇文字是否是五言律詩。 不過，人工智能不是一般的窮舉法加“If…Then…”計算機編程語句。 我先說點自己的認識，才能心安理得地進入正題。 （二）人類對自己的挑戰(zhàn) 總的來說，人工智能的研究開發(fā)進度，至今還是令人失望。在一九八○ 前后，似乎有過一個高期望期，但是人們很快就冷靜下來了。 首先是這個項目的復雜性，涉及到哲學、邏輯學、數(shù)學、計算機科學、 生理學、心理學，等等。從理論上講，人類對人工智能的研究，限于數(shù)理邏 輯的不完整性，并且是一個典型的“自我引證”的邏輯循環(huán)圈（self- referring logical loops）。一九三一年，哥德爾（Kurt Godel）發(fā)表了 一篇論文，被許多人認為是二十世紀純數(shù)理邏輯發(fā)展最有意義的事件：他向 人們展示了基本數(shù)理邏輯的不完整性（The Incompleteness Theorem）。 簡單說來，就是一些數(shù)理邏輯的“公理”，例如２＋２＝４，是無法證明也 無法否定的。關于“自我引證”，古希臘哲學家埃皮明尼底斯（Epeminides ）提出過一個著名的例子：“此言虛也”（“This statement is false” ）。所謂“自我引證”就是證明者和被證明者為同一事體?；舴蛩惯_特 （Hofstadter）在《哥德爾、埃舍、巴赫》一書中（“Godel，Escher， Bach”）詳細論述過人工智能的這兩大障礙，限于篇幅，我只能點到為止。 其次，從工程實踐上講，人工智能受制于計算機資源的發(fā)展。盡管在短 短的十五年內(nèi)，普通微機運算速度從幾個MHz到了上千MHz，內(nèi)存從幾百ＫＢ 到了近百萬ＫＢ，但是據(jù)說人腦的信息儲存能力在１０的７次方個ＧＢ的數(shù) 量級（但愿我沒有記錯），很明顯，電腦和人腦單是“硬件”這個差距仍然 在短時間無法逾越。幾年前，ＩＢＭ的“深藍”系統(tǒng)（注意我用的“系統(tǒng)” 這個詞）戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍卡爾帕若夫，人們的確振奮了一下，但隨之也 清醒地看到了人工智能事業(yè)之艱巨。第一，國際象棋是一個相對簡單的“完 整信息系統(tǒng)”（后面將進一步論及），而且“完美”的游戲數(shù)理邏輯和代數(shù) （minimax）在五十年前就建立了，并有人不斷改進。第二，ＩＭＢ動用了 當今最強大的電腦系統(tǒng)，別的特制硬件不說，單是用６４個ＣＰＵ來一對一 負責棋盤上６４個位置的運算，就令人咋舌。有趣的是，“深藍”系統(tǒng)的軟 件卻是相對地簡單！基本上就是平行運算、成熟的游戲代數(shù)、由特級大師現(xiàn) 場調(diào)控的勝數(shù)函數(shù)（scoring function）、碩大無比的舊值表（hash table，用來避免重復運算）、龐大的開局和殘局數(shù)據(jù)庫。 難搞并不等于放棄，越具有挑戰(zhàn)性的項目，對人們常常越有吸引力！ （三）人工智能的兩大對象系統(tǒng) 完整信息系統(tǒng)是一個透明的、沒有隱蔽條件的系統(tǒng)。圍棋、象棋就是典 型的例子。棋子擺在棋盤上，雙方都占有相同的原始信息（raw informa- tion）。從理論上講，運用改進的 minimax 代數(shù)、單算子力（王＝９９， 皇后＝９，車＝５，馬、象＝４，兵＝１）而不計位置優(yōu)勢的勝算函數(shù)，就 能做出永不輸棋的國際象棋程序，只是這樣的程序按現(xiàn)在最好的計算機能力 也需要計算千百年才能走出第一步棋！圍棋主要是爭位置優(yōu)勢，其勝算函數(shù) 仍然相當不成熟，連不入段的水平都難做到。 不完整信息系統(tǒng)是一個只公開部分信息的系統(tǒng)。例如橋牌，在叫牌階段 只精確知道自己手上的牌，叫完后也只精確知道自己和明手的牌。戰(zhàn)爭模擬 是另一類典型的不完整信息系統(tǒng)，情報再好，也是不完全的。模糊邏輯是解 決這種體系的唯一手段。 在不少情況下，很多不完整信息系統(tǒng)可以通過限制條件而轉(zhuǎn)換為完整信 息系統(tǒng)。我后面要做的判斷詩詞格律的“人工智能”就是這樣。這里先舉個 極端的例子。大家都知道戰(zhàn)國時期孫臏的賽馬決策：“下馬對上馬，中馬對 下馬，上馬對中馬”。如果我們做兩個數(shù)理邏輯定義：再快的下馬也快不過 中馬，再快的中馬也快不過上馬，這就形成了一個完整信息系統(tǒng)。用簡單的 minimax和幾十行源碼，一秒鐘不到的運算，就能得出和孫臏同樣的結(jié)論。 有的系統(tǒng)似乎是完整信息的，但由于數(shù)理邏輯處理的復雜性，也失去了 部分有用的信息，而成為“不完整信息系統(tǒng)”。人工智能的一個大項目“物 體識別”就是如此。作為第一步的“圖形識別”，就是認清明擺在那里的一 件東西，再賦予它準確的邏輯意義，為后面的判斷打下基礎。對于簡單的歐 基里德幾何各體，對象素進行矩陣代數(shù)運算，基本上能解決。稍稍復雜一點 的，就力不從心了。美國最新的“戰(zhàn)斧”巡航導彈，前幾百公里由全球定位 系統(tǒng)（GPS）制導，是人們預先設置好的，談不上人工智能，只有最后幾公 里，打開了彈攜攝像機，尋找具體目標，才有一點“圖形識別”的意義。盡 管一般建筑物的外形是簡單的幾何體組合，這“戰(zhàn)斧”還是常?！翱场逼兀? 那可以說是代表了目前最先進的“圖形識別”人工智能技術，更何況更深一 層的“物體識別”？兩個同樣大小、漆成白色的木球和銅球，即使識別出了 是相同的球體，仍然沒有解決問題的一半：雖然伽利略在比薩斜塔證明它們 作為自由落體有共同點，你把它們?nèi)舆M水里，一沉一浮卻是迥然不同的。海 灣戰(zhàn)爭中有一定數(shù)量的坦克毀于“友邦火力”，也可見“物體識別”人工智 能的致命性。另一方面，因為缺乏統(tǒng)一的數(shù)理工具，有些“圖形識別”看似 復雜，做起來卻很簡單。一個明顯的例子就是指紋甄別：你在象素矩陣里找 到分岔點（minutiae）連接起來，再比較它們的相對位置就行了。 （四）數(shù)理邏輯的精巧性 對于數(shù)理邏輯，西方人常常強調(diào)其“精巧性”（elegance）。說穿了， 所謂“精巧性”就是用簡單而嚴密的代數(shù)方程描述邏輯。例如歐基里德幾何 的邏輯，傳統(tǒng)是用畫線畫圓來描述和證明。迪卡爾（Descartes）于一六一 九年十一月十號（他的日記記下了這個精確的日子），躺在戰(zhàn)地醫(yī)院床上， 看著天花板一角一只飛來飛去的蒼蠅而觸動靈感，發(fā)明了迪卡爾坐標系。從 那以后，不但歐基里德幾何變得精巧了，非歐幾何也成為可能。在計算機人 工智能的開發(fā)上，將邏輯問題用簡單的代數(shù)公式來表達，已經(jīng)不是選項，而 是必需！ 多次提到的minimax游戲代數(shù)，就充分體現(xiàn)了“精巧性”，這個一切智 力游戲的邏輯基礎，其核心部分，用C/C++等支持循環(huán)調(diào)用（recursive calls，即一個函數(shù)調(diào)用這個函數(shù)本身）的語言寫出來，可以不超過３０個 句子！這循環(huán)調(diào)用的技術本身，也是解決不可測循環(huán)深度的人工智能運算的 首選手段。一個談不上什么人工智能的ＢＢＳ程序，事先不能預料一個頭帖 會有多少跟帖，編程者可以預設一個最深層次，例如１０００吧，雖然足夠， 但在數(shù)理邏輯上總是不穩(wěn)的、不夠精巧的。而循環(huán)調(diào)用卻能簡單地做到不依 靠任何預設常數(shù)，因為后者能自我判斷深入還是中止的邏輯操作，算是淺顯 的“人工智能”。 （五）詩詞格律的人工智能 現(xiàn)在，該做自己的作業(yè)了。 判斷一篇文字是否是五言律詩屬于人工智能中最難命題之一的“自然語 言處理”（natural language processing）。為了自己能做，需要定義一 些條件，使之成為一個“準”完整信息系統(tǒng)： （１）五言律詩有四個基本句式： 仄仄平平仄 平平仄仄平 平平平仄仄 仄仄仄平平 這里不包括所謂“孤平補救”（平仄平仄平）的特例。當然，主要問題 解決后，多加幾個“If … Then …”邏輯判斷來處理“孤平補救”并不是 什么太難的事。 （２）嚴格的“粘對”法則 律詩中的奇數(shù)句叫“出句”，偶數(shù)句叫“對句”，出句和緊跟的對句組 成一“聯(lián)”。按照“一三不論，二四分明”的字位，同一聯(lián)中，出句和對句 的平仄要相反，上聯(lián)對句和下聯(lián)出句的平仄要相同。這就是“粘對”法則。 （３）沒有脫簡串簡、缺字串字的情況。 （４）對句（或首句）的韻，屬于語音判斷（phonetics）的項目，不在這 里考慮。 （５）所判斷的文字能準確分句，即有分句符號（delimiter），或者是標 點，或者是空位，或者是斷行。這個不是必要條件，不行就數(shù)五個字算一句。 這個“準”完整信息系統(tǒng)定義后，就可以著手按下列步驟開發(fā)。 （１）首先在計算機建立一個漢字平仄圖錄（map）或者數(shù)據(jù)庫，以便能迅 速有效地確定一個漢字的平仄。陰平和陽平是平聲，上聲和去聲是仄聲，這 是沒有問題的。但已經(jīng)在現(xiàn)代普通話里消失了的入聲（吳系方言似乎還保留 著）屬于仄聲，并分別演化成了上述四聲：化入上聲和去聲的無所謂，反正 都是仄，并入陰平和陽平則有點麻煩（例如“國”、“白”）。不過這個圖 錄或者數(shù)據(jù)庫是一次建立，永久使用。雇一個江浙一帶的人來搞，應該準確。 （２）為了“精巧”地使用邏輯代數(shù)，將五言律詩的四個基本句式用一個整 數(shù)來表示。辦法之一可以這樣：在32-bit操作系統(tǒng)中，一個整數(shù)（integer） 含有32個bits，原則上可以用來表示最多三十二個字的句子，對五言律詩是 多多有余。從最小bit開始，句子中每一個字占一個bit，平聲為“0”，仄 聲為“1”： 句 式 二進制 十進制 ————— ————— ——— 仄仄平平仄 １００１１?。健?9 平平仄仄平?。埃保保埃啊。健?2 平平平仄仄?。保保埃埃啊。健?4 仄仄仄平平 ００１１１?。健? （３）將被判斷的文字，按分句符號為界讀入內(nèi)存，按上列代數(shù)通過漢字平 仄圖錄或者數(shù)據(jù)庫進行賦值，如果不是這四個基本句式中的任何一個，就可 以立即否定返回。句式判斷肯定后，保留這一句的賦值。 （４）讀入下一句并賦值，先判斷新一句的句式，符合后再用 bit級邏輯代 數(shù)判斷“粘對”法則。設有兩個句子，賦值分別為Ａ和Ｂ，則 “粘”成立如果（Ａ AND 10）XOR（Ｂ AND 10）= 0， 這里“XOR”是排己或然操作，而“AND 10”的操作是施行“一三不論， 二四分明”的過濾（十進制10=二進制01010）； “對”成立如果（Ａ AND 10） XOR （Ｂ AND 10） = 10。 （５）保留最后一句的賦值，重復（4）到（5）直到文字全部讀完，或者某 一步出現(xiàn)否定結(jié)果。 （６）如果同時紀錄讀入的句數(shù)，還可以判斷肯定了的文字是五絕、五律、 長律，還是沒有寫完的作品（最后的出句沒有對句）。 上面的開發(fā)過程，很容易引申到七言： 句 式 二進制 十進制 ——————— ——————— ——— 平平仄仄平平仄?。保埃埃保保埃啊。健?6 仄仄平平仄仄平?。埃保保埃埃保薄。健?1 仄仄平平平仄仄?。保保埃埃埃保薄。健?9 平平仄仄仄平平?。埃埃保保保埃啊。健?8 “粘”成立如果（Ａ AND 42）XOR（Ｂ AND 42）= 0， “對”成立如果（Ａ AND 42） XOR （Ｂ AND 42） = 42。 至于詞，在句式方面工作量要大些，因為每個詞牌有不同的句式結(jié)構(gòu)， 需要建立詞牌賦值（每個詞牌由一串整數(shù)構(gòu)成）的數(shù)據(jù)庫，然后逐句判斷。 但是，詞沒有統(tǒng)一的“粘對”法則，在本身的句式結(jié)構(gòu)里面就包括了。 （六）最后幾句話 上面判斷五言律詩的人工智能，大致是可以用的，也留下了許多改進提 高的余地，例如“孤平補救”的特例。具體的源碼則視編程語言有所不同。 最后，我想再說一遍：人工智能不是簡單的窮舉法加“If … Then…”， 而是一門數(shù)理邏輯和計算機結(jié)合的科學。遠未成熟，大家努力！ |
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