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[導(dǎo)讀] 人工智能也可以發(fā)明創(chuàng)造、申請專利?真有科學(xué)家這么想。此前,英國薩里大學(xué)的多學(xué)科研究項(xiàng)目使用了一個(gè)名為DABUS的人工智能,該人工智能進(jìn)行了兩項(xiàng)發(fā)明,并提交給了專利局。 第一項(xiàng)是一種新的飲

人工智能也可以發(fā)明創(chuàng)造、申請專利?真有科學(xué)家這么想。此前,英國薩里大學(xué)的多學(xué)科研究項(xiàng)目使用了一個(gè)名為DABUS的人工智能,該人工智能進(jìn)行了兩項(xiàng)發(fā)明,并提交給了專利局。

第一項(xiàng)是一種新的飲料,第二項(xiàng)則是一個(gè)信號裝置,用來幫助搜救隊(duì)定位目標(biāo)。

可惜,歐盟專利局日前駁回了兩份代表人工智能程序提交的專利申請,理由是它們不符合歐洲專利組織(EPC)的要求,即申請中指定的發(fā)明者必須是人,而不是機(jī)器。

對于歐盟專利局的回復(fù),研究人員顯然很不滿。研究人員之一、薩里大學(xué)(University of Surrey)的瑞安·阿博特(Ryan Abbott)就表示:“因?yàn)檫@些發(fā)明缺少一個(gè)人類發(fā)明家而拒絕承認(rèn)它們的所有權(quán),這不僅是一種過時(shí)的思維方式,也是一個(gè)重大障礙,它將成為人類努力開創(chuàng)壯觀新時(shí)代的絆腳石?!?/p>

阿博特此前曾稱,將人工智能發(fā)明的專利所有權(quán)轉(zhuǎn)讓給人工智能本身以外的任何人是不合適的。

他去年10月說:“如果我把一個(gè)想法教給我的博士生,而他們接著又提出了一個(gè)復(fù)雜的最終想法,這并不意味著我是他們專利的發(fā)明者,所以當(dāng)事情發(fā)生在機(jī)器身上時(shí)也是如此?!?/p>

他認(rèn)為,最好的辦法是將專利的發(fā)明人歸功于人工智能,然后將人工智能的人類所有者視為有權(quán)決定專利或從中受益的受讓人。

不過話又說回來了,關(guān)于AI是不是真的具有“創(chuàng)造力”,它們是否真的能憑借自己而“創(chuàng)造”出一樣事物,還是只是在機(jī)器學(xué)習(xí)的海洋里機(jī)械地歸納出一些似是而非的東西,這一直存在爭議。

目前,已經(jīng)有很多創(chuàng)造性的AI產(chǎn)生:

2016年,人類與一款人工智能合作便攜出了一首歡快的流行歌曲,人類作詞,而旋律則來自AI。這首歌被編程團(tuán)隊(duì)命名為“Daddy‘s Car”;

一款名為“Vincent”的AI能夠?qū)⑷祟愄峤坏漠嬜髦匦聞?chuàng)作為類似于19世紀(jì)和20世紀(jì)一些著名畫家的風(fēng)格的作品。這款A(yù)I經(jīng)過8000件藝術(shù)作品的訓(xùn)練;

在經(jīng)過100個(gè)小時(shí)的流行音樂訓(xùn)練后,一款A(yù)I創(chuàng)作了一首原創(chuàng)圣誕歌曲。研究團(tuán)隊(duì)要求AI創(chuàng)作一個(gè)描述性的故事,隨后將故事用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加以演奏;

一個(gè)名為“Shelley”的AI在經(jīng)過14萬個(gè)來自Reddit論壇的恐怖故事訓(xùn)練后,也成功編寫出了恐怖故事上;

微軟開發(fā)了一款名為Ruuh的聊天機(jī)器人,這款機(jī)器人不僅能聊天,還能作畫。該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),Ruuh創(chuàng)造的某些設(shè)計(jì)甚至比一些傳統(tǒng)設(shè)計(jì)更討人喜歡。

此外,研究人員們還發(fā)布了寫程序的AI、寫論文的AI、畫肖像的AI……

不同專業(yè)人士對此有不同的看法。IBM的John Smith表示:“我們需要定義什么是創(chuàng)造力……人工智能很容易隨機(jī)想出一些新奇的東西。但很難想出一些新奇、意想不到、有用的東西。”

IBM混合云高級副總裁Arvind Krishna說:“就在幾年前,誰能想到我們能夠教會計(jì)算機(jī)什么是癌癥,什么不是癌癥?我認(rèn)為教授人工智能什么是旋律或美麗是一種不同類型的挑戰(zhàn),因?yàn)樗饔^,但可能可以實(shí)現(xiàn)?!?/p>

Somatic公司CEO Jason Toy表示:“我們能把人類認(rèn)為美麗和有創(chuàng)造力的東西,試著放進(jìn)算法中去嗎?我認(rèn)為在相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi)這是不可能的?!?/p>

專家指出,教電腦創(chuàng)造與人類學(xué)習(xí)創(chuàng)造的方式有本質(zhì)的不同,盡管我們對自己的創(chuàng)造方法還有很多不了解的地方。薩塞克斯大學(xué)的認(rèn)知科學(xué)家Margaret Boden表示:“如果你有一臺能隨機(jī)組合音符的電腦,一個(gè)有足夠洞察力和時(shí)間的人就能想出一兩個(gè)點(diǎn)子。另一方面,一個(gè)有天賦的藝術(shù)家聽到同樣的隨機(jī)音樂,帶著一個(gè)全新的想法離開,這個(gè)想法會激發(fā)出一種全新的創(chuàng)作形式。”

她估計(jì),專業(yè)藝術(shù)家和科學(xué)家所做的工作中,95%是探索性的,或許另外5%才是真正能改變創(chuàng)造力的。創(chuàng)造性思維背后的許多過程仍是未知的。

IBM Watson副總裁兼首席技術(shù)官Rob High則認(rèn)為AI的主旨是幫助激發(fā)人們的創(chuàng)造力而非自己創(chuàng)造:“我們的目標(biāo)不是重建人類的思維,這也不是我們要做的事情。我們更感興趣的是激發(fā)人類創(chuàng)造力的與人類互動的技術(shù)?!?/p>

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