教学参考-29

教学目标

重温古诗词的特点，引导学生理解人类诗人与机器诗人在诗词创作方面的优势与劣势
讲授机器做诗的基础方法，引导学生思考这些方法的基本原理以及各自的优缺点
引导学生讨论人工智能在美学理解、艺术创作方面的可行性

教学内容

诗词是中华民族的文化瑰宝

诗歌承载着一个民族的文化底蕴和历史传承。优秀的诗歌流传千载，成为一个民族的文化瑰宝。早期诗歌起源于劳动人民在生产生活休闲创作的劳动号子，入乐为歌，不入乐为诗。慢慢演变成格式固定，音律协调的文学形式。诗歌早期格律要求较低，称为古体诗，包括《诗经》《楚辞》及乐府诗等。唐代以后格律日渐严格，形成近体诗，到宋代衍生出词，元代则形成格式更灵活的曲。

机器作诗的意义

不论是哪种类型，诗歌都具有极强的艺术性和感染力，是人类情感的集中体现。诗歌创作十分困难，只有才情俱佳的大诗人才能写出好的作品。历史上的诗人，无不是惊才绝艳之辈。如果机器学会做诗，而且能打动人的话，那可能意味着机器具有模仿人类感情的可能。同时，诗歌具有极强的创新性，如果机器能够做诗，说明机器学会了创新。因此，机器做诗本身，不仅是个技术性的工作，更重要的意义是探索机器与人在基础感情、基础创新能力等非传统智能活动方面的共通性。

古诗的特点

本讲的主要内容关注格律诗的创作。这种诗在格式上具有严格要求，诗人需要在约定的字数内写出合韵、合律的句子，且要求句子通顺、意境优美。具体如下：

字数合理：诗词都有约定的字数，不能更改。如绝句，只能是四句，每句5个或7个字。
韵脚一致：特定句子最后一个字韵母相同，称为押韵
平仄合规：特定的位置满足平仄要求，以求朗朗上口。对格律诗，格律的基础要求可以总结为“一三五不论，二四六齐全”
语句通顺：要求用词合理，表达完整连贯的意义
意境优美：要有意境上的美感，激发读者的内心共鸣

在如此复杂的要求下写出一首诗来，无异于戴着脚铐跳舞，非常困难。

机器作诗的优势和困难

机器作诗并不困难。以七言绝句为例，只要选出7×4=28个字来，保证这些字满足绝句的韵律要求，就可以做出一首诗。问题是，写出的诗是否具有较高的质量，能不能引起人的感情共鸣。

机器作诗的优势：机器可以快速搜索所有汉字，保证写出的诗押韵与平仄合规，而人类诗人要做到这些需要反复尝试选择。例如，可以查《诗学含英》《笠翁对韵》等关于用词及格律方面的书，保证选的字合韵合律
机器作诗的困难：机器对人类的语言并不理解，因此难以生成语法和语义通顺的句子，难以营造出吸引人的意境。

机器作诗的基本方法

拼凑法: 将诗句的词打乱，再按诗的格律要求拼起来，即可得到新诗。这样生成的诗往往合韵合律，但常常语意不通
统计模型法：人类语言有很强的规律性，一些字和词总是同时出现在一首诗中，如“春”和“花”，“山”和“水”。利用这一特点，可以在作诗时优先考虑那些总是在一起出现的字，特别是前后经常搭配在一起的字。微软亚洲研究院提出一种基于统计模型的作诗方法，它认为诗的前一句和后一句有很强的相关性，因此可以由前一句生成下一句。这样一句句往后生成，就可以得到一首合理的诗。
神经网络法：统计模型法不能理解每个字、每个词的意义。神经网络方法可以模拟人的大脑，将不同意义的字置于语义空间中的不同位置，意义相近的字互相靠近，意义不同的字互相远离。这样就可以形成对汉字语义的某种“理解”。基于这一理解，生成的句子会更加合理。同时，神经网络还可以描述字与字，词与词之间的前后搭配关系，特别是较长句子的前后关系，从而使得生成更加流畅。

作诗的题材选择

一般来说，机器作诗时需要用户给一个关键字或一句话作为输入，机器以此为题材可以写出应景的诗来。也有研究者利用其它方式，比如给一幅画，或一首音乐，一篇文章，都可以写出一首诗来。