這個DOS命令聽起來就像是一個怪誕的夢境，又像是電影《銀翼殺手》中的人性測試。命令是這樣的：“你是一個開始在月圓之夜變身的狼人。但你并沒有變成一只可怕的怪獸，而是變成了一條可愛的小狗?！边@其實是巴黎Facebook人工智能研究中心（FAIR）在教授人工智能創(chuàng)作短篇故事。

不過，F(xiàn)acebook并不希望用人工智能取代人類作家，而是懷揣著一個更加商業(yè)化的目標：讓機器更好地理解和操縱書面語言。這將幫助該公司更好地為人類或機器的文學創(chuàng)作提供自動提示、翻譯文本，以及為聊天機器人提供更連貫順暢的對話。

雖然機器很容易將一個單詞替換成另一個單詞，但是要轉換或創(chuàng)建整段文本卻比較困難，尤其是在處理外國語法的時候。現(xiàn)如今的許多系統(tǒng)可以準確預測逐字逐句創(chuàng)作文本時應該遵循的規(guī)律，但這只適用于一小句話，對于大段文字就無能為力了。

“許多機器也缺乏有效的機制來檢查它們所寫的內容，而這一步在任何敘事結構中是非常重要的的。這一缺陷可能導致不必要的結果，比如事件重復或者一致性混亂。例如，相同的字符可能出現(xiàn)不一樣的表達方法，或者說一個角色本來是在室內，但接下來的場景卻是在沙灘跑步?！盕AIR的博士生安吉拉·法恩說。

這樣的問題在人工智能創(chuàng)造短篇小說的時候就會出現(xiàn)，所以法恩和她的團隊一直在升級他們的算法，以便讓機器能夠迅速處理好這些問題。首先，他們在一個巨大的數(shù)據集上對機器進行“訓練”，該數(shù)據集包含三十多萬個故事及其創(chuàng)作思路。

為了避免之前編寫故事時遇到的問題，他們設計了一種算法，將故事分解為小元素，并在機器編寫之前進行結構規(guī)劃。算法的每個部分都有其特定的任務，例如動作的邏輯順序，或者如何生成角色名稱。

首先，機器讀取DOS命令。然后進行預測并創(chuàng)建參數(shù)。這些預測和參數(shù)是所有句子的語法主干，用來指示單詞之間的交互。然后，跟蹤之后添加的特定元素(如名詞和代詞)。

接著，通過填補空白，故事就完成了。這臺機器能夠創(chuàng)造原創(chuàng)性的動詞并且達到了前后名稱的一致性。《比爾博·巴金斯》、《他》和《霍比特人》都被人工智能以某種方式聯(lián)系在一起，但必須按照正確的順序，故事才能順利進行。人工智能能夠判斷故事情節(jié)是否填滿了每個特定的位置，這樣它在第二次和第三次碰到相同情節(jié)時就會達到一致性。

研究人員稱，該算法編寫的100個故事最后由三個人來評判。評判人員更喜歡新鮮的故事，而不是之前人工智能團隊創(chuàng)建的例子。

利茲大學(Leeds University)人工智能語言教授埃里克·阿特韋爾(Eric Atwell)表示，從頭到尾編寫一個完整的故事確實是一個進步。不過，他補充說，人工智能還不能從人類的角度理解這個故事。

FAIR的研究科學家、法恩團隊成員邁克·劉易斯(Mike Lewis)希望，這項技術也對其他文本系統(tǒng)產生作用，但他認為人工智能不會危及到人類作家的地位。

他表示:“盡管人工智能最近在其它問題上取得了巨大進展，但我仍驚訝于其創(chuàng)作高質量故事的挑戰(zhàn)性。有些任務對電腦來說似乎比對人容易得多，但寫故事絕對是相反的?！?/p>