在人工智能如此火热的情况下，用AI系统撰写文章、写歌、创造视觉艺术已有不少例子，但问题是，你分得清它们是人类创作的还是AI系统创作的吗？

来自巴黎索尼计算机科学实验室的Gaetan Hadjeres和Francois Pachet在Johann Sebastian Bach的合唱歌曲上训练了他们的AI系统。选择这些合唱歌曲，正如MIT Tech Review所说，“因为它产生过程是阶梯式的，并用了算法。”训练这套AI系统使用了352首Bach的歌曲，它们被转换成不同的音符，共有2503个作品。这些作品，让1600名听众（包括专业音乐家和音乐系学生）中，有超过一半的人以为是Bach本人的作品。

如果是诗歌领域，AI系统就更具挑战了。在达特茅斯学院举办的比赛中，法官的任务是阅读14行诗与规定的押运句子。有些是人类写的，有些是AI系统写的。在这种情况下，所有的法官都能识别出哪些是人类写的，哪些是AI系统写的。

另外，用AI生成小说会怎样？一位机器学习爱好者分享了他用深度学习算法训练AI系统后撰写的《哈利波特》的小说，效果比较一般。

那么，AI系统是否会创造出可以等同于人类创作的作品？答案是：可以先通过人类创作的作品来了解人类是如何进行创造性思考。

虽然人类的理性思维和数学能力是与生俱来的，但我们仍然需要通过教育来充分实现这些能力。所以我们研究自然规律、逻辑谜题、伦理困境等等。然而，开奖，即使是我们中最好的人也会做出奇怪、不合理的决定，让我们产生各种偏见。

另一方面，人的情感、直觉和创造力只需要一点点的正式训练。每个孩子都会笑、哭、画画、创作、质疑、探索等等，更不用说教育了。教育是用来塑造这些能力的，教孩子们控制自己的情感，引导他们的创造力，以更精确和更为周到的考虑方式来创造。

AI是否可以学习创造艺术？

计算机系统是完全不同的。他们的算法任务表现优异，但缺乏人类天生的大部分能力。他们当然可以在毫秒内的时间完成复杂的数学计算，但如果跟电脑讲个笑话或者放一首爱情歌？就不行了呢。

因此，即使在人造智能发展迅速的当下，AI系统是否可以学习创造艺术是一个悬而未决的问题。然而，与创造力没有直接关系的领域的进步，仍然意味着还是有可能发生的。算法已经完成了人类设计出的一些最困难的逻辑难题。人工智能系统正在接受理解语言的挑战，比如虐杀游戏中玩得最好的人类玩家，比如上街准备证明自己是多么安全的司机。

这些技能中，有许多距离创意本身并不遥远。特别是语言，语言是非常遵循特定规律的，同时也允许进行艺术追求，比如讲故事和诗歌。

　　人类创造力的力量

鉴于这些心理过程的不同，人类的大脑是有逻辑和创造力的，是令人着迷的。逻辑以有序的方式运行在一组规则和过程上。另一方面，创造力和直觉可以是凌乱的，不过是直截了当的。

首先，我们应该承认至少有两种形式的创造力。我们可以把在比如淋浴房洗澡时想到的点子称为“a-ha”的创意例子。然后，当我们进行创造时，atv，拉伸我们的思想，像一个钢琴家一样，即兴演奏。在这两种情况下，焦点和认知都被放在了一边，而是让情感表达和潜意识来自由掌握。

思想徘徊，这种精神状态是放弃意识思想，让心灵走到哪儿算哪儿，这种状态已经不止一次与创作过程联系在一起了。点子从脑袋中如泉涌而出，激发一些让人意向不到的东西。与数学公式或逻辑结构不同，这些过程不容易以计算的形式重新创建。

很久以前，正式的心理学研究成为创造力，许多艺术家陷入了思想徘徊的力量中。超现实主义的画家Salvador Dali坐在椅子上时，手里握着钥匙，意识到在睡觉前的那些幸福的时刻，当奇怪的想法出现时，钥匙会掉下来，唤醒他。

然而不是每一个淋浴的过程都被认为是创意的过程。有些想法在第二天想来会觉得很可笑，一些之前脑中浮现的旋律过后觉得只是刺耳的噪音。创造力达到艺术状态还需要一些更微妙的事情。创造者必须懂得这些规则，才能有效地破坏它们。他们必须有一种感觉，一种适合他们在创造时的感觉或效果。这样一来，他们就是在某种程度上将新观念引入新思路中。艺术家以新的方式结合事物，从新的角度来看待他们，用的都是我们非常熟悉的材料，比如颜料、短语、旋律等等。