姓名：周雪宁
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【嵌牛导读】：继去年“机器学习生成恐怖图像”后，MIT研究人员在今年的万圣节推出了“AI写恐怖故事”的项目，利用RNN和在线学习算法，结合Reddit上人类写的恐怖故事资料，生成恐怖故事，生成的句子包括“它的皮肤冰冷苍白，好像在我的肺里来回移动，试图留在我的灵魂里”。那么人到底会被AI写的故事吓到吗？AI生成的恐怖故事是否与作家创作无异呢？让我们一起来看。
【嵌牛鼻子】：人工智能，深度学习,RNN,在线学习
【嵌牛提问】：AI生成的恐怖故事符合逻辑吗？人会被AI生成的恐怖故事吓到吗？MIT是如何实现这个过程的？AI会代替人类作家吗？
【嵌牛正文】：
万圣节来了。但今年的万圣节有些不一样。
MIT媒体实验室的一个研究团队设计了一个叫Shelley的AI恐怖故事作家。
据MIT Media Lab官方介绍，Shelley是一个由深度学习驱动的AI，“自小”就在Reddit NoSleep上阅读原创恐怖故事。现在它长大了，在随机的一小段文字中获得灵感，就能创作令人毛骨悚然的故事。研究团队也鼓励人们与Shelley互动，续写Shelley在推特上写的恐怖故事。
Shelley的名字源于英国作家Mary Shelley。Mary Shelley曾创作了第一部科幻小说《弗兰肯斯坦》。
今年10月21日，Shelley正式在推特上线，用户名是@shelley_ai。Shelley每小时就会在推特上写一个新的恐怖故事的开头，并以#yourturn（#该你了#）的话题标签邀请人类续写，然后Shelley会回复人类的续写，如此循环往复。如下图所示：
如此，人和AI合作写出了诡异却不失趣味，且不可预测的恐怖故事。这展现了创意与合作的特征。
“它的皮肤冰冷苍白，好像在我的肺里来回移动，试图留在我的灵魂里”
到目前为止，Shelley官网上已收录了99个完整的恐怖故事。
以Standing in the Woods这个主题为例，官网共收录了7个不同版本的故事，共有11名推特用户参与，发布的推特数有37个。
我们来欣赏一篇由Shelley与推特用户合作写出的恐怖故事：
译文：我从窗户外望出去，看到一个男人站在树林里。我吓傻了，然后追着他跑。我跑啊跑啊，突然意识到他根本不是一个人。而是某种更可怕的东西。它停下来，回头盯着我，呼吸喷在我的喉咙上。它很高，是一个没有面部特征的黑色人形生物。我不明白它为什么总是盯着看。我醒悟得太晚了，它在试图进入我的大脑。一个可怕的外星人般的声音充斥在我的脑袋里。我无法再跑。那一刻，时间似乎好像凝固住了。我感觉到有什么东西在挠我痒痒，一种永不停止的灼烧感。现在，我理解了它的目的：不仅要杀死我，还要抹除一切我存在过的印记。我无法移动，盯了它一会儿，感觉到它的皮肤冰冷苍白，好像在我的肺里来回移动，试图留在我的灵魂里。它逐渐占据了我的身体。我能感觉到它外星人般的存在。它选择了我，成为它的寄主。我感觉到它抬起了我的身体，接下来会发生什么？我很害怕。我看着我的“身体”在空中漂浮了13秒。在我最后残存的意识里，我为世界感到遗憾，因为世界即将终结。而我，作为外星人族群的一员，感到无比自豪。
RNN与在线学习算法的结合：AI讲的恐怖故事能吓到我们吗？
研究人员通过Reddit NoSleep网站上140000个原创恐怖故事来训练Shelley。
Shelley基于AI自有的学习数据库撰写恐怖故事的开头，此外通过回复人类的续写，增加了自己的知识库。
创造Shelley的研究团队有三人：Pinar Yanardag, Manuel Cebrian, Iyad Rahwan。Pinar Yanardag是这个团队的负责人，她说，“Shelley是多层次循环神经网络和在线学习算法的结合，可以随着时间的推移从人群反馈中学习。Shelley和人类协作越多，就能写出更多、更吓人的故事。”
Pinar Yanardhag是MIT Media Lab的博士后，她的个人签名是“我爱数据”。根据她此前发表的文章，她一直在自然语言处理（NLP）及其应用方面努力，在NIPS、KDD、EMNLP会议发表论文，提出了“Deep Graph Kernels”（一个统一的框架，可以学习图的子结构的潜在表示）、将词嵌入视为排序问题的WordRank，以及比对图的亚模型框架。她2013年就做了微博数据分析（Understanding and Analysing Microblogs,DC at WWW 2013），并在去年做了在线社区Reddit数据调查（Where does the narwhal bacon?Diversityand Discoverability in Online Communities, KDD 2016）。这次的让AI在人类辅助下进行恐怖故事写作的项目Shelly，也是在此前的这些研究和调查基础上展开。
研究团队表示，“Shelley的创造性思维天马行空。她写的故事包括一个怀孕男子在医院醒来，地板上有一张冷静微笑的嘴，镜子里的无脸男等等。Shelley写的故事有无限种可能性！”
据研究团队介绍，Shelley项目是为了一窥对人类与AI关系的恐惧心理，希望能更多了解机器如何唤起人类的情绪反应。研究人员Iyad Rahwan在邮件中写到，“人工智能的快速发展使人们非常担忧，比如可能带来的大规模失业和邪恶机器人灭绝人类。以上是人工智能在抽象意义上吓到人类。但是，AI能（以讲恐怖故事等方式）吓到我们吗？”
该团队曾在去年万圣节推出一款Nightmare Machine（噩梦机器）——计算机利用人工智能深度学习算法和邪恶的灵魂生成恐怖的“闹鬼”（haunted）风格图片。
在去年的项目中，研究人员使用“最先进的深度学习算法，了解闹鬼的房子或者犯罪城市的样子。然后，将学习到的风格应用于著名的地标”，算法成功从喂给它的元素中提取出了“恐怖”的模板，并将其植入地标建筑。“大多数的结果看上去确实相当可怕。”
为什么是RNN？深度学习的基础模型之一
RNN无疑是深度学习的主要内容之一，它允许神经网络处理序列数据，如文本、音频和视频。 它们可以用于将序列编码至不同层级的理解（抽象层次不同的知识表示）、标注序列，甚至从头开始生成新序列。一个 RNN cell在处理序列数据时一直被重复使用，Share Weights。
RNN的核心特征是“循环”， 即系统的输出会保留在网络里， 和系统下一刻的输入一起共同决定下一刻的输出。
这一点符合著名的图灵机原理。 即此刻的状态包含上一刻的历史，又是下一刻变化的依据。 这其实包含了可编程神经网络的核心概念，即， 当你有一个未知的过程，但你可以测量到输入和输出， 你假设当这个过程通过RNN的时候，它是可以自己学会这样的输入输出规律的， 而且因此具有预测能力。
这里A被称作 controller（图中是在处理序列数据，有个错误，最后应该是x3，y3）, 可以是FNNs（feedforward neural networks），也可以是RNNs，但RNNs能实现更多操作，因为它是 Turing Complete 的。
RNN在语言研究中得到广泛的采用。去年，谷歌就曾发布了一项名为“探索RNN极限”的研究，开源大规模语言建模模型库，含有大约 10 亿英语单词，词汇有 80 万，大部分是新闻数据。
AI会代替人类作家吗？
实际上，AI写小说已经不是新鲜事。去年，据日本朝日电视台报道，一篇由人工智能创作的小说在“星新一奖”的比赛中通过了初审，尽管这篇名为《机器人写小说的那一天》并未摘得最终奖项。
今年是该奖项自1981年设立以来，第一次碰到“非人类作者”。本次评奖中，共有1450篇小说参加，其中有11部是人工智能成果。所有作品必须经过四轮筛选，并且评审们并不知道哪些作品来自人工智能，哪些作品来自人类作者。经过第一轮后，东京立刻召开报告会，宣布由人工智能创作的短篇小说通过了文学奖的第一次评审。
原来，“利用人工智能进行小说创作”在日本大学中已经成为一个研究课题，日本公立函馆未来大学、名古屋大学、东京工业大学等纷纷组成团队，向文学奖评审团提交人工智能小说，以证实研究成果。
《机器人写小说的那一天》由日本公立函馆未来大学松原仁教授带领的团队提交，与MIT 的Shelly一样，整个写作过程并非由人工智能独立完成，还是需要人工设置好男女主人公、登场人物、故事梗概等，之后计算机再依据事先准备好的大量词句素材，选择使用，组合词汇，最终自动生成小说。在创作中，人工智能的作用占到20%，80%经过人类的编辑润色。
至于机器是否能真正取代人类作家，Iyad Rahwan说，“短期内，人类作家不必害怕。现在，AI算法能够生成高度结构化内容，如市场发展报告。也可以生成更为创意化的内容。但目前AI还不擅长生成复杂叙事。AI版的J.K.罗琳或斯蒂芬金出现还有待时日。但最后机器或许能够构建复杂叙事，探索科幻小说里的创新空间。”
