不得不吐槽一下书名的翻译，The Creativity Code: How AI Is Learning to Write, Paint and Think直译为《创造力的代码：AI如何学习写作、绘画和思考》，不知道为什么翻译为《天才与算法：人脑与AI的数学思维》，显然偏离了原意。从本书内容来看，虽然作者是数学家，但是并不是完全用数学思维理解AI，用“算法思维”这个词才更贴切（如果实在要创造性翻译的话）。
言归正传，本书让我想起了另一本关于AI的书《哥德尔、艾舍尔、巴赫》，和本书一样非常重视跨领域的研究，甚至领域都高度重合：数学、绘画、音乐等。只不过本书的核心问题是AI是否能够获得创造力，是否能够输出比输入更多的东西。作者和我一样，都认为AI获得创造力是可能的，一些人觉得不可能是因为“狭隘的人本主义”作祟（p173，即机械工业出版社第1版第173页，下同）。
作者结合例子分别分析了人类和AI如何创作艺术、研究数学和写作，其中AI如何绘画给我留下了深刻印象。AI缺乏真实世界的体验，更多的是在模仿人类画家。通过算法显然可以找到人类画作的规律，然后依葫芦画瓢模仿即可。然而，真实世界的体验造就了每个画家和他们的画作，从这个意义上说，AI无法真正理解和创造伟大的画作。这一点我非常赞同，我认为人类画家的创造力来自于各种生活体验对大脑的持续刺激，到一定阶段形成了某种和谐、巧妙的结构，然后被表达出来，精准地传达了人类的某些情感、体验、记忆……从而触动欣赏者的心灵。AI要实现这一点显然还有很多工作要做，不仅要构建AI的基本算法，还需要给它来自真实世界的刺激。即使是单纯模仿人类大师，目前的AI也存在很多技术问题，例如AI可以在局部层面捕捉细节，但缺乏将这些局部联系起来构成一种让整幅画面令人满意的能力（p126）。解决这些问题还需要我们对算法进行改进，阻碍改进的一个因素是我们缺乏参考和启示：人类自身也不知道自己是如何绘画的。总而言之，创造具有创造力的AI还有很长的路要走。
展望未来，作者表达了对机器获得创造力之后的担忧。作者认为人们创造艺术与数学是为了交流思想，从而体会做其他人的感觉，这是人类之所以为人类的原因。一旦机器拥有了超越人类的创造力将能够不厌其烦地不停创造，这是否会使艺术贬值而且偏离了艺术的意义。除非，我们使得机器和人类一样具有意识和同理心，这正是我的目标：强人工智能。
此外，作者介绍了AlphaGo诞生过程的很多细节，这些细节很难在一般的报道中读到。DeepMind创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）在一次参加国际象棋比赛时想到，这是否是在浪费大脑，他的智力是否能够用在更有意义的事上（p23）。这也是我曾经思考过的问题：这个时代最需要什么，最聪明的人会去做什么？我得出的结论是人工智能，因为人工智能一旦取得突破带来的将是各个领域的突破，人工智能能够帮助甚至替代人类研究和工作，将带来生产力的极大提升，正如DeepMind的口号：首先解决智力问题，然后用它来解决其他问题（p93）。更何况，在这样一个计算机等机器高速发展的时代，人工智能的重大突破是完全可能也是迫切需要的。DeepMind成立之初筹集资金时，硅谷的投资人希望哈萨比斯把公司搬到硅谷去，但是作为土生土长的伦敦人，哈萨比斯相信家乡还有很多人才没有被发掘，因此拒绝了这个提议（p26）。由此可以看出英国人其实比较“独立自主”，而且我发现英国人写的书特别喜欢引用英国人的工作，本书就是一个典型例子，我看过的另一本书《人类的终极命运：从旧石器时代到人工智能的未来》也是如此。在人工智能领域，美国的确是一家独大，但是欧洲国家并不是没有自己的特色，不会过于跟在美国后面，这一点我感到我国做的远不如欧洲，虽然我国的数学、计算机基础都相对薄弱，但是如果重视创新的话，也能够有很多不错的成果。
使AI拥有创造力当然是很棒的想法，这意味着AI的能力范围有了极大的扩大，但是创造力毕竟是AI最难获得的能力之一，需要更多开创性的研究。本书倾向于科普性质，介绍了具有创造力的AI的研究进展，并没有提出对创造力的全新的深刻见解，但是仍然给我很多启发，总体而言是一本好书。
