如果最近的研究有任何迹象，我们未来的机器人霸主可能是一个相当艺术的群体。科学家们已经招募人工智能来制作半连贯的钢琴旋律和伴奏歌词，并制作简洁的片段(更不用说类似人类的)散文。在预印本服务器Arxiv.org上发表的一篇新论文(“Autonomous Haiku Generation”)中，斯坦福大学的学生Rui Aguiar和Kevin Liao负责一个机器学习系统，在给出第一行时生成最后两行ha句诗。

“诗歌是一种创造性的努力，很难在任何能力水平上掌握和实现，”Aguiar和廖写道。“我们的任务是使用人工智能和深度学习来产生高质量的haikus。”

正如人们可能会想象的那样，将AI模型与创造力相结合 - 或者至少可以传递创造力 - 并非易事。这对人最初开始着手解决短歌，或由五行组成的日本诗歌(第一和第三部分有五个音节，另外七个)，但形式较长的性质和缺乏适当的语料库迫使他们改变方向。(与短歌诗歌相比，ha句包含17个音节而不是31个音节和3个不押韵的短音。)

该团队在ha句一代的工作始于样本采购，其中包括从电子文本档案Bartleby中搜集和解析“数百首”诗歌。但是他们很快意识到他们需要更大的数据集，因此他们从流行的诗歌网站中挖掘了一个8000个工作强大的开源haikus集合。

在模型设计方面，研究人员选择使用长期短期记忆(LSTM)网络 - 一种能够学习长期依赖性的AI架构 - 捕获先前单词预测的背景，以进行后续预测。具体来说，他们从ha句的第一行接收了一个单词的滑动窗口，并用它来获得下一个单词的概率分布。在将数学噪声添加到其概率之后，他们选择具有最高概率的单词并在开始下一行之前选择行尾单词。

为了测试人工智能系统的排骨，研究人员招募了8位人类评估员，在单盲试验中与基线诗歌一起评分。结果表明，尽管AI的haikus可能不符合下一届IAFOR弗拉基米尔·德维德奖，但该模型实现了比预期更大的一致性：

如果不出意外，它可以证明人工智能有朝一日可以增强艺术过程。Adobe的研究人员最近提出了一种能够以Leonardo da Vinci，Vincent van Gogh和Johannes Vermeer的方式再现手绘画布的算法。其他研究人员正在试验幻觉猫，消防车，蚊子和瑜伽姿势的基础草图的系统。像Promethean AI这样的公司正在利用机器学习来帮助人类艺术家创造视频游戏艺术。一些最好的机器制作艺术品来自去年的国际RobotArt竞赛，该竞赛要求参赛者设计艺术倾向的AI和机器人系统。

“总之，我们发现在大多数情况下，[递归神经网络]是最有效的文本生成方法，”研究人员写道。“虽然我们的诗歌质量略有不同，但我们能够使用RNN以更高，更一致的水平产生连贯而有意义的诗歌，而不是其他[方法]。”