藏“敘”于“器”

敘事方式不僅僅是文學(xué)的一種形式元素，事實上也是由政治環(huán)境、科學(xué)技術(shù)、人與人之間的信息交流途徑等多種因素促成、能夠體現(xiàn)一個時代整體文化氛圍的話語共同體，也是透視人文精神與工具理性的一把鑰匙。人類無可置疑地已經(jīng)步入人工智能時代，人工智能與數(shù)字人文變得炙手可熱，顛覆和革新了我們對于藝術(shù)時空的理解。周臻：《人工智能藝術(shù)的審美挑戰(zhàn)與反思》，《山東社會科學(xué)》2019年第10期。在人工智能時代，大數(shù)據(jù)是原動力，計算能力是支柱，這兩個特征不斷融入敘事學(xué)中，形成人工智能時代獨特的敘事學(xué)研究生態(tài)。當(dāng)前人工智能寫作的本意并非創(chuàng)造出供人娛樂的藝術(shù)品，其初衷是解決機器自然語言理解、視覺識別和情感計算等技術(shù)問題。陶鋒：《人工智能推動文學(xué)新發(fā)展》，《中國社會科學(xué)報》2019年6月17日。而人工智能技術(shù)與文學(xué)敘事現(xiàn)在常常被認(rèn)為是相互競爭的關(guān)系，甚至讓文學(xué)界產(chǎn)生了前所未有的危機意識。本文試圖闡釋人工智能文學(xué)敘事并非簡單的“暴力結(jié)合”與“拼貼”，而是在復(fù)雜生態(tài)下形成的交叉研究成果。

到目前為止，人工智能敘事模型的研究成果被許多學(xué)者認(rèn)為游離于傳統(tǒng)文學(xué)敘事理論之外，顛覆了傳統(tǒng)文學(xué)創(chuàng)作與審美的人文屬性。這種看法的形成主要是因為人工智能文學(xué)敘事在早期研究工作中所使用的文學(xué)文本數(shù)據(jù)過于局限，且在句法與文體上都過于簡單，其創(chuàng)作主體也不是文壇大家，只是冰冷的機器，與“文學(xué)作為人學(xué)”相背離，因而被貼上了“非文學(xué)”的標(biāo)簽。從人工智能文學(xué)敘事發(fā)展史來看，這些結(jié)論未免顯得些許武斷，本文將對人工智能文學(xué)敘事的經(jīng)典模型進行梳理，并從傳統(tǒng)文學(xué)敘事的視角概述人工智能文學(xué)敘事模型開發(fā)與發(fā)展的復(fù)雜生態(tài)，從敘事學(xué)的角度分析人工智能模型的科學(xué)性，并在一定程度上展望文學(xué)敘事在與人工智能交叉融合中的發(fā)展契機。

一、溯源人機協(xié)作的生長點——文學(xué)敘事的人工智能方法研究歷程

文學(xué)敘事與人工智能技術(shù)最初邂逅是在20世紀(jì)70年代，起初被稱為“Story Generation”，即敘事生成模型。其雖然誕生歷史悠久，并以前瞻性和獨創(chuàng)性，早期在自然語言處理和其他模擬人類敘事構(gòu)思故事行為方面做出了努力，但隨后在對接文學(xué)敘事理論方面認(rèn)知的不暢導(dǎo)致了這種交叉研究很長一段時間陷入停滯。真正形成研究規(guī)模是在20世紀(jì)90年代，圍繞著敘事智能化的概念，出現(xiàn)了一次大繁榮。

敘事生成模型發(fā)展經(jīng)歷了大約五個階段，這種敘事的人工智能方法最早啟發(fā)于敘事學(xué)中的“故事語法”概念。1968年，弗·雅·普羅普在《民間故事形態(tài)》提出，“根據(jù)故事的組成部分、這些組成部分之間以及與整體之間的關(guān)系對故事進行的描述”。②③〔俄〕弗·雅·普羅普：《故事形態(tài)學(xué)》，第7頁，北京，中華書局，1982。普羅普對100部俄羅斯童話的結(jié)構(gòu)進行了詳盡的成分描述，將每個個體角色功能抽象出來，“作為故事中穩(wěn)定不變的元素”，

②構(gòu)成“故事的基本組成部分”，

③獨立于表演者。童話的一般描述可被解釋為故事語法。普羅普也因此被稱為故事語法的先驅(qū)或“始祖”。普羅普的“角色功能排序”作為敘事生成模型的一個元公式，激發(fā)了眾多以建構(gòu)或解決問題的技術(shù)及制作敘事語法的敘事生成模型和交互式敘事系統(tǒng)。例如MINSTREL模型。但普羅普的敘事學(xué)描述實際上只是故事結(jié)構(gòu)的一些原則，與自然語言中的審美價值或效果、無序組織或表面表現(xiàn)沒有任何聯(lián)系。在實現(xiàn)的故事生成模型中，普羅普的想法通常與其他故事語法相結(jié)合，通常被視為一個起點。根據(jù)普羅普的民間故事形態(tài)學(xué)理論，魯梅哈特在1975年提出了人工智能敘事的第一個計算方法：他假設(shè)每個故事中存在一個穩(wěn)定的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，就像英語中的“主語+謂語+賓語”一樣，比如：他提出的“場景+情節(jié)=故事”。以上第一階段研究重點在探索理解與建構(gòu)故事以及更加具有普遍性的敘事結(jié)構(gòu)。

第二階段重點是探索語篇句子之間聯(lián)系的普遍性問題，這一時期提出了一套早期語篇理解理論——CD理論。CD理論有兩個目標(biāo)，首先是要發(fā)展一個新型的語義表示系統(tǒng)，使同語言中相同句子或者不同語種具有相同意義的句子以一個統(tǒng)一的方式表示。在CD結(jié)構(gòu)中，一個動詞原形框架可以無縫替換另一個動詞原形框架，其本質(zhì)上是以動作為中心的案例框架，這樣動作的組合可以來表示更加復(fù)雜的意義。CD理論第二個目標(biāo)是一個句子中的引申意義可以在CD結(jié)構(gòu)中明確化。CD結(jié)構(gòu)通過將意義分解為概念預(yù)設(shè)并按照角色設(shè)定進行填充，從而盡可能多地表示每個句子的引申義。Jichen Zhu，D.Fox Harrell：The Artificial Intelligence（AI）Hermeneutic Network：A New Approach to Analysis and Design of Intentional Systems，Proceedings of the 2009 Digital Humanities Conference，（June，2009），P.301.

第三階段出現(xiàn)了“腳本”“框架”的概念。尚克和阿貝爾森在1977年提出了利用刻板印象的模式化看法來理解文本，并首次將“腳本”概念運用在人工智能敘事實現(xiàn)中。腳本包含特定情況下事件的因果鏈，當(dāng)在敘事中遇到該情況時，腳本會被激活，并且預(yù)先構(gòu)建的事件序列被提供給處理器。

第四階段重點在于當(dāng)腳本機制內(nèi)容不具有可讀性時，如何讓敘事與讀者更好地建立溝通，主要方法是建構(gòu)敘事中人物的動作計劃和目標(biāo)加強理解。尚克、阿貝爾森和威倫斯基是在文本理解中敘事人物在計劃與目標(biāo)理解領(lǐng)域最有代表性的學(xué)者，他們的研究靈感來源于人工智能領(lǐng)域中旨在模擬人類認(rèn)知的過程。

第五階段是文本主題數(shù)據(jù)庫的建構(gòu)。威倫斯基在1983年提出“元計劃”，這個概念的提出激活了人工智能機器理解敘事的一個重要環(huán)節(jié)：主題認(rèn)知的應(yīng)用，即對敘事模式的認(rèn)知框架。Lehnert1981年提出將敘事描述為由心理狀態(tài)、消極事件和積極事件組成的情感狀態(tài)圖，這些情感狀態(tài)圖通過實現(xiàn)、終止、等價和主題認(rèn)知聯(lián)系在一起。Lara J. Martin，Prithviraj Ammanabrolu，Xinyu Wang：Event Representations for Automated Story Generation with Deep Neural Nets，The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence（2009），P.868.

總結(jié)來說，人工智能文學(xué)敘事從關(guān)注構(gòu)成故事的普遍性結(jié)構(gòu)到故事“意義”的內(nèi)部建構(gòu)，從早期只關(guān)注孤立句子的表達到構(gòu)建跨語言的語篇普適系統(tǒng)，人工智能文學(xué)敘事發(fā)生了深刻的變革，呈現(xiàn)出由點及面、迭相遞進、推陳出新的發(fā)展態(tài)勢。

二、機器的肉身化——文學(xué)敘事人工智能方法開發(fā)與發(fā)展的敘事學(xué)生態(tài)

人工智能有一對“雙親”，即人工智能所服務(wù)的人類以及創(chuàng)建與實現(xiàn)人工智能的機器。人工智能是人類智慧與智能機器結(jié)合的數(shù)據(jù)化精確處理的容器，是兩種截然不同的思維方式相互組合的舞臺。盡管人工智能敘事利用并強化了通過模擬人類敘事能力使世界變得有意義的人類預(yù)設(shè)，從此不免讓文學(xué)敘事披上了非人類、算法、程序與機械的味道，但“形散神不散”，人工智能文學(xué)敘事在開發(fā)與發(fā)展肌理上根植于文學(xué)敘事學(xué)生態(tài)。

（一）文學(xué)敘事創(chuàng)作主體性多樣態(tài)

在人工智能敘事中，創(chuàng)作的基本目標(biāo)是完整故事的生成，文本被視為程序中的文檔或者數(shù)據(jù)，其推崇模板式的風(fēng)格集合，而不是多樣的風(fēng)格。在文學(xué)創(chuàng)作中，人類是以生理機能與精神儲備為基礎(chǔ)，創(chuàng)作流程依賴身體機能與精神力。人工智能敘事創(chuàng)作則依賴數(shù)據(jù)、算法與數(shù)學(xué)模型，在敘事創(chuàng)作方面與人類有所差異。以小冰為例，人工智能敘事創(chuàng)作主要應(yīng)用了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法RNN，RNN處理數(shù)據(jù)的重點在于序列結(jié)構(gòu)，以線性方式編碼，具有較強的計算與建模能力，適合于寫詩作文。RNN擁有內(nèi)部記憶功能，并將所記憶的信息存儲在連接權(quán)上。小冰的詩歌創(chuàng)作靈感來源于人類提供的圖片，也就是視覺。但就人類而言，一千個讀者就有一千個哈姆雷特，不同讀者對于觀察到的對象所感知的情感多種多樣。所以，給定小冰一張圖片后，它會從圖片中提取物體與情感的關(guān)鍵詞，基于關(guān)鍵詞在人類為其輸入的“現(xiàn)代詩歌庫”中找到關(guān)聯(lián)性并擴展出相關(guān)關(guān)鍵詞，最后使用“詩歌庫”訓(xùn)練好的RNN模型來逐漸從關(guān)鍵詞中組詞成句、組段成篇，在人類建模的基礎(chǔ)上，選用匹配度較高的文字模塊進行組合、聚合，構(gòu)成句、段、篇，而后經(jīng)人類修改，但這步并非必需環(huán)節(jié)，主要是針對人工智能對較復(fù)雜的文字系統(tǒng)所出現(xiàn)的一些病句進行修改。

（二）敘事分析由繁到簡，提煉普遍性

人工智能敘事關(guān)注敘事結(jié)構(gòu)，旨在指導(dǎo)創(chuàng)建敘事“意義”的機器語言表示;而在文學(xué)敘事領(lǐng)域，敘事分析不僅關(guān)注敘事內(nèi)容，還包括對敘事風(fēng)格、修辭結(jié)構(gòu)、隱喻與明喻分析以及敘事背景等方面的分析，而且將其作為社會研究一種方法，更加注重實用主義話語分析，如敘事者微觀互動脈絡(luò)以及宏觀社會歷史脈絡(luò)分析。在人工智能敘事中，敘事分析更加注重對敘事產(chǎn)生過程的核心節(jié)點的提取與凝練，以作為下一步開發(fā)與改進模型的經(jīng)驗，不會去分析敘事風(fēng)格等修飾節(jié)點;更關(guān)注結(jié)構(gòu)骨架以及各敘事成分之間的相互關(guān)系，其主要目的是提取敘事過程中的一些核心概念。比如，Afanasyev模型的根本概念就是敘事結(jié)構(gòu)，因而模型被設(shè)計成層狀結(jié)構(gòu)，共包含六個子模型：敘事“導(dǎo)演”、情節(jié)生成器、場景生成器、機動篩選管理器、草案影射模型以及自然語言生成模型，其中模型底層是敘事導(dǎo)演模型、情節(jié)生成器與場景生成器，這三個子模型構(gòu)成故事骨架;Pablo Gervas，Gonzalo Mendez，INES：A reconstruction of the Charade storytelling system using the Afanasyev Framework.Eugenio Concepcion，ICCC Ninth International Conference on Computational Creativity，（2018），p.48.存儲層是草稿映射層與機動篩選管理器，這一層負(fù)責(zé)保存節(jié)點、概念間的關(guān)系、規(guī)約的所有數(shù)據(jù);效果層包括自然語言生成模型，其負(fù)責(zé)將前兩層所產(chǎn)生的抽象的故事內(nèi)容轉(zhuǎn)化為人類可讀文本?？傮w來說，文學(xué)敘事中的敘事分析注重敘事經(jīng)驗以及敘事社會生態(tài)的再現(xiàn)，注重縱向與橫向的審美特殊性與涵化影響挖掘，重點是與敘事者相關(guān)的修飾性敘事節(jié)點;人工智能敘事則更加關(guān)注與敘事效果息息相關(guān)的各敘事節(jié)點的功能性，拋開枝葉直取主干，探索能夠廣泛應(yīng)用的普適性敘事功能節(jié)點。

（三）人工智能敘事空間的“超弦”延伸與意蘊敞開

實際上，當(dāng)人工智能技術(shù)與文學(xué)敘事相結(jié)合時，它便已經(jīng)扭曲了敘事空間，并慢慢將敘事空間推向“未知”。人工智能敘事空間從二維敘事到“超弦”敘事是人工智能時代敘事空間的擴展。人類所生活的客觀世界是三維的，意味著傳統(tǒng)的文學(xué)敘事很難擺脫現(xiàn)實空間的束縛，而在人工智能“筆”下，文學(xué)敘事空間在人物、情節(jié)設(shè)置、道具和任何在敘事空間中物理地或抽象地存在的元素集合中，可以脫離現(xiàn)實空間而呈指數(shù)擴展，就像脹氣太多的氣球，文學(xué)敘事維度被打散，散落的、零碎的“時間弦”無限延伸開來，形成“超弦”敘事。

在傳統(tǒng)文學(xué)敘事領(lǐng)域，人類作者在敘事創(chuàng)作時，敘事是受到作者自身認(rèn)知水平約束的，是從已知的知識儲備到已知的敘事空間。當(dāng)人類操縱非人類性質(zhì)的人工智能機器時，敘事亦是受到人類約束，但約束的程度隨著敘事模型自動化程度遞減，其敘事空間從“已知的數(shù)據(jù)庫到已知的敘事空間”到“已知的數(shù)據(jù)庫到未知的敘事空間”，并且存在進一步向“未知的數(shù)據(jù)庫到未知的敘事空間”的可能性，甚至人工智能體系結(jié)構(gòu)也會超出其開發(fā)者想象且無法預(yù)見的方式進化，尤其隨著人工智能敘事模型在遺傳程序的運用，更加無法保證會出現(xiàn)符合人們想象的敘事空間。人工智能模擬人類敘事能力除了要實現(xiàn)全自動模擬，另一部分目的是打開文學(xué)敘事的另一種可能性。虛擬空間與現(xiàn)實生活空間通常分屬于不同的維度，人工智能文學(xué)敘事卻顯示出兩種敘事空間邊界跨越與重合的可能性。人工智能詩人小冰是個愛做夢的“少女詩人”，在它的詩集《陽光失去了玻璃窗》中出現(xiàn)頻次最多的詞便是“夢”，這部詩集在文學(xué)接受的過程中可能會產(chǎn)生真實與虛構(gòu)的時空混亂，比如：夢中做夢，夢中的苦楚是美麗的光景的夢中，在夢里尋夢失眠，等等。微軟小冰：《陽光失了玻璃窗》，第25-33頁，北京，北京聯(lián)合出版公司，2017。 在小冰的敘述內(nèi)容中，把虛擬與現(xiàn)實進行了莫比烏斯環(huán)粘連，真實世界中的小冰在創(chuàng)作一個夢的世界，在夢的世界中講述了“我”在夢的世界中尋夢而失眠的內(nèi)容，從而達到了虛擬空間與真實空間上內(nèi)容無規(guī)律、有層次的擴展。

（四）由敘事接受美學(xué)衍生的人工智能交互式敘事

人工智能技術(shù)實現(xiàn)了作者、機器與讀者（用戶）的三向創(chuàng)作。基于羅蘭·巴特和沃爾夫?qū)ひ辽?977年提出的文學(xué)文本的接受美學(xué)，人工智能敘事產(chǎn)生了交互式敘事概念，交互式敘事過程被敘事接受者視為一個積極和富有建設(shè)性的過程。Inna Adamivna Livytska：The Art of Narration and Artificial Narrative Intelligence：Implications for Interdisciplinary Research，Journal of Narrative and Language Studies，VOL.7，NO.13，（December 2019），p.309.交互式敘事模型不僅向用戶講述故事體驗的質(zhì)量，而且能夠在敘事的連貫性和用戶的理解能力方面找到平衡。由于任何敘事的可理解性在一定程度上取決于它的連貫性——讀者理解故事中事件之間關(guān)系的能力，無論是在故事世界中——如動作之間的因果關(guān)系或時間關(guān)系，還是在故事的講述中——如用于將動作意義傳達給讀者的視角序列下的選擇，交互式敘事模型在構(gòu)建故事時尊重讀者的一致性，明確地將故事世界中的每個動作與其敘事整體結(jié)構(gòu)聯(lián)結(jié)起來。交互式敘事基本原理是將敘事角色實現(xiàn)為能夠以可信的方式對用戶和敘事空間作出反應(yīng)的自動化故事生成子模型。故事來源于這個子模型在敘事空間中的話語和行為，這樣可以使故事世界中的角色能夠?qū)τ脩魣?zhí)行的任何操作做出即時反應(yīng)。交互式敘事模型的核心在于自動化故事生成子模型是一個監(jiān)控自主角色和用戶角色相對于推動故事向前發(fā)展的局部序列圖。交互式敘事模型原理之二是敘事中介，即將角色行為的控制權(quán)交給一個集中的“作者”代理人。該模型生成一個線性敘事來表示應(yīng)該告訴用戶的理想故事，然后考慮交互用戶與敘事世界和其他角色交互的所有方式。生成的故事包括模型控制角色執(zhí)行的操作以及用戶控制角色應(yīng)執(zhí)行的操作。對于用戶做出的每一個有可能嚴(yán)重偏離系統(tǒng)提出的線性故事的動作，系統(tǒng)都會從偏離點動態(tài)生成另一個故事線。

三、肉身的機器化——基于復(fù)雜生態(tài)的文學(xué)敘事人工智能技術(shù)

在試圖描述人工智能文學(xué)敘事的技術(shù)實踐前，繞不開一個方法——故事生成法，它是目前作為橋接文學(xué)敘事與人工智能最為圓潤的綜合方法。從歷史的角度看，模擬敘事是人工智能技術(shù)最早涉獵的人類能力模擬項目之一，從簡到繁，從簡單故事建構(gòu)到復(fù)雜敘事建模，一步步實現(xiàn)模擬復(fù)雜人類敘事能力。人工智能敘事生成看似將人類作者完全排除在外，實際上，敘事生成的質(zhì)量在很大程度上依然取決于人類作者或者人類所輸入的信息，因此，無論從敘事創(chuàng)作端還是AI機器端，單方面的努力都不能確保敘事效果的質(zhì)量。人工智能文學(xué)敘事作為一種人機交互協(xié)作，是一種混合主動的方法。在本節(jié)中，我們將通過分析若干敘事生成模型來進一步說明人工智能文學(xué)敘事并非簡單“拼貼”，而是基于傳統(tǒng)文學(xué)敘事的交叉新型產(chǎn)物，從實踐上論證文學(xué)敘事與人工智能技術(shù)的契合點和可能的協(xié)作點。

涉及模型將從兩個方面進行分類，分別是從傳統(tǒng)文學(xué)敘事的組成元素分類與從敘事創(chuàng)作動力系統(tǒng)分類。第一種分類主要是基于巴特、阿伯特與查特曼的解構(gòu)主義敘事理論，將文學(xué)作品的敘事因素組成成分分為話敘事結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)與故事角色三個部分;第二種主要從人工智能模擬人類敘事的創(chuàng)作與傳播視角劃分為故事傳受雙方、傳播情境與傳播內(nèi)容。在上述兩種分類下，筆者將從人類參與程度由高到低的順序進行闡述。

（一）以傳統(tǒng)文學(xué)敘事的組成元素分類技術(shù)族群

1.以敘事結(jié)構(gòu)為主導(dǎo)的敘事生成模型

以敘事結(jié)構(gòu)為主導(dǎo)的敘事生成模型共分為三類，分別是人類參與的敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型、半智能化敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型與智能化敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型。

第一類為人類參與的敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型，即人工敘事系統(tǒng)不借助于任何人工智能敘事工具，人工智能技術(shù)是作為媒介參與到敘事建構(gòu)中的，敘事結(jié)構(gòu)與角色設(shè)定都由人類作者進行原創(chuàng)，比如在20世紀(jì)初開始盛行的交互式敘事。一些交互式敘事模型允許用戶通過解析器將敘事情節(jié)進行自定義插入，按照自己的意愿與喜好構(gòu)造故事，甚至一些模型摒棄了復(fù)雜的構(gòu)造，雖作為敘事創(chuàng)作工具卻加入了教育元素——目的不在于創(chuàng)作什么內(nèi)容而是如何創(chuàng)作以及創(chuàng)作的收獲。比如ALICE模型和SCRATCH模型，這兩個模型雖然是敘事創(chuàng)作工具，但是是少有的零自動化敘事生成模型。

第二類為半智能化敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型，即半智能化敘事結(jié)構(gòu)模型是一種半自動化的敘事生成模型，其創(chuàng)作成果是物理化人機協(xié)作的結(jié)果。半智能化敘事結(jié)構(gòu)模型可以分為三種干預(yù)等級，第一種是人工智能提供敘事結(jié)構(gòu)，但不提供其他任何特定場景或者敘事順序，人類作者要在人工智能既定的敘事結(jié)構(gòu)框架下完成作品其他大部分的內(nèi)容，因此我們將其稱為“框架干預(yù)”。另一種稱為“事件干預(yù)”，即人工智能會預(yù)設(shè)一系列有聯(lián)系的事件關(guān)鍵段落，但不提供任何角色信息，并將敘事空間架空，任人類作家自由發(fā)揮。最后一種稱為“模式干預(yù)”，其敘事結(jié)構(gòu)完全由人工智能生成，包括敘事情節(jié)中角色的嵌入，但這種相對較高的自動化讓敘事情節(jié)與角色設(shè)定過于模式化，沒有風(fēng)格特殊性，甚至?xí)霈F(xiàn)多位知名文豪的風(fēng)格“大雜燴”，因此最終的角色與情節(jié)完善需要人類作家的介入。

PropperWryter模型屬于“框架干預(yù)”，其用于生成單個情節(jié)敘事框架，提供給人類作者若干抽象關(guān)鍵詞來描述同類族的情節(jié)敘事框架，其開發(fā)靈感來源于普羅普的故事語法。PropperWryter模型作為敘事結(jié)構(gòu)生成器用于音樂劇《Beyond the fence》的創(chuàng)作，這是第一個人工智能敘事模型的實驗音樂劇。《Beyond the fence》已于2016年2月22日在倫敦藝術(shù)劇院成功開演，并成功巡演了兩周。Mark O.Riedl，Vadim Bulitko Interactive Narrative：An Intelligent Systems Approach，AI Magazine，VOL.34，NO.1，（2013），p.67.

SCRIVENER模型和STORYBOX2模型③⑤Mirella Lapata，Neil McIntyre：Plot Induction and Evolutionary Search for Story Generation，Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics，（2010），p.1562.是“事件干預(yù)”的兩個例子，它們不僅可以生成事件的完整脈絡(luò)，而且可以提供故事的敘事背景等。STORYBOX2模型提供了場景、章節(jié)和行為預(yù)設(shè)，把“作品胚”分成不同的部分提供給人類作者;Scriverner模型是以敘事模板形式提供給人類作者，這些敘事模板通常來自于短篇小說、劇本等文體形式。在這兩個模型中，人工智能的功能類似于一種文字處理系統(tǒng)，這樣人類作者就可以在人工智能提供的敘事框架基礎(chǔ)上自由地創(chuàng)作出自定義的敘事內(nèi)容。模型所預(yù)設(shè)的敘事結(jié)構(gòu)本意并非為了束縛人類創(chuàng)作，而是為了協(xié)助人類創(chuàng)作，讓作者將自己的思想組織成一個恰當(dāng)?shù)臄⑹陆Y(jié)構(gòu)。

“模式干預(yù)”具有代表性的是INSCAPE

③模型。INSCAPE是一個交互式的敘事生成模型，其敘事結(jié)構(gòu)編譯是使用一個基本的故事板界面來控制事件、敘事順序和提供眾多預(yù)設(shè)方法供人類作者進行敘事創(chuàng)作。STORYTEC模型部分受到了INSCAPE模型的啟發(fā)，它為情節(jié)和空間提供了更加獨特的結(jié)構(gòu)，包括一個用于情節(jié)構(gòu)造和敘事順序的代理編輯器，在普遍性問題上彌補了INSCAPE模型的不足。

第三類為智能化敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型。在此類模型中，智能化敘事結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型是敘事生成各個階段實現(xiàn)高度自動化，盡可能減少人類作者的參與。以AfansyevPablo Gervas，Gonzalo Mendez，INES：A reconstruction of the Charade storytelling system using the Afanasyev Framework.Eugenio Concepcion，ICCC Ninth International Conference on Computational Creativity，（2018），P.48.為例，Afansyev的情節(jié)生成器負(fù)責(zé)創(chuàng)建故事的基本結(jié)構(gòu)，即情節(jié)。它創(chuàng)建一個骨架，其中包含故事期間發(fā)生的相關(guān)情節(jié)，以及與每個情節(jié)相關(guān)的前提條件和后置條件。Afansyev的模型包含了若干情節(jié)生成器，將大大提高“故事導(dǎo)演”子模型創(chuàng)建敘事結(jié)構(gòu)的生成效率。情節(jié)生成器也是子模型，主要負(fù)責(zé)在每個場景中設(shè)定不同情節(jié)，以滿足為敘事建立情感基調(diào)的先決條件和后置條件為標(biāo)準(zhǔn)。過濾器對每一情節(jié)應(yīng)用一系列預(yù)定義的情節(jié)濾鏡，以保證在戲劇、張力、懸念或任何其他方面生成的故事的質(zhì)量。如果該情節(jié)沒有通過“故事導(dǎo)演”的“審核”，則“故事導(dǎo)演”旋即請求情節(jié)生成器生成新的情節(jié)。草案影射模型在整個系統(tǒng)范圍內(nèi)審查正在進行的草稿，即正在創(chuàng)建的故事，并確定該草稿是否已完成，是否被識別為故事，或者是否需要進行更多迭代來完成尚未形成草案。

2.以空間結(jié)構(gòu)為主導(dǎo)的敘事生成模型

以空間結(jié)構(gòu)為主導(dǎo)的敘事生成模型共分為三類，分別是人類參與的空間結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型、半智能化空間結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型與智能化空間結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型。

人類參與的空間結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型不支持?jǐn)⑹驴臻g自動化的生成，空間結(jié)構(gòu)與內(nèi)容都由人類作者原創(chuàng)。TEATRIX

⑤是一個交互式的敘事生成模型，底層編譯原理依然來自普羅普的故事語法。在TEATRIX中，人類作者與交互作者都負(fù)責(zé)敘事內(nèi)容的創(chuàng)作，同時人類作者需要人工創(chuàng)建敘事發(fā)生的“初始存在空間”，交互作者負(fù)責(zé)創(chuàng)作故事中的實體空間存在與設(shè)定角色的行動。人工智能通過交互作者與人類作者的空間設(shè)定以及普羅普的語法自動生成敘事結(jié)構(gòu)框架。

半智能化空間結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型通過模擬各敘事要素的相互作用，在敘事空間產(chǎn)生新的內(nèi)容;或者敘事空間的內(nèi)容完全由人類作者原創(chuàng)，但人工智能會根據(jù)其他要素的修改而對空間的元素進行改動。TALE-SPINNatalie Dehn：Story Generation after Tale-spin，IJCAI'81：Proceedings of the 7th international joint conference on Artificial intelligence，VOL.1（1981），p.16.模型屬于后者，它是一種新興的故事講述系統(tǒng)，通常被認(rèn)為是第一代故事生成系統(tǒng)之一。TALE-SPIN中的故事生成是通過為空間中的人物提供目標(biāo)和個性來實現(xiàn)的，在模擬人物試圖達到某個目標(biāo)的過程中，系統(tǒng)會形成基本的故事。TALE-SPIN是一個高涌現(xiàn)性的系統(tǒng)，它幾乎完全依賴于角色目標(biāo)的創(chuàng)造和模擬以及每個角色的獨特個性所產(chǎn)生的故事。雖然可以修改空間以確保角色目標(biāo)的實現(xiàn)，但它的空間建模方法在很大程度上是原創(chuàng)的。TALE-SPIN也是一個早期的系統(tǒng)，強調(diào)故事的重要元素，如情節(jié)獨特性和連貫性，故事結(jié)構(gòu)如何直接關(guān)系到空間的質(zhì)量，以及文字規(guī)模、字符深度和語言正確性（即空間模型應(yīng)該準(zhǔn)確地代表空間敘事者的設(shè)想）。一個質(zhì)量差的空間將不可避免地導(dǎo)致枯燥甚至毫無意義和奇怪的情節(jié)，被其創(chuàng)造者稱為荒謬的故事。

智能化空間結(jié)構(gòu)主導(dǎo)模型基本實現(xiàn)了敘事空間建構(gòu)的高度自動化。GAMEFORGEMark Owen Riedl，R. Michael Young：An Intent-Driven Planner for Multi-Agent Story Generation，AAMAS '04：Proceedings of the Third International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems，VOL.1（2004），p.186.模型是一個角色養(yǎng)成游戲下的敘事空間生成系統(tǒng)，它以故事數(shù)據(jù)為輸入，并輸出有效的空間。GAMEFORGE模型使用遺傳算法來創(chuàng)建潛在的敘事空間，還包含完整的地形、城市和其他完全實現(xiàn)敘事世界所必需的特征。

3.故事角色主導(dǎo)模型

故事角色主導(dǎo)模型是以圍繞角色的計劃與目標(biāo)行動作為推動敘事“故事性”的動力。由于這種角色主導(dǎo)模型并非主流，因而只挑選幾個不同自動化區(qū)間上或者有突出技術(shù)特點的予以介紹。SKYRIM RADIANT QUESTPengcheng Wang，Jonathan Rowe，Wookhee Min，Bradford Mott，James Lester：Jonathan Rowe Interactive Narrative Personalization with Deep Reinforcement Learning，Proceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence Main track（2016），p.3852.系統(tǒng)是在敘事中允許人類創(chuàng)建敘事任務(wù)時自動創(chuàng)建新角色或物品，并將其放置在虛擬敘事空間中。輻射任務(wù)是一個情節(jié)敘事結(jié)構(gòu)，但必須人類作者手動編寫，作者只能通過自定義角色來推動故事敘事建構(gòu)而非文字內(nèi)容。

REGENBoyang Li，Stephen Lee-Urban，George Johnston，Mark O.Ried1：Story Generation with Crowdsourced Plot Graphs，AAAI'13：Proceedings of the Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence（July 2013），p.598.模型基于圖示語法來重寫敘事規(guī)則的理念，并且不斷擴展到對敘事世界中角色之間關(guān)系的把控，以及這些角色關(guān)系如何隨著情節(jié)發(fā)展而改變。為此，REGEN粗略地模擬了角色目標(biāo)在引導(dǎo)情節(jié)生成中的作用，此模型本質(zhì)上說是根據(jù)角色及其關(guān)系變化的模擬來創(chuàng)建故事的。

Charade⑤Ben Kybartas，Rafael Bidarra：A Survey on Story Generation Techniques for Authoring Computational Narratives，IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games，VOL. 9，NO.3（September 2017），p.239.模型是角色主導(dǎo)的敘事生成系統(tǒng)，其基本原理是利用兩個角色之間的相互親緣關(guān)系建模，并將其應(yīng)用于生成故事。該模型的目標(biāo)是實現(xiàn)一個角色關(guān)系獨立于敘事結(jié)構(gòu)的高相似性模型，并測試角色關(guān)系獨立于其他敘事因素，如在角色行為發(fā)生的環(huán)境或角色的個性特征和情感狀態(tài)?；谶@種不同角色的特殊性，模型可以很容易地用于生成不同類型的故事。

（二）以敘事創(chuàng)作與傳播動力系統(tǒng)分類的技術(shù)族群

人工智能敘事生成模型的根本目標(biāo)是實現(xiàn)與發(fā)展人類與人工智能間的交互機制，利用自然語言作為人機交流的手段。第一種分類中的模型大多借助人工智能技術(shù)，通過自然語言處理試圖模擬人類敘事能力;另一方面，許多學(xué)者開始意識到敘事作為人類基本傳播工具的重要性，開始從敘事在傳播各個環(huán)節(jié)中動力機制角度進行模型開發(fā)，嘗試借由一種模擬具有人類傾向性的傳授雙方的角度來提升人工智能敘事的“敘事性品質(zhì)”。

1.模擬故事傳受雙方

這類模型試圖模擬人類作者與人類讀者創(chuàng)作與敘事接受的過程，MEXICA模型與前面提到的Minstrel模型是這種分類的代表。

MEXICA模型

⑤旨在根據(jù)模擬人類作者進行創(chuàng)造性寫作與讀者閱讀的心理狀態(tài)，即模擬作者與讀者參與敘事傳播階段與主觀反映階段交替出現(xiàn)的過程。這種模式緣起于心理學(xué)上的循環(huán)認(rèn)知模式，即運用一種自上而下的方法，首先編碼動作，然后將新舊敘事結(jié)構(gòu)不斷充實，在模擬主觀反映階段，程序執(zhí)行一種“審稿”模式，先“審閱”前一個動作與敘事結(jié)構(gòu)的一致性與連貫性，同時從預(yù)設(shè)語料庫中引入更多動作來充實前一個動作的敘事信息量，在這個過程中，整個程序高度緊湊，保證了在模擬讀者閱讀過程中對每個情節(jié)的興趣，作為反饋，還會將最終故事與之前故事語料庫進行比較。

2.模擬傳播情境

真實的傳播過程是發(fā)生在客觀世界當(dāng)中的，在這類模型中，所生成的故事是基于一個由客觀現(xiàn)實規(guī)則統(tǒng)治的“敘事世界”，并且這個世界由具有個人目標(biāo)與追求的角色組成。

Comme il Faut模型②Pablo Gervás，Birte Lnneker-Rodman，Jan Christoph Meister，F(xiàn)ederico Peinado：Narrative Models：Narratology Meets Artificial Intelligence，International Conference on Language Resources and Evaluation. Satellite Workshop：Toward Computational Models of Literary Analysis，（2006）.http：//nil.fdi.ucm.es/sites/default/files/2006-gervas-narrative.pdf.是一個基于知識數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)，它模擬了客觀現(xiàn)實世界中的社會規(guī)范、社會互動以及角色性格追求和文化背景之間的相互作用。社會互動的子模式又涵蓋一系列方面，從與社會互動相關(guān)的文化固定認(rèn)知到人物不同階段的欲求，包括角色社會交往等干預(yù)因素的模式與圍繞角色成長的重要概念（如友誼）的微觀模式，以及一套規(guī)則來獲取人物在面對特定社會環(huán)境時可能的行為。通過一系列的過程，營造了與現(xiàn)實中人類同樣的規(guī)則情境，使讀者在接受所生成故事中的敘事信息時不會存在傳播障礙。

3.模擬故事情節(jié)傳播內(nèi)容

UNIVERSE

②是一個早期的基于計劃的情節(jié)系統(tǒng)，專門用于生成肥皂劇風(fēng)格的情節(jié)。計劃是用來產(chǎn)生事件，目的是造成情節(jié)劇之間的沖突人物。角色情感的建模在情節(jié)生成領(lǐng)域中通常被認(rèn)為是重要的，因為它提供了有用的細節(jié)，可以改善情節(jié)的情感影響因子。這在敘事生成模型（如UNIVERSE）中尤其重要，并允許生成器從民間故事語法中看到的刻板角色概念中游離。UNIVERSE使用了一個情感模型，在財富、喜怒無常和智力等元素上有幾個簡單的排名，還有一組性格目標(biāo)，甚至是戴“有色眼鏡”的刻板印象，比如社交名媛或交際花等。這些特征可以作為某些事件的約束性的傳播內(nèi)容，例如作者可能會說，只有低美感和高社交的角色才能與其他角色發(fā)生關(guān)系。UNIVERSE模型也很重要，因為它無限迭代，不斷創(chuàng)造新的情節(jié)曲折，以保持與長期運行的肥皂劇迭代的同步狀態(tài)來不斷啟發(fā)模型。這是通過讓作者創(chuàng)建一些情節(jié)片段來實現(xiàn)的，每個片段都有自己的目標(biāo)，以及情節(jié)本身的總體目標(biāo)。通過混合和組合不同的片段，可以連續(xù)地創(chuàng)建新的情節(jié)。

綜上，通過兩大分類大綱式的羅列了一些經(jīng)典的敘事生成模型，我們以傳統(tǒng)敘事因素與人類敘事創(chuàng)作和傳播動力為綱，分析了敘事結(jié)構(gòu)、空間結(jié)構(gòu)與故事角色以及故事傳受雙方、傳播情境與傳播內(nèi)容的經(jīng)典模型案例，并分別增加了以人類參與程度的考量，形成了無智能化、半智能化和智能化之間的自動化分析梯度。這些經(jīng)典案例也對第二節(jié)中的敘事學(xué)生態(tài)做了技術(shù)呼應(yīng)。以上的導(dǎo)向分類只是便于讀者從一個方面理解模型，實質(zhì)上一個人工智能敘事模型最終的運作需要眾多子模型以及算法進行協(xié)作，并非“畢其功于一役”，更深入的剖析須通過多個維度綜合考量。

不同的媒體可能會激活不同的文學(xué)敘事領(lǐng)域。隨著人工智能機器與人類的糾纏，敘事從傳統(tǒng)文學(xué)敘事的因果序列走向充滿著眾多可能性的的組合算法：類人類敘事的不斷開發(fā)，呈指數(shù)式迭代因果序列中所有可能的組合，并似乎不愿意放棄因果率或組合率。打破了許多文學(xué)敘事理論所信奉的“封閉”的敘事系統(tǒng)，為文學(xué)界帶來了壓力。當(dāng)人工智能技術(shù)與文學(xué)敘事合作、競爭或以其他方式參與敘事創(chuàng)作時，或許一個無限的敘事世界將被打開;當(dāng)古老的自然語言技術(shù)與人工智能機器的能力相結(jié)合時，龐大數(shù)據(jù)的迭代次數(shù)可能比宇宙中的原子數(shù)量還多，這樣的數(shù)量級已經(jīng)遠遠超出正常生活和經(jīng)驗范圍，人本思想可能會受到威脅，相對的，認(rèn)識論在不斷擴大，這種擴大是不可估量的。這種試圖將敘事創(chuàng)作模式化并以人工智能的方式來表示文本的意義的嘗試，提供了一種新的理解敘事的視角，這種理解有助于理解人類敘事的認(rèn)知過程，眾多的技術(shù)成果也證實了這種跨學(xué)科學(xué)術(shù)方法的生產(chǎn)力。人工智能美學(xué)始終是以人為本，其最終目的是更好地認(rèn)識人類情感和思維本身。

①伴隨人工智能敘事的技術(shù)優(yōu)勢，文學(xué)所必要的人本思想與人文關(guān)懷亦是要堅守的陣地。下一個研究目標(biāo)將是人工智能技術(shù)引入對人文精神的影響與沖擊，重新思考敘事理論框架下人工智能敘事方法的人文性與科學(xué)性。

〔本文系“吉林大學(xué)青年學(xué)術(shù)領(lǐng)袖支持計劃”（2019FRLX11）階段性成果〕

【作者簡介】張斯琦，博士，吉林大學(xué)文學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，吉林大學(xué)中國文化研究所副所長。

（責(zé)任編輯周榮）

①王志鋼：《從影子的影子和摹仿到藝術(shù)表達——對人工智能文藝制作現(xiàn)狀及未來的美學(xué)思考》，《杭州電子科技大學(xué)學(xué)報》（社會科學(xué)版）2019年第1期。