第一部分
AI能不能创造？把这个问题转换成专业的问法，就是机器输出的成果能不能大于输入？几十年前，科学领域的共识是不能。现在来看，这个答案或许更多地来自一种心理暗示，那时候的人打从心底觉得，AI不可能取代人类。
但是，今天的程序员已经证明：输出可以大于输入。最有力的证明，就是AlphaGo了。在2016年那场围棋的人机大战里，AlphaGo下出了一步棋，让在场的人都非常震惊，因为人类的围棋高手绝对不会那样走。当时就有评论员觉得，AlphaGo出故障了，下了一步臭棋。这场比赛里，跟AlphaGo对弈的是韩国围棋的顶尖高手李世石。他看到这步棋之后，完全不知该怎么应对，坐在那里足足想了12分钟。在走了50步棋之后，李世石发现自己输了，而AlphaGo那招怪棋，正是制胜的关键。
我们知道，这场比赛意义非凡。但是它到底意味着什么呢？简单来说，AlphaGo下出那“反人类”的一手，说明AI的输出可以大于人类的输入了，开创了机器学习的新纪元。
围棋的规则和结果都很明确，AI能学会，甚至学得更好，好像也没什么稀奇。接下来的问题就是，在更有创造性的工作中，AI也可以超过人吗？这个问题，其实是作者提出的一种评估机器是否有智能新的测试，叫做洛夫莱斯测试。
之前的测试方法就是著名的图灵测试，如今，AI已经通过图灵测试了，所以作者就提出了这个新测试，来检验AI是否能够创造。这个测试的规则是：AI需要创作一件新的艺术作品，虽然人类程序员无法解释这个AI算法的工作机理，但整个过程是可复盘的。作者还说，对那些真正有创造力的机器，还需要增加一条：AI要具备超越程序员的创造力。刚才提到的AlphaGo制胜的那一招怪棋，就通过了这一测试，从而证明了AI能够创造。
咱们已经说了，作者索托伊是一位数学家，在他看来，数学家进行推论证明和画家绘画、音乐家作曲一样，也是一种创造性工作。他看到AlphaGo的成就，第一个反应就是，自己会不会失业？
他的担心也不是没有道理。20世纪70年代，波兰人就启动了一个叫Mizar的项目，尝试用计算机来证明数学定理。这个项目启发了AlphaGo的团队DeepMind。他们发现，证明定理和下围棋是相通的。算法证明定理，可以分解成三个步骤：首先是整理出数学的基本公理；第二步是学习各种推理规则。这两步加起来，就相当于AlphaGo学会了围棋的下法。算法学会了这些，就可以自己证明定理了，证明的过程也跟下一盘棋差不多。
那算法证明的水平怎么样呢？有人专门做了一个研究，让博士生、本科生和AI一起证明定理，然后投票，看看大家能不能分出来哪些是人证明的，哪些是AI证明的。从投票结果来看，至少本科生和AI的证明，很难区分。
你可能会说，算法和数学都是基于数字和逻辑，它们的关系太密切了，AI能做证明，听起来也不太难，但是像绘画、作曲这样的艺术创作，AI就很难做到了吧？