在当今互联网时代的信息洪流中，越来越多的事情可以通过计算机和互联网来完成。虽然人工智能技术还没有发展到可以完全取代人类创作的境地，但是，有人提出了一个有趣的问题：能否让智能机器创作出优美文章？
首先，让我们看看目前人工智能技术在文本生成方面的应用。在自然语言处理领域，人工智能可以用于自动摘要、机器翻译、情感分析、语音识别等方面，其中文本生成是其中一个重要的应用场景。以逆向编码器 - 解码器模型（Seq2Seq）为例，该模型可以将一段文本输入到编码器中，然后将其转换为一个中间向量表示，并通过解码器将其转换为另一段文本，实现了文本生成的目标。
然而，目前的文本生成模型依然存在许多问题和挑战。例如：
1. 深度学习模型需要大量训练数据，以便学习到复杂的语言结构和语言规则。这对于文章创作来说尤其困难，因为需要的训练数据非常庞大，涉及到大量的批量数据处理和文本数据清理，这需要耗费大量的时间和资金。
2. 缺乏创造性。智能机器只能按照设定好的规则和算法来生成文本，缺乏创意。长期以来，文艺创作一直被认为是人类特有的能力。我们发现，即便是人类在肆意地开展文学创作，不同的作家也有着自己独特的文学特色，呈现出来的作品也经常是异彩纷呈的。
3. 文本生成的质量和可读性不稳定。尽管训练数据充足，但是文本生成质量和可读性仍然难以保证。智能机器常常会产生语法错误、逻辑不通或者过于平淡的文章。这也是目前人工智能领域面临的重要问题之一。
虽然存在这些问题，但是仍然有很多人在尝试解决这个难题。通过改进算法，优化网络结构，增加训练数据等方式，目前已经有一些取得捷报的成功案例。例如，在NLP领域，谷歌的BERT模型以及OpenAI的GPT模型等都向我们展示了文本生成的潜力。诸如“阿尔戈尔能量商人”的压轴小说和AI和人合写的新闻报道等都让我们看到了智能机器的文学潜能。
总体而言，现在让智能机器创作出优美文章仍然存在很多的问题和挑战，但人工智能发展的势头和日益成熟的技术，终将为这个目标提供实现的可能性。
