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雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：這是一個(gè)關(guān)于 AI 的自畫像的故事。
AI 應(yīng)該長什么樣子？人們給出常見的答案不外乎是：像個(gè)機(jī)器人，像一組閃爍的 LED 燈，或者像電腦屏幕上一組變幻莫測的波形。那么在 AI 的眼中，一個(gè) AI 應(yīng)該長什么樣子呢？
一個(gè)直接的了解辦法大概是讓 AI 給自己畫一張自畫像。比如下面這張。
這張圖是 IBM 的研究人員讓 AI 畫的一張自畫像，它發(fā)表在了 10 月 19 日的紐約時(shí)報(bào)上。
紐約時(shí)報(bào) 9 月下旬聯(lián)系到了 IBM 研究院，希望他們可以幫忙想想如何用一種特殊的方式讓 AI 生成一幅藝術(shù)作品，以便用在他們的十月 AI 特輯上。時(shí)間不多，也無法提前決斷最后的效果，他們決定讓 AI 創(chuàng)作原創(chuàng)作品。而任務(wù)目標(biāo)是高層次抽象的——要展現(xiàn) AI 中的一項(xiàng)重要概念，創(chuàng)作一幅能展示出這個(gè)概念的原創(chuàng)作品，并且它呈現(xiàn)出的視覺風(fēng)格還要與紐約時(shí)報(bào)相符。
“自畫像”這件事情對 AI 來說有點(diǎn)耐人尋味。畢竟，AI 總是我們身邊的那個(gè)看不見摸不著的信息處理工具，它能分析路況轉(zhuǎn)化成駕駛指令（自動(dòng)駕駛汽車）、能把圖像信號變成位置和概率輸出（圖像識別）、能把數(shù)字化后的連續(xù)波形信號轉(zhuǎn)換成離散的文字符號（語音識別），但這些任務(wù)都不需要 AI 創(chuàng)造任何新的材料，它只是根據(jù)訓(xùn)練過程學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)模式分析輸入、產(chǎn)生輸出而已。即便我們?nèi)缃裨趫D像和語義理解上已經(jīng)有了不小的進(jìn)步，也仍然很難想象如何讓 AI 「思考自己看起來長什么樣」。
如今面對著這幅作品，在外行眼中有種老生常談的味道，因?yàn)榭雌饋碇徊贿^是（AI 和人的）手拉手動(dòng)作的數(shù)字化涂鴉展示。但看過我們以下的創(chuàng)作流程介紹之后，內(nèi)行就會(huì)會(huì)心一笑——這還真的是用深度學(xué)習(xí)時(shí)代的標(biāo)準(zhǔn)方法，把 AI 和人類的能力結(jié)合起來，讓 AI 畫了一幅自畫像呢。
找到過去發(fā)表在紐約時(shí)報(bào)上的大約三千篇關(guān)于 AI 的文章；
用自然語言處理工具分析這些文章，找到與 AI 有關(guān)的、有區(qū)分度的、有語義概念的前三十項(xiàng)；
訓(xùn)練一個(gè)用于視覺識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它會(huì)在圖像中識別這前三十項(xiàng)概念；
找到紐約時(shí)報(bào)中所有直接描述或者蘊(yùn)含 AI 意味的圖片，用這個(gè)網(wǎng)絡(luò)給這些圖像評分；
在評分前 10 的圖像中，參與項(xiàng)目的研究員、工程師、藝術(shù)家們選出了一張他們認(rèn)為貼切的：一張人和機(jī)器人握手的畫面；
構(gòu)建了一個(gè)超過 1000 張圖像組成的數(shù)據(jù)集，圖像內(nèi)容是人的手和機(jī)械手
用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個(gè)對抗性生成式網(wǎng)絡(luò)（GAN），讓它繪制了一幅包含人的手和機(jī)械手的新圖像；這個(gè)過程消耗了 7 個(gè)日夜；
收集了一些往期的紐約時(shí)報(bào)封面圖像，訓(xùn)練了一個(gè)圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)；
用這個(gè)網(wǎng)絡(luò)對剛才繪制的包含人的手和機(jī)械手的圖像做自動(dòng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換，以便匹配紐約時(shí)報(bào)封面的“視覺語言”
根據(jù)總體的概念清晰度和藝術(shù)風(fēng)格，選出了一張最終的圖像 —— 也就是開篇那張。
這是一個(gè)典型的融合了 AI 的計(jì)算能力和人類的藝術(shù)創(chuàng)造、判斷能力的流程，而且它也可以用來生成其它領(lǐng)域的藝術(shù)作品。
而且，也正與圖像內(nèi)容展示的、正與這個(gè)創(chuàng)作過程表示出的一樣，人類與 AI 的共同未來應(yīng)當(dāng)是攜手的、互助的，而不是此消彼長的、對抗的。
via www.ibm.com ，雷鋒網(wǎng) AI 科技評論編譯。文章有改動(dòng)。雷鋒網(wǎng)
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