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AI 的藝術(shù)夢還是很萌的,雖然我們不總能 get 到

本文作者: SebastianYuan 2016-09-22 11:39
導(dǎo)語:雖然藝術(shù)本身并不是我們使用這項(xiàng)技術(shù)的目的,但我們依然樂在其中。

AI 的藝術(shù)夢還是很萌的,雖然我們不總能 get 到

Sam Kronick 是一名藝術(shù)家,其在奧克蘭工作室的辦公桌前擺放了一列石頭。他打算在這些石頭上畫點(diǎn)什么,但既不用筆也不用紙。他和他的小伙伴 Tara Shi 打算3D 掃描這些石頭,然后使用人工智能軟件繪制石頭輪廓,讓其逐步建立對石頭的認(rèn)識。

這個(gè)項(xiàng)目乍看之下很簡單:嘗試用人工智能軟件進(jìn)行自然藝術(shù)的創(chuàng)作。但這不失為一個(gè)衡量計(jì)算機(jī)創(chuàng)新能力的辦法。

Sam Kronick 和 Tara Shi 采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于一個(gè)類人腦的生物神經(jīng)系統(tǒng)而打造。而這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行建庫訓(xùn)練,比如不同石頭的形狀、大量的網(wǎng)絡(luò)圖片、成千上萬種不同的搜索術(shù)語。而數(shù)據(jù)庫中需要什么類型的數(shù)據(jù)取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以分層思考的方式進(jìn)行處理,每層都會處理當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)正在分析問題的不同方面。舉個(gè)例子,如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在學(xué)習(xí)如果識別石頭,其中一層網(wǎng)絡(luò)會生成一個(gè)算法嘗試找到石頭的文本描述,而另一層網(wǎng)絡(luò)則會嘗試找到不同顏色的石頭種類。

這樣一來現(xiàn)在的問題就變得棘手了。因?yàn)槲覀兒苋菀诇y試一個(gè)臉部識別程序是否有效。然而,要讓計(jì)算機(jī)識別石頭卻是十分復(fù)雜的。Kronick 說:

“電腦會提出一系列問題。什么是石頭?石頭最重要的部分是什么?為什么我們建的模型要有這么多石頭?”

Sam Kronick 和 Tara Shi 之所以十分在意這個(gè)問題,是因?yàn)樗麄兿M芡ㄟ^神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)作的藝術(shù)作品來揭開人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神秘面紗。為了加快產(chǎn)品的研發(fā)速度,或者用不太恰當(dāng)?shù)男g(shù)語是使產(chǎn)品更智能,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷為大大小小的技術(shù)公司所運(yùn)用。而使用人工智能進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作的藝術(shù)家遠(yuǎn)不止 Kronick 和 Shi 兩位。在這一過程中,這些藝術(shù)家們加強(qiáng)了人們對于這項(xiàng)技術(shù)的理解,它開始逐漸成為人們生活中的一部分,替人們做出更好的決定,讓世界變得更加美好。

AI 識圖:有點(diǎn)像和外星人對話

實(shí)際上人們開始逐漸接受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藝術(shù)成果。

  • 就在今年早些時(shí)候,倫敦的一個(gè)團(tuán)隊(duì)利用深度學(xué)習(xí)編寫了一首音樂。

  • 而谷歌也展示了其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) DeepMind,讓它生成了一些光怪陸離(魔性)的圖像,大概長這樣:

    AI 的藝術(shù)夢還是很萌的,雖然我們不總能 get 到

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還被用來制作 MV。

網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作的教程有很多,我們希望看到更多的藝術(shù)成果。

在沉睡數(shù)十年后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),亦稱為深度學(xué)習(xí)終于開始廣泛使用起來了。因?yàn)橐郧拔覀償?shù)據(jù)匱乏,而現(xiàn)在是個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們擁有大量的數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能利用的數(shù)據(jù)越多,其訓(xùn)練成果便會更加有效。如今我們隨處可見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),甚至你都沒有意識到它的存在:

  • 在谷歌搜索圖片的時(shí)候;

  • 使用 Skype 翻譯功能的時(shí)候;

  • 在 Facebook 上給自己和朋友的圖片點(diǎn)贊的時(shí)候;

  • 甚至是召喚 Siri 或 Cortana 的時(shí)候。

這項(xiàng)技術(shù)令人激情澎湃但卻又讓人有點(diǎn)頭疼。它不僅給我們帶來了 DeepDream 這類圖像軟件,但同時(shí)亦提供了高精度臉部識別的能力。而這意味著私人隱私的終結(jié)。人們的擔(dān)憂遠(yuǎn)不止這一個(gè)。Motherboard 今年早些時(shí)候?qū)懙剑骸爱?dāng)人工智能軟件出錯(cuò)時(shí),我們根本不知道為什么?!彪m然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)算法相對簡單,但仍不少指令只由計(jì)算機(jī)生成,只有計(jì)算機(jī)能理解。這也就意味著,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)人員也不一定明白計(jì)算機(jī)是如何做出決策的。

谷歌旗下的 DeepMind 公司也使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行建庫訓(xùn)練計(jì)算機(jī),而訓(xùn)練后的計(jì)算機(jī)竟在極其復(fù)雜的圍棋比賽中打敗人類頂尖高手。DeepMind 被獲準(zhǔn)收集英國大量的醫(yī)患數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)將作何用 DeepMind 一直遮遮掩掩。

Facebook 也同樣使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來挖掘用戶發(fā)表成千上萬份帖子。在過去的二十年里,建議向軍隊(duì)和警務(wù)部門投入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的文章也層出不窮。而我們從商品中獲得的消費(fèi)者數(shù)據(jù),對科學(xué)家來說無疑是個(gè)巨大的金礦。這便是為什么早些年提出的“大數(shù)據(jù)”在近期又再一次火熱起來。但是,這次人們對于人工智能,也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所屬的這個(gè)范疇有所疑問:我們應(yīng)該對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它的信息來源給予多少信任?

Kronick 對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起表示擔(dān)憂。那些研發(fā)人員總是相信“如果給系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)是好的,設(shè)計(jì)系統(tǒng)的意圖也是好的,那么最后系統(tǒng)返回的結(jié)果必定是好的,這對世界的影響將是積極的,也是寶貴的。”雖然是這么說,但 Kronick 在的使用過程中并沒有出現(xiàn)什么問題,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直很酷炫且不斷在進(jìn)步。

今年三月份,Kronick 和 Shi 發(fā)布了另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目 AI*Scry --一款 App 。他們戲稱為“外星人思維控制的遠(yuǎn)程可視軟件。AI*Scry 使用了斯坦福大學(xué)開發(fā)的“神經(jīng)交談”網(wǎng)絡(luò)和微軟的數(shù)據(jù)庫,它可以分析手機(jī)指著的任何物品,并做出相應(yīng)的描述反饋給你。但是據(jù)許多用戶反饋,這款 App 經(jīng)常出錯(cuò):它對物品的描述有一定程度的抽象并帶有自己的理解。比如說,此時(shí)我正用手機(jī)指著身下的這張藍(lán)綠色沙發(fā),軟件給出的描述就十分抽象:“一張手腕搭在椅子上的圖像,一列火車駛離的場景,一瓶在用電腦的可口可樂?!?/p>

AI 的藝術(shù)夢還是很萌的,雖然我們不總能 get 到

砧板上放著一份披薩和一把刀;

桌上放著一把剪刀和一把勺子;

一個(gè)有著紅色牙刷頭和紅色把手的紅色牙刷;

玩具熊的旁邊有一張床,床上躺著一只貓

AI 的藝術(shù)夢還是很萌的,雖然我們不總能 get 到

一只貓蓋著毯子躺在床上;

一只黑貓?zhí)稍诖策叺拇采希?/em>

一只貓坐在床上的枕頭上;

玩具熊的旁邊有一張床,床上躺著一只貓;

一只貓裹著毯子坐在床上

AI*Scry 對筆者所養(yǎng)之貓的描述

藝術(shù)家 Kyle McDonald 在阿姆斯特丹使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行視頻錄制時(shí)也遇到了同樣的問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對某些事情的判斷挺準(zhǔn)確,但也經(jīng)常犯一些低級錯(cuò)誤引得人們哈哈大笑。比如,把一盒甜甜圈認(rèn)成一盒三明治,把走路的人認(rèn)成在騎滑板。

這種對真實(shí)世界的曲解正是這些藝術(shù)家們想要揭露的事實(shí)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)產(chǎn)生的曲解源自程序開發(fā)者對事物的偏見,因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是用開發(fā)者所選的圖像來進(jìn)行訓(xùn)練的。這就是為什么這個(gè)系統(tǒng)在某些場合下能辨認(rèn)出這個(gè)物體,而換了一個(gè)場合它就可能辨認(rèn)不出,甚至鬧笑話了。在現(xiàn)實(shí)生活中確實(shí)存在這種問題,舉這個(gè)例子我沒有任何冒犯的意思:2015年,有人在谷歌圖片搜索大猩猩時(shí)出現(xiàn)了黑人的照片,這或許是因?yàn)楣雀钄?shù)據(jù)庫里沒有足夠的黑人圖像數(shù)據(jù),也有可能因?yàn)楣雀璧拇蟛糠止蛦T都是白人。

Kronick 告訴筆者:“我們可以利用藝術(shù)來了解事情真相”。

AI*Scry 項(xiàng)目發(fā)起時(shí),Kroncik 告訴 TechCrunch 說:“這個(gè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是一個(gè)完整的鏈條,我們有設(shè)計(jì)師、勞工和白領(lǐng)。他們用經(jīng)驗(yàn)來告訴系統(tǒng)哪些數(shù)據(jù)有用,哪些數(shù)據(jù)沒用。”

William Gibson 的科幻小說《幽靈國度》里這樣寫道:“通常,一門新技術(shù)的發(fā)展情況應(yīng)該是這樣:最有趣的應(yīng)用不是在戰(zhàn)場上誕生,就是在畫廊中出現(xiàn)?!币舱腔谶@種情感,Data & Society 研究機(jī)構(gòu)的研究員Tim Hwang 在人工智能及其政策上反復(fù)勸告谷歌。Hwang 把機(jī)器學(xué)習(xí)藝術(shù)比作軍事研究與計(jì)算機(jī)圖形研究中產(chǎn)出的早期計(jì)算機(jī)藝術(shù)。

Hwang 稱機(jī)器學(xué)習(xí)的研究員們看到這篇文章會很高興。

“人們對于把人工智能應(yīng)用于文化領(lǐng)域這一想法十分激動,因?yàn)殚L久以來它只是一種技術(shù)生產(chǎn)工具。在研究深層學(xué)習(xí)的這群人里,有這樣一種認(rèn)知正在逐漸萌芽:不管我們的目的是什么,更重要的是要用恰當(dāng)?shù)男g(shù)語讓民眾理解它,而且要讓更多的民眾能使用它?!?/p>

實(shí)現(xiàn)這一設(shè)想指日可待。不僅藝術(shù)家們也在嘗試著闡明這些系統(tǒng)的工作原理。一些可控的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,如 Andrej Karpathy 和藝術(shù)家兼程序員的 Gene Kogan 所推廣的項(xiàng)目,也開始面向民眾開放。

“專業(yè)的”文字工作者

圖像只是藝術(shù)家們在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中主攻的一個(gè)小方向。作家,尤其是科幻小說作家可就如魚得水了。六月上旬,一部名為《Sunspring》的短片在 Ars Technica 網(wǎng)站首映。這部短片引起了極大的關(guān)注,因?yàn)樗怯梢粋€(gè)名為 Benjamin 的人工智能所完成的創(chuàng)作,Benjamin 事先一直以科幻小說劇本進(jìn)行建庫訓(xùn)練。(硅谷的家庭劇明星 Thomas Middleditch 在這部9分鐘的短片中飾演男主。)

在片中,時(shí)間設(shè)定在模糊的未來,穿著金色夾克的 Middleditch 和另外兩個(gè)角色在房間里講著 Benjamin 所寫的臺詞,時(shí)而眉頭緊鎖時(shí)而露出輕松愉快的面容。這部短片最引人的地方就在于它的演員和那偶爾語無倫次的對話。這部短片的臺詞對計(jì)算機(jī)來說有其自己的意思——“在未來,失業(yè)率居高不下,年輕人不得不靠賣血維生。我也只能這么做了?!薄偟膩碚f,這部短片的編劇確實(shí)很專業(yè)。如果你不用眼睛看,純靠耳朵聽或從書中讀的話,這部短片的神奇之處也就不復(fù)存在了。

AI 的藝術(shù)夢還是很萌的,雖然我們不總能 get 到

H 從架子上拿下了一本書,邊說邊翻,不一會就翻完了,于是他又把它放了回去。

H 說:“在未來,失業(yè)率居高不下,年輕人不得不靠賣血維生。我也只能這么做了。”

H2 說:“你應(yīng)該閉上你的嘴,看著這群男孩們。我現(xiàn)在應(yīng)該100歲了才對?!?/em>

H 說:“我又看見他了。你出現(xiàn)的這個(gè)方式...確實(shí)是一個(gè)好主意。我的未來沒有希望?!?/em>

C 說:“好吧,我要到我的腦顱里去一趟。我不知道?!?/em>

他拿起了那個(gè)平板,一束綠光照在了他的臉上,好像傳送了一些什么。

Sunspring 的部分劇本

今年早些時(shí)候,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編寫的一部音樂劇《Beyond the fence》也是一樣,講述的是20世紀(jì)80年代的反戰(zhàn)主義者。由于沒有演員,這些臺詞讀起來很乏味,像是一首奇怪的僵尸詩:

我的老婆很偉大

這次謀殺是一個(gè)奇跡

這個(gè)洞更好有如飛翔

我應(yīng)該來點(diǎn) carbour 時(shí)光

我知道它一直在悲傷中流逝

科幻小說作家 Robin Sloan 對人工智能與人類在劇本寫作能力上的差距十分感興趣。他自己發(fā)起了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輔助項(xiàng)目:一個(gè)基于現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能寫作伙伴。它是一款文字處理軟件的插件,通過大量的科幻小說語料庫的訓(xùn)練后,它能根據(jù)人類編劇寫的上一句自己寫出下一句。Sloan 正在嘗試用它來構(gòu)建新劇里的一個(gè)角色。

Sloan 說:“整體來看這個(gè)角色的劇本是可讀的,但當(dāng)你進(jìn)入這個(gè)角色時(shí),感覺就會有點(diǎn)奇怪了。如果人們知道故事的這一部分是用這種奇怪的方式寫出來的話,那將十分有趣?!?/p>

純靠這個(gè)機(jī)器的話,它經(jīng)常會寫出如噩夢般的感恩節(jié)菜譜一類奇怪的臺詞。所以后期還需要人類進(jìn)行梳理,修改那些奇怪的地方,使情節(jié)合情合理。

家住舊金山灣區(qū)的 Sloan 是在與大學(xué)友人的一次交談后才對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣的。Sloan 說:“他對這項(xiàng)技術(shù)的潛力十分看好,深信它會是一項(xiàng)劃時(shí)代的技術(shù)。不僅僅是因?yàn)樗芸犰?,是新鮮事物,而且這會是一筆非常非常大的生意。”

起初,在科幻小說之前,Sloan 是用的莎士比亞的作品來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。訓(xùn)練后就是不斷的做細(xì)微的調(diào)整。Sloan 說,系統(tǒng)自己根本不知道應(yīng)該往哪里使力,因?yàn)樗恢朗裁床攀恰翱犰庞钟腥ぁ钡?。所以Sloan 一直在不斷的調(diào)整優(yōu)化系統(tǒng),使它寫的劇本朝著怪異、有趣但仍連貫的方向發(fā)展。

這與谷歌、Facebook 的工程師在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向上形成了鮮明的對比,Sloan 就想要他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨(dú)豎一幟。Sloan 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一起新劇中構(gòu)建的角色仍能表達(dá)出他的思想,仍是一部完整的故事。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)插件寫出的劇本有種獨(dú)特的韻味,使得其塑造角色的語言不那么像人類。但它獨(dú)特的人性化寫作本應(yīng)該如此。Sloan 首次公開寫到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候說:“這種有生氣的思維是一種強(qiáng)化方式、一種伙伴關(guān)系,一種對唱應(yīng)答?!?/p>

我們并沒有否認(rèn)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作的可能性。Sloan 提出了一個(gè)有意思的觀點(diǎn):在這些案例中,藝術(shù)本身并不是我們使用這項(xiàng)技術(shù)的目的。

“有些人開始效仿我們。雖然他們的設(shè)計(jì)還行,但真正的產(chǎn)品卻很糟糕的。這些系統(tǒng)還并不完善,理所當(dāng)然產(chǎn)品也不會太好。所以這還只是一種概念性藝術(shù),甚至只是嘩眾取寵的噱頭。”

深度學(xué)習(xí)確實(shí)很令人興奮。它把科幻電影里的人工智能技術(shù)帶到了我們身邊,有了深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)就有了類人般的智慧。大部分人都沒有注意到的是,深度學(xué)習(xí)讓產(chǎn)品變得更好、更快了。雖然它廣泛應(yīng)用于社會各個(gè)領(lǐng)域,從監(jiān)獄到報(bào)社,但不得不說深度學(xué)習(xí)仍很難理解,亦如 Kate Crawford 和 Meredith Whitaker 近期所寫一樣“很難被看見”。

藝術(shù)家們使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)揭開了這項(xiàng)技術(shù)的神秘面紗。雖然他們所用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較谷歌、Facebook 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比只是一個(gè)精簡版,但他們?nèi)园l(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題:只有深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)單獨(dú)工作是不夠的。但就是這樣,他們學(xué)到了另一個(gè)經(jīng)驗(yàn):一個(gè)人陷入循環(huán)時(shí),往往會產(chǎn)出更美麗的東西。

via fusion 頭圖 via artbistro

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