AI不可怕,就怕AI會畫畫——這裡有一種你還不知道的『圖』靈測試

AI不可怕,就怕AI會畫畫——這裡有一種你還不知道的『圖』靈測試

有人說,阿爾法狗,So TM What?

還有人說,AI(人工智慧)有什麼可怕的?它們不過是做一些人類不願做的臟活、累活和一些可批量重複操作的活計,而對一些帶有原創性質的活,比如藝術創作,AI就不靈光了。

喂,喂,喂,且慢,且慢,先進來看看這裡的『圖』 靈測試,再說。

目前我們所說的人工智慧,在很大程度上,偏向於指基於深度神經網路的機器學習(簡稱深度學習)。深度學習現在非常火,有點甚囂塵上,它的確也很爭氣,在諸多領域都有著很多驚人的表現。比如,它們在棋類博弈、計算機視覺、自動駕駛等領域,表現得跟人類一樣好,甚至更好。

但是,它能高效處理人類所有類型的知識嗎?人們不禁要問。

1. 人類知識的4個象限

有人做過分類,說人類的知識在兩個維度上可分成四類(見下圖)。即從可統計與否上來看,可分為:是可統計的和不可統計的。從能否推理上看,可分為可證明(可推理)的和不可證明(不可推理)的。

在橫向方向上,對於可推理的,我們都可以通過機器學習的方法,最終可以完成這個推理。對於可推理的,且可統計的知識(象限1),早已不在計算機話下。人們正試圖找到可舉一反三的機器學習方法,向可推理但不可統計的象限進發(象限2)。目前,還有很多傳統的機器學習研究者,正力圖在這個方向作出一些成就,但在整體上,他們的研究進展,乏善可陳,不溫不火。

而在縱向上,凡是可統計的、但不可推理的(即第3象限),都可以通過(大)數據和深度學習的辦法,可得到一個比較好的結果。例如,目前的基於深度學習的棋類博弈(阿爾法狗)、計算機視覺(貓狗識別)、自動駕駛等等,其實都是在第3象限,提交了非常驚艷的成績單。

但是,還有一個第4象限呢?

有哲學家說,我們把計算機能完成的(第1、2、3現象),都「外包」給計算機了,而第4象限還是留給我們人類自己玩吧,因為它不可統計,也不可推理,只能靠我們人類自己的頓悟,來開拓新知的邊界,比如說提出新理論,比如說創作新藝術什麼的。

可是,就有人不同意這個觀點,於是一波人就聚一起,組織一個會議,大家一起來撕撕,辯一辯。有道是「油燈越挑越亮,真理越辯越明」嘛。

2. 一場別樣的『圖』靈測試

圓桌會議由谷歌技術大神Mordvintsev主持。他說,大家先來看看這幅畫,我們且稱之為A吧,大家有誰知道A畫屬於哪家畫派?

會場上竊竊私語:「這不就是梵高的名作《星夜》(The Starry Night)嗎?」

「沒錯!」Mordvintsev接著說,「這就是梵老的後印象主義代表作。」

「那麼,請問各位,對於這樣的藝術創作,具有可推理性嗎?」 Mordvintsev問道。

眾人答:「沒有吧。」

「那麼,再問各位,這樣的藝術創作,具有可統計性嗎?」 Mordvintsev接著問道。

眾人答:「也沒有吧,藝術哪有什麼規律可循呢?」。

Mordvintsev又說:「請大家接著看下面一幅畫,暫且稱之為B吧。」

「且不說,B畫價值幾何?請問B屬於什麼畫派?」Mordvintsev又問。

眾人答:「這畫看起來挺瘮人的,人不人,馬不馬的,此畫的作者應該是和梵高屬於一類人——後印象主義吧?」

Mordvintsev:「Bingo!答對了!謝謝各位讓我們通過『圖』靈測試!」

眾人:「你大爺的,這哪跟哪啊?欺負我們不懂什麼叫圖靈測試嗎?」

Mordvintsev一臉壞笑:「各位息怒啊,且聽我解釋。你們看到是不是都是圖啊?這個測試也挺靈吧,所以我們就叫『圖』靈測試。」

眾人一片嬉笑與嘩然:「吁——」

Mordvintsev接著說:「大家看啊,A是人類畫出來的。而B是我們谷歌用電腦畫出來的(學名叫Inceptionism,且稱為「盜夢主義」吧),而現在,你們並沒有明顯地區分出來A和B的畫風和流派有何不同,我們姑且大致認為,A和B是一個流派吧,而現在作為藝術創作的A,大家都認為它具有不可推理性、不可有可統計性。很自然,B也就具備A的所有特性(A、B不分家嘛),而B是由計算機搞出來的。因此,計算機也具備解決不可推理且不可統計問題(即人類知識的第四象限問題)的能力。

眾人:「你丫這坑挖的,解釋可有點牽強哦!」

Mordvintsev哈哈大笑:「的確,但至少我們撬開了這扇門的門縫吧」。

眾人:「是啊,細思極恐。」

AI不可怕,就怕AI會畫畫。

(以上會議,純屬虛構,如有雷同,請對號入座)

3. 「深度風格」是怎樣的一種畫風?

如果說Mordvintsev的「盜夢主義」,還處於實驗室階段的話,那麼David Aslan正在使用的「深度風格(Deep Style)」,則是一種非常實用的、基於神經網路的藝術畫風。

Aslan是一名法國人,作為一位小有成就的用戶體驗設計師(UX Designer),對藝術創作,特別是計算機藝術創作,他有自己獨到的見解。在他看來,「深度風格」並不是一個簡單的、類似於如PhotoShop(PS)的圖片處理工具,它要比PS智能得多。因為它畫出來的畫,更具有欺騙性(更像專業畫家畫的!)。以前,人們總是以為計算機不會取代諸如藝術創作之類的工作,而現在,人們的信心開始動搖了。

有圖有真相,下圖就是Aslan利用「深度風格」工具繪製的一幅畫,可以看出,畫面七彩斑斕,畫風詭異清新,充滿著藝術范。

如果諸如「畫風」這類創作藝術范的東西,都能被計算機所「創造」的話,那麼,Aslan個人所做的那些鍵盤敲擊、滑鼠按壓等操作,計算機還能模仿不出來嗎?

對於計算機創作藝術,我們不禁感嘆:春天都到了,夏天還會遠嗎?

(下圖右上為原圖為好萊塢明星Brad Pitt(布拉德·皮特)的肖像,下圖輸出的就是畢加索風格的畫像)

小福利

如果你對這類基於神經網路的繪畫藝術感興趣,不妨找來相關的APP感性地牛刀小試一把,一鍵就能輸出你所期望的畫風Stytle!(在GitHub下載neural-style,Linux平台安裝)。

Just Try It!

本文節選自埃文科技高級技術顧問,張玉宏博士所作《AI不可怕,就怕AI會畫畫——這裡有一種你還不知道的『圖』靈測試》一文。

作者簡介:

張玉宏博士,2012年畢業於電子科技大學現執教於河南工業大學。中國計算機協會CCF會員ACM/IEEE會員,埃文科技高級技術顧問。主要研究方向為高性能計算、生物信息學主編有《Java從入門到精通》一書。


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