特稿 >

科技快讯 >

科技云报道:当AI成为一个文艺青年,撩妹会不会变得很简单?

科技云报道:当AI成为一个文艺青年,撩妹会不会变得很简单?

科技云报道原创 丨 科技快讯

8737
1259

2017-07-21

科技云报道

Xtecher特稿作者

关注

“十四行诗、小说和音乐专辑创作也许只是AI成为文艺青年的第一步,在此之后人工智能会充满创造力,从而替代我们人类神圣的艺术吗?”


艺术范儿十足的AI作品 


自人工智能这个领域开辟以来,研究者们就一直在试着捣鼓一个能具备创造性的人工智能。


早在2011年,谷歌就已经开始介入艺术与科技相结合的研究领域。从建立网络艺术博物馆这样野心勃勃的“谷歌艺术项目”(Google Art Project),到数据艺术团队(Data Arts Team),再到著名的DeepDream项目、Magenta项目和开源人工智能平台TensorFlow,谷歌旗下的科技与艺术项目在一直不停地给世界惊喜。


谷歌的DeepDream项目曾利用算法让AI学会了画抽象画,且这一算法已经成为了今年早些时候艺术画展的重要组成部分。


在这个名为“深度梦魇:神经元网络的艺术(DeepDream: The Art of Neural Networks)”的艺术画展拍卖会上,伦敦艺术家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一组画作,拍出了8000美元的高价,这也是当天最高的价格。


据了解,谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。后来为了进行艺术创作,工程师又随即为电脑提供了各种物体图片,经过电脑算法处理后能分析出图片与什么物体相象,例如狗、人脸和树木。


“这个算法形成了学习反馈的圆环。比如,如果一朵云看起来像一只鸟,系统反馈后会让它变得更像一只鸟。这样一来,系统下次就能更快地识别一只鸟的图片,直到能画出一只精准的鸟儿。”谷歌在介绍这个项目时称。


受Deep Dream技术灵感的启发,谷歌Magenta项目开始着力研究生成音乐的算法。他们希望建立起围绕Magenta的生态圈,让一些艺术家加入这个平台,以帮助艺术家更好地完成创作。比如人工智能在听到音乐家弹奏的音符之后,能利用那些音符弹奏出更加完整的旋律。


在成功教会人工智能写诗及小说之后,谷歌的Magenta项目又通过神经学习网络创作出了自己的第一首歌曲——一首时长1分30秒的钢琴曲。在这首钢琴曲中,同样还配有打鼓声和管弦乐,不过这些都是后期添加的。


谷歌方面表示,利用人工智能来创作艺术并非不可能的事情。对此,微软和索尼也以实际行为表达了相同观点。


今年5月,微软的一款社交机器人小冰在北京举办了诗集发布会,发布了AI创作的第一部诗集《阳光失了玻璃窗》。据悉,这本新诗集囊括了139首现代诗,全部由微软小冰创造。微软技术人员称,小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗,训练超过10,000次。


更有趣的是,自2017年2月起,微软小冰在天涯、豆瓣、贴吧、简书四个平台上使用了27个化名发表诗歌作品,获得大量跟帖评论的同时,几乎没有被察觉出非人为所作。


发布会上,来自微软的人工智能专家们介绍,小冰的学习过程与人类学习创作的过程非常相似:即通过反复学习产生积累,积累到一定程度之后,当小冰受到某个灵感激发源的刺激,就会在学习积累的基础上产生新的创造。


据悉,微软小冰曾经也推出过单曲《好想你》、《夏日甜心》以及民族歌曲《山歌好比春江水》,声音甜美独特。她只要听人类演唱一遍,就能抓住演绎的重点,独立完成整首曲子的创作。


而在国外,索尼巴黎计算机科学实验室最新一项研究结果表明,人工智能(AI)不仅可以进行复杂的音乐创作工作,还能达到“大师级”水平。

巴赫(Johann Sebastian Bach)是巴洛克时期著名作曲家,被誉为“西方近代音乐之父”。


为了研究巴赫的音乐,索尼巴黎计算机科学实验室研究人员盖坦·哈杰里斯(Gaetan Hadjeres)与弗朗索瓦·帕切特(Francois Pachet)开发了一个名为“DeepBach”(深度巴赫)的神经网络。


首先,他们利用巴赫创作的352部作品目来训练DeepBach。接下来,在预定义音域内,他们将这些作品变调,创作出了2503首赞美诗。其中,80%用来训练DeepBach,而剩余20%用来验证训练成果。


经过训练,DeepBach能够创作出与巴赫风格高度相近的作品,几乎到了“以假乱真”的地步。研究团队对1600多人进行了测试,其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。


测试结果表明,超过50%的人认为,DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。相比之下,巴赫本人的作品也仅被75%的人正确识别。哈杰里斯和帕切特说:“鉴于巴赫作品的复杂性,我们认为DeepBach的表现非常出色。”


搞艺术的AI具有创造力吗?


我们知道,诗歌、音乐、绘画都是人类艺术的栖息地,灵魂的寄托和感情的表达。好的艺术作品,能够在人心底激起片片涟漪,生出层层想象,开出久不凋谢的花。


而AI竟然在短短几周到几个月的时间,就能够出自己的诗集、画作和音乐专辑,这样的创作速度,远超人类。难道机器人也有情感,领悟到艺术的境界?


在大多数人的眼里,机器缺乏这样的创作动力。对于计算机来说,这个千变万化的世界,这些丰富的文艺作品,都不过是数字的组合。换句话说,计算机进行文艺创作的实质,乃是对图像和自然语言的赋值,是基于大数据的海量学习,是千万次的程序计算,是一种0101的数字游戏。


所以,在AI作诗的问题上,现阶段仍然是有“诗感”而无“诗意”,乍一看像一首诗,但是诗歌想要表达什么,句与句之间有怎样的演进,终究不禁细想。说到底,计算机能够像模像样地写诗,还是利用了诗歌本身的模糊性和普通人对诗的不熟悉。


就目前来看,计算机能生成的东西基本和过去风格一样,它是看了很多过去的作品而生成的。有人说把莎士比亚所有作品拿过来,用计算机建一个模型,然后生成一个新的作品,会跟莎士比亚风格完全一样,但是想让它创作一个引领潮流的新风格就很困难了。


这是因为人是肉体,肌肤、皮肉对环境产生反映以后表达出一种情绪,不同环境会产生不同化学反应。而机器人是中性的,不可能产生这些化学反应,没有情绪反应就不是艺术。


然而,人工智能研究者、网站CreativeAI的创始人以及博客“伦理机器”(Ethical Machine)的主播之一的萨米姆·威尼格(Samim Winiger)却持有不同观点。他认为,创造性是一种运作方式,而不是某种火花或者继承而来的天赋。


“这跟创造过程有关,它是一种做事的方式。你学着变得有创造性,跟你学着演奏吉他一样。”威尼格这样说,“从这个角度来看,它就不那么神秘了,而你可以试着利用这些工具去优化你自己的流程。”


威尼格将这些工具看作对人类创造性进行增强而非替换的一种方式。在他的设想中,服装店可以根据用户的偏好来生成一件礼服,然后当场把它制造出来。“到了那个时候,你可以想像类似H&M的店会有多巨大的改变,”威尼格这样说。


就在今年,IBM的Watson帮助时装公司Marchesa为纽约大都会慈善晚会(Met Gala)设计了一套礼服,对颜色和质料给出了指导建议。


在制作过程中,Marchesa给了Watson五种情绪的选择:愉悦、激情、兴奋、鼓舞和好奇。Watson分析了Marchesa以往制作的服装,通过连接颜色和情绪的工具,它给新服装设计了一套调色板。然后,Watson把40000种面料的选择缩减到150种,然后向设计师推荐了其中35种。


被视为现代人工智能之父的马文·明斯基(Marvin Minsky),在1960年写下了这样的话:“我确信终有一天我们能得到拥有强大的解决问题能力的程序,方法是以错综复杂的方式组装一大堆启发式的部件——多目标优化、模式识别技巧、规划代数、递归管理过程等等。但在这些程序中,没有智能安坐。”


爱与美,情感与创意,机器到底要如何进行分析、编程和计算,才能和人类的创造力所匹敌?至少在创作出不朽的经典作品之前,AI还有很长的路要走。


【科技云报道原创】微信公众账号:科技云报道


【本文来自投稿,文中观点不代表Xtecher立场。】

打开微信“扫一扫”,打开网页后点击屏幕右上角分享按钮

账号登录

重置密码

还没有账号?立即注册>

账号注册

已有账号?立即登录>注册企业会员

重置密码

返回

绑定手机