AI 劳动节创意盘点:绘画、写作、识别情绪……匹敌人类创造力

【新智元导读】AI 正在展示出真正的创造力,它们像梵高一样绘画,像莎翁一样写作,像人类编剧一样创作着电影剧本。设计公司 SketchDeck 的联合创始人兼 CTO David Mack 认为,没有理由认为 AI 不能像人类那样具有创造力。在 AI 巨大的潜能中,只需进步一点点,就足以匹敌人类的创造力了。

长期以来,人类在宇宙中占有特殊的地位。犹太—基督教的神根据他自己的形象造出了人。柏拉图相信“logos”——心灵——是不朽的。而在上个世纪,人们都知道,人类比计算机更好,因为计算机好像有点……傻。

而今我们已经看到了一些苗头,AI 正在展示出真正的创造力。这可能预示了一个大胆的新世界:纽约时报畅销书榜单上满是 AI 的作品,人们在音乐节上为巨星“云”的新曲纵情舞蹈。我们的经济和社会可能会发生根本性转变。

最近有一些研究项目显示,富有创造性的 AI 正在向我们走来。

AI 的研究工具现在很容易搞到,计算机科学则历来弥漫着将研究公开分享的文化。感谢这一点,这一领域不断涌现着优秀的研究结果,与世界快速共享。

目前的 AI 研究结果就像当年的掌上电脑,相对于今日的 iPhone,它们似乎有点尴尬和幼稚,但它们背后的想法和那种原始的力量却可以大大改变我们的生活。

让我们聚焦一些近期的研究项目,来看看为什么说它们越来越有创造性。

像梵高一样作画

风格迁移迅速成为了 AI 研究的热门话题,因为它惊人的视觉产出:

神经网络将风格应用在照片中

这三张计算机生成的图片风格如此明显,证明了风格在艺术家作品中的作用。

AI跨越了怪异杂糅的边界。它对于笔触和着色的应用相当好地补充了主题,尽管很难将风格天衣无缝地拼接到照片里,但随着我们进一步加深认识,这些都不是问题。

这一领域的另一个发展是 AI 在不同艺术家的风格之间自由切换:

每个艺术家、创作者和发明家都是站在他们前辈的肩膀上。模仿是创造力和艺术表现力的重要组成部分。采用他人的想法(比如他们的视觉风格)并绘制出来,就可能通过重新组合,以及通过跳出旧有思维界限的方式找到新的想法。

像莎翁一样写作

用伊丽莎白时期的习语写一首五音步诗,对普通人来说是很具有挑战性的。上面这个作品出自我们在学校给孩子们布置的一个创作实践活动,由一个循环神经网络生成,这个神经网络把写作过程当成是一个字一个字的生成过程。这个神经网络有1500个“神经元”——你的大脑则有1000 亿个神经元。考虑到 AI 必须克服的所有障碍,这个初级写作范本令人印象深刻。

如前例所述,神经网络的理解深度比人类作家浅。但是,前景显而易见。随着网络深度的增加和学习能力的增加,网络学习的句法和风格规则可以深化到语法和叙述规则中。通过恰当地应用这些规则,这样生成模式可以很容易地催生出一个出版帝国。

进军影视界

去年,导演 Oscar Sharp 和 AI 学者 Ross Goodwin 发布了一部令人惊异的短片《Sunspring》(https://arstechnica.com/the-multiverse/2016/06/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/)。

这是一部完全由算法创作的科幻故事。这个算法把自己称为 Benjamin。现在这两个人和 Benjamin 再次联手,又创作了一部短片《It’s No Game》(https://arstechnica.com/the-multiverse/2017/04/an-ai-wrote-all-of-david-hasselhoffs-lines-in-this-demented-short-film/)。另外一个有名的例子是 IBM 的 Watson 为恐怖片《Morgan》创作了一部预告片(http://www.wired.co.uk/article/ibm-watson-ai-film-trailer)。

IBM 研究人员给 Watson 看了超过100部恐怖电影的预告片,分成几段时间和场景。它对每个场景进行了一系列视觉、声音和作曲分析,以学习如何创建预告片。然后 Watson 开始处理时长 90 分钟的《Morgan》,以找到适合收入在预告片中的片段。

Watson 处理完《Morgan》,分出了10个场景共6分钟的视频。人类剪辑师通常需要10到30天才能将场景拼凑起来讲述一个连贯的故事,而 AI 只用了24小时就完成了预告片。

识别人类的情绪

通过预测一句话中的下一个单词,AI 展现出识别人类的情绪的能力。

OpenAI 发布了上述实验——一个无监督学习程序,其任务是预测亚马逊评论的下一个单词,为人类情感建模。它有一个特定的神经元,可以检测到好评和差评之间的差异。这是一个很好的例子,展现出AI理解到了更深层次的本质。

艺术家在做什么?他在连线。他把事物之间看不见的线连在一起。——德国艺术家AnselmKiefer

虽然这个 AI 只学会了理解语言的一个小小的方面,但这是从零到一的第一步。出现更大规模的神经网络和更有效的学习方法来使得 AI 能够理解更多它们看到的东西,只是一个时间问题。

AI 能否具有人类的创造力?

是啊,这些事情令人印象深刻,但 AI 有可能具有人类一样的创造力吗?

没有任何根本原因,会造成 AI 不能像人类那样具有创造力。信息物理学既是人类思维也是硅片的基础。二者的运行都依照量子力学的数学原理。

大自然花费了40 亿年的时间来进化我们大脑的细胞系统。人类花费了70 年在硅晶体管上。这些晶体管已经变成了超级视频游戏玩家,并成为了具有创造性的助手。今天运行的硬件和软件只会日益进化,没有障碍能阻止深度学习变得更深入更快速了。

目前的深度学习算法和神经网络远远没有实现它们的理论潜力。今天的视觉神经网络比一年前成本要低5-10倍,所用参数要少15倍,性能却能完败一年前的昂贵前辈。这完全得益于不断改进的网络架构和更好的训练方法。

——谷歌高级研究科学家Christian Szegedy

在 AI 巨大的潜能中,只需进步一点点,就足以匹敌人类的创造力了。

这对我们所有人来说意味着什么?

人类与技术的关系在过去几个世纪里发生了巨大变化,并预示了某种未来。有许多种方法能让AI 的创造力使我们的社会受益,反之亦然。

坏消息

当自动计算器到来时,普通文员和簿记员的工作就会消失。个人计算机的出现取代了打字员和最初的一部分秘书。AI 也将不可避免地取代专业人士和创意。AI 对工作的取代对个人来说可能是很糟糕的,但对于一个经济体系来说,就业创造/破坏的净率才是经济是否能够顺利运行的重要因素。

有证据表明,当前的经济遇到了一个结构性的问题,中产阶级的工作被摧毁,但并没有创造出新的岗位来。MIT 科学家、研究科技进步对商业影响的Andrew McAfee 制作的 PPT 对此作了说明:

看上面的曲线图,与创造性 AI(消灭上图靠右的高技能工作)、机器人和自动驾驶车辆(消灭上图靠左的低技能工作)在一起,有很多工作岗位将面临同时消失的风险。社会重新创造技能(re-skill)是需要时间的,如果冲击来得过于突然,那么很可能会出现经济衰退。

另一方面,好消息

创造性 AI 很有可能为我们的社会带来巨大的好处。

在计算机的辅助下,如今数学家可以证明以前永远不可能证明的事情。数学家设定一个目标,然后计算机会负责探索所有可能的空间和方法来证明它。“上帝之数”——20 就是这样被发现的(详见下文注释)。类似的,建筑师利用计算机对物理学的理解提出建筑设计,这是单靠人力无法完成的。我们已经大量使用了智能工具,随着智能化的发展,我们也将越来越聪明。

【注释】所有的三阶魔方都能在有限步数内复原,1982年,佛雷与辛马斯特合著的《魔方手册》定义任意的三阶魔方都可以保证最少 n 步复原,并称呼 n 为上帝之数(God'snumber)。在此书中,证明上帝的数字介于17~52之间。此后不断有人推进研究。在2010 年,包括 Tomas Rokicki 和 Morley Davidson 等人的研究团队证明任意组合的魔方可以在 20 步内还原,现在上帝之数正式定为 20。

创意 AI 将让导演以前所未有的规模创造艺术:视频游戏里,每个人物角色的对话都来自无数的普利策获奖小说;CGI(computergraphic image)电影中,每一位演员,哪怕是最无足轻重的,都将成为用心、即兴发挥的专业角色。

AI 研究人员(Artificialresearcher)将协助物理学家深入探索宇宙的秘密。AIUX 设计师可以对全世界每个APP 的每个像素倾注前所未有的关注。AI 城市规划者可以完全不同的方式设计我们的城市空间,让人们的生活更幸福、安全,更有成效。

AI 正在展现它拥有创意的第一步。当然,如今还无法与梵高或莎士比亚相媲美,但 AI 进步的速度令人震惊,也没有理由将其超人的创造力停下来不发展。这可能给人类经济带来严峻的挑战,也为人类提供解决棘手问题的巨大能力。

上图名为“040502”,是 2004 年由机器人、人工智能画家 AARON 在纸上绘制的一幅油画。来源:newatlas.com

原文地址:https://medium.com/sketchdeck-developer-blog/ai-is-already-being-creative-e2c1fd3a4c7d

原文发布于微信公众号 - 新智元(AI_era)

原文发表时间:2017-05-01

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏数据科学与人工智能

【数据科学】数学的意义(院士最全最牛的解释,果断收藏)

作者:张恭庆 (北京大学数学科学学院教授、中国科学院院士、第三世界科学院院士) 数学既是一种文化、一种“思想的体操”,更是现代理性文化的核心。 马克思说:“一...

53080
来自专栏新智元

认知科学与人机交互简史

前言 “水是最好的”(Water is best),这句话是西方“科学和哲学之祖”泰勒斯(Thales,约公元前624年——公元前546年)的名言,无独有偶,与...

39450
来自专栏腾讯大讲堂的专栏

介绍一款功能游戏,玩通关你也能变学霸

15730
来自专栏SIGAI学习与实践平台

AI时代大点兵——国内外知名AI公司2018年最新盘点【完整版】

据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国...

570100
来自专栏人工智能头条

MSRA周明:计算机能“理解”多少我们的语言了?

18760
来自专栏AI科技评论

深度学习洪流:为何它能瞬间改变你的生活?(上)

编者按:我们和电脑之间的交流正在发生着转变,而深度学习也已经润物细无声地进入我们的生活,甚至在你意识到这一点之前,世界已经截然不同。 本文首发于fortune,...

29580
来自专栏AI科技大本营的专栏

原来你是这样子的OpenAI!来看看它背后那些有趣的人和事

综合编译 | 焦燕 综合整理 | 鸽子 提到OpenAI,业内可谓无人不知,无人不晓。 这可是人气超人马斯克与众硅谷科技大亨无数次脑洞碰撞后,共同决定成立的,专...

365100
来自专栏PaddlePaddle

【AI资讯】深度学习的识别能力,不只“刷脸”?

亚马逊在2016年底发布了计算机视觉系统RekGoNeNe。此后不久,该公司开始向警方部门推广其作为打击犯罪的工具。近期,亚马逊和美国奥兰多警察局达成协商,此套...

9730
来自专栏量子位

Google、Facebook等昨晚连开三场AI大会,全部要点都在这里

李林 舒石 编译整理 量子位·QbitAI出品 太平洋时间2017年3月8日,西方的传统黄道吉日,宜开大会。 Google、Facebook和Udacity三家...

34090
来自专栏DT数据侠

“机械战警”牵起他与数据科学的缘分 | 数据科学50人·邬学宁

邬学宁,SAP硅谷创新中心首席数据科学家,长期致力于机器学习与人工智能算法研究与应用。“数据科学核心算法的基础是简洁优美的数学,这是我愿意用一辈子,去追寻的事情...

11800

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券