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在未來,一幅好的畫作也能讓耳朵懷孕專欄

/ 互聯網新鮮事 / 2016-07-21 19:12
前幾天,百度在尤倫斯當代藝術中心(UCCA)、“勞森伯格在中國”展覽上,發布了這么一款AI——能夠通過解讀繪畫,來譜寫出相應的曲子。

前幾天,百度在尤倫斯當代藝術中心(UCCA)、“勞森伯格在中國”展覽上,發布了這么一款AI——能夠通過解讀繪畫,來譜寫出相應的曲子。

筆者也參加了這場大會,并且聽了聽百度人工智能對勞森伯格《四分之一英里畫作》、梵高《星空》、徐悲鴻《奔馬圖》的音樂解讀。

不過關于這屆百度人工智能,筆者首先想到了最近的一則新聞

以及一則稍老一些的,讓我們這碼字狗心驚膽戰的新聞:

人工智能已經開始入侵各個職業了,現在就連藝術家的飯碗也要被搶了嗎?下面,筆者就要從技術上,談談人工智能超越藝術家的可能性。

首先需要強調一下,創造一個理解人類藝術的人工智能是非常難的,甚至比讓人工智能造摩天大樓、把人送入太空、明白宇宙大爆炸的細節更加困難。因此對于人類和人工智能來說,能理解這一切的人類大腦,幾乎是全宇宙最復雜的東西。

國外版果殼網Wait But Why上的《為什么霍金 蓋茨等大佬讓我們警惕人工智能?》中是這么描述的:

造一個能在瞬間算出十位數乘法的計算機——非常簡單

造一個能分辨出一個動物是貓還是狗的計算機——極端困難

造一個能戰勝世界象棋冠軍的電腦——早就成功了

造一個能夠讀懂六歲小朋友的圖片書中的文字,并且了解那些詞匯意思的電腦——谷歌花了幾十億美元在做,還沒做出來。 

一些我們覺得困難的事情——微積分、金融市場策略、翻譯等,對于電腦來說都太簡單了,我們覺得容易的事情——視覺、動態、移動、直覺——對電腦來說太TM的難了。

筆者說了這么多,只有一個意思:不要小看人工智能對繪畫的解讀,因為它真的超級難!引用計算機科學家Donald Knuth的說法,“人工智能已經在幾乎所有需要思考的領域超過了人類,但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上,還差得很遠。

 

而審美就是一種不需要思考的事情,我們能很快速地判斷出《星空》的幽靜、《奔馬圖》的氣勢,都是因為我們的直覺而非邏輯。

好了,下面是干貨時間,

百度的人工智能是如何做到像顧爺一樣在名畫前裝逼的?

在輸入繪畫的圖片后,AI會先對畫作進行分析理解,即把一幅畫從色彩、構圖元素等數個角度進行分拆。

我們這些二手藝術家們眾所周知,繪畫中的色彩基調,映射了整個畫作的感情風格。馬蒂斯曾經說過:“如果線條是訴諸于心靈的,色彩則是訴諸于感覺的。那你就應該先定線條,等到心靈得到磨煉后,它才能把色彩引向一條合乎理性的道路。”

 筆者來翻譯一下,那就是畫作的顏色(色相。明度、純度、冷暖blabla)對比能給人帶來最直觀的感情沖擊。例如我們即便沒有學過繪畫,也能感受到藍色的悲傷、紅色的熱情、黃色的溫暖……

是誰說藍色就等于憂傷,你看看天空和海洋——五月天

而AI做的,就是分析出這幅畫作上使用的顏色搭配套路,然后將顏色記錄并保存【存檔1】

同理,各類構圖元素,也各有其意象,AI要分析出個意象代表的感情,依舊記錄并保存【存檔2】

那么問題來了,要如何準確的分析出畫作中的顏色和意象呢?這就不得不提到人類大腦構成。

人類大腦是由網狀神經組成,為了模仿人類思考,AI也普遍采用神經網絡進行模擬運算。經過大量的樣本投食(特征訓練),以及人工智能的深度學習之后,AI對畫作內各種元素都會變得十分敏感,可以迅速分析出畫作代表的感情。

按照百度發言人的說法,百度人工智能未來還可以識別更多的圖片,照片等——這意味著其AI必須要理解更高深的東西,比如微小的臉部表情變化,開心、放松、滿足、滿意、高興這些類似情緒間的區別。等到了這一步,大概面部表情學家也要失業了。

賞完畫,就該譜曲了。

事實上,樂曲的譜寫相比于識圖要簡單一些。還記得之前識圖后輸出的兩個標簽存檔嗎,AI做的就是為這些標簽搭配出適合的音樂。

但譜曲過程中同樣有著難題,即如何將諸多標簽代表的音樂得組合在一起——這涉及順序、過渡、整體風格等問題。

AI的解決手段是:將曲庫中的曲譜按照情緒一一分類,并把每半個小節化作一個曲譜【單元】,此時每一個單元都有一個對應的情緒標簽關鍵詞;之后將【存檔1】和【存檔2】中的標簽轉化做每一個曲譜單元;在進行排序時尋找能在曲子上無縫連接的每兩個曲譜【單元】;最后將連貫的曲子輸出。

這樣下來,一次完整的賞畫譜曲就完成了。看起來簡單,但實際上這些步驟中涉及到Kmeans、重要性采樣、深度神經網絡、編輯距離等多個算法;并且AI每天要通過無數次這樣的步驟來學習,才能保證輸出結果的不斷精準。而這些,都要依托于上千臺PC服務器和近1000臺GPU服務器構建的世界上規模最大的深度神經網絡。

現在各位讀者們可以慶幸自己擁有一個價值千萬億的大腦了,所以請珍惜它,答應筆者在一激動就要抵制X貨前先用它思考一下好嘛?

好了,最后再回歸百度AI吧。作為一個二手的藝術家,筆者仔細對照了一下AI“翻譯”的音樂和原繪畫——區別不小。不過正所謂一千個讀者眼中就有一千個哈姆萊特,鑒定藝術作品本身就是一個見仁見智的事情;想針對每個人的審美制作出相應的旋律,百度AI還需要學習更多的個人數據才OK。

其實筆者還蠻看好該項目的,因為百度終于選擇了一項離錢很遠、離科技很近的技術。這才是成就偉大公司的態度,希望有朝一日,百度人工智能也能在世界范圍內整出點大新聞。

<blockquote>

作者:孫不二,號狗哥、大馬不計其數。互聯網新鮮事主編,少不更事,四體不勤,五谷不分。學書不成,學政不成,學醫不成,學節義不成,學仙學佛,學農學圃俱不成。遂學文章,亦不敢稱有所成,徒博君一笑耳。

</blockquote>


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