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人工智能作画前景如何

谷歌TensorFlow
2019
05/10
09:49
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谈及有史以来最?#25353;?#30340;?#24080;?#23478;时,人们可能会想到像达芬奇或毕加索这样的名字,但如果有一天,机器也拥有了无尽的图像潜能,人工智能也能创造出《蒙娜丽莎》这样令人叹为观止的?#24080;?#20316;品吗?

近日,在?#26412;?#30005;影学院和中国科学院大学共同举办的以“开物与顿悟”为主题的?#24080;?#19982;科学论坛上,中国人民大学文学院副院长陈奇佳围绕人工智能的图像潜能进行了阐述。

近年来,人工智能在传统绘画上应用广泛,它把科学技术和传统绘画有机地结合在一起,为创造和传播传统绘画?#24080;?#25552;供了先进方式。

《秃鹫》和《阿富汗战争》就是其中的代表。“计算机根据卡夫卡小说《秃鹫》进行创作,人工智能捕捉到小说里的各式描写,并把这些语词具像化,最后形成图像场景。从绘画语言角度,它已成功实现了基本的变形;此外,人工智能通过集合有关阿富汗战争的报道,捕捉关键信息,完成了《阿富汗战争》这样一种带有惊恐、暴力、血腥风格的作品,非常难得。绘画采用了大量的拼贴技术,在算法上有很大突破。”陈奇佳评价说。

但是他表示,人工智能是否具备足够的图像潜能从而取代人类进行?#24080;?#21019;作,还有赖于两个关键?#26041;?#30340;实现,即自主与创作。

首先是“如何自主?#20445;创?#20316;意图的构建。“人类往往会出于体验、激情等心理、生理因素的推动去描摹自然、发挥想象,借助绘画来抒发情?#23567;?#34920;达观点。但是如何通过计算机代码生成的数字绘画图像来构建一个自发且主动的创作意图?对人类心理的数据化、模型化仍无法穷尽,衡量判定的标?#23478;?#27809;有清晰界定。”他说。

其?#38382;?#21019;作过程中的技术问题。陈奇佳介绍,人工智能在创作过程中涵盖三个方面的问题:第一,人类感知和体验的丰富性无法完全?#29615;?#21495;系统所涵盖,人工智能对人类创作环?#22330;⑹导?#25805;作的偶然性因素无法全然掌控,很难通过数字化完全“习得”。

第二,图像识别的发展并不意味着可以将绘画过程简化为一个关于?#25226;?#33394;如何被手动分配到画布上,画家能够辨识其内容”的优化过程。?#24080;?#30340;辨识标准和界定同样模糊,?#32469;?#26159;具有逻辑叙事的绘画作品的完整度和可辨识度。

“历代?#25353;?#30340;画家,很多都是围绕叙事性的主题发展各类构?#25216;?#24039;,包括光线色彩不同的变换。”陈奇佳说,“但是如何充分地解析具有叙事性的、拥有内在绘画逻辑的作品,并形成一种可供图像生产的算法,AI在图画上面还需有进一步的拓展。”

第三,人工智能在达到前面两条要求之后,针对绘画作品风格的穷尽式数据收集,是否能够产生人工智能独特的“风格”?#38382;劍?#20173;未有强力的成果证明。

陈奇佳表示,虽然人机互动式的创作成为了人工智能图像潜能的重要领域,但是离人工智能独立绘画仍有一段距离。

人工智能给人类带来的究竟是惊喜还是惊恐?现在还无?#25317;?#30693;。“人工智能只是通过新的方式来收集信息从而生产出看上去类似于原创的内容,很大程度上无法完全替代人类。但不可否认的是,它已为?#24080;?#21019;作带来了新的变革。”陈奇佳说。
来源: 中国科学报

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