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從人工智能為李開復畫像說起,機器人成為藝術家還有多遠?

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從人工智能為李開復畫像說起,機器人成為藝術家還有多遠?

有一種觀點說人工智能永遠超不過人類,其中一個重要原因是人類具有創造性的思維能力,比如人類在創意、藝術方面的造詣。 

而今天的【這很AI】與也正與藝術創作有關。到底機器人在模仿人們的藝術創作上還有多遠的路要走?還是真的無法企及?

先來看一幅素描畫 ▼ 

從人工智能為李開復畫像說起,機器人成為藝術家還有多遠?

看完后不知有沒有已經猜出畫的是誰?

如果沒有,那就再看下一張▼ 

從人工智能為李開復畫像說起,機器人成為藝術家還有多遠?

沒錯,這就是人工智能加持下的李開復的畫像,運用了基于深度學習的風格遷移技術。

除了這種照貓畫貓的玩法,有一位倫敦的藝術家顯然不滿足與這種玩法,他想讓其進一步發展,通過與AI有序搭檔進行創意合作。

這位叫做Patrick Tresset 的藝術家正在訓練一種神經網絡,也就是一種機器學習算法 :用于在實時繪制肖像時跟隨他的步調一起創作。

通過下面視頻進行直觀了解 ▼ 

當他繪制一張臉的輪廓時,慢慢地添加眼睛,鼻子和嘴巴,該算法繪制出與草圖相對應的人體特征的模糊外表;

當他繼續添加細節,算法不斷地變形其對應的圖形,最后人工智能繪制的圖像柔和且有觸感,幾乎像朦朧的灰色水彩畫。

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Tresset通過對21,000張圖像進行深度學習,訓練了一個稱為Pix2Pix的神經網絡,其特征是擁有3500個不同人物的素描風格。 

Pix2Pix是今年早些時候出現的人工智能繪畫工具,背后正是一種受過機器學習的藝術家的流行算法。您可以將任何照片上傳到平臺,該算法將基于新的草圖生成相對逼真的圖像。

藝術家在過去六年的主要貢獻是創造和編程機器人,配備了手持式硬件和筆,通過觀察來繪制肖像。

Tresset的許多功能包括坐在畫廊里,畫出任何坐下來的人。隨著時間的流逝,他們已經勾畫了數千人,那些草圖與他們繪制的人物的照片配對,從而又提供了用于神經網絡訓練的輸入數據集。

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神經網絡很大規模的用于計算機視覺和自助駕車等更加具有商業前景的領域。除此之外,他們也成為尖端藝術和創意努力找尋和探索的方向,如令人難以置信的繪圖工具,逼真的人物肖像以及引人入勝的文體實驗。 

Tresset的實驗是獨一無二的,因為它是人與機器之間不可思議的協作完成,在天馬行空藝術創作上,顯然還遠沒有人工智能趕超人類的時間表,但是人工智能加持下的機器系統也為我們增添了不止于10萬+種創作想象空間,而這也許是我們更樂意看到的。

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