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AI通过了艺术创作图灵测试TA娱乐,你根本分不出来作者是不是人

浏览次数:    时间:2017-09-25

原标题:AI通过了艺术创作图灵测试,你根本分不出来作者是不是人

编者按:本文来自量子位,编译:安妮 千平;36氪经授权发布。

各位亲爱的文化圈权威,今年不用再看画了:近年来最大的艺术成就已经发生了。

这项艺术成就的诞生地,不是北京、新加坡、柏林郊区颜料四溅的画室中,不是威尼斯双年展上。请记住它出现的地点:美国新泽西州新布朗斯维克(New Brunswick),就在Turnpike高速公路9号出口附近。

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新布朗斯维克是美国罗格斯大学(Rutgers)的主校区所在地,这所学校的艺术与人工智能实验室(AAIL)就在这里。与其说这个实验室像一个艺术孵化器,不如说更像一个潦草的初创公司,里面全是小格子间、灰地毯、白板上乱糟糟地写满了那些跟技术有关的东西。。

然而就在这里,就在今年情人节那天,艾哈迈德(Ahmed Elgammal)教授让电脑运行了一个新的艺术生成算法,接着眼睁睁的看着这个AI创造出一系列让他震惊的画作。

两周之后,艾哈迈德搞了一次特殊的图灵测试:把这些电脑生成的画作,和几十幅博物馆藏级的油画混合在一起,看看人类是否能分辨出来。

测试结果看文章标题想必你也知道了。

在这个随机对照的双盲研究中,受试者无法区分出哪些是电脑的画作,哪些是人类艺术家的画作(参与测试的数据集,一组选自抽象表现主义作品,另一组选自2016香港巴塞尔艺术展)。事实上,电脑的画作常常被认为“更新颖”、“更具审美吸引力”。

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随后同行评议的论文更是催生出一个让艺术界不安的传言:人工智能已经学会像毕加索那样作画。

时间回到2012年,那年罗格斯大学计算机科学系建立了AAIL。这个实验室的任务很简单:专注于在艺术领域研发人工智能和计算机视觉算法。其后几年,AAIL实验室推出的几种创新算法,激发了策展人、历史学家、收藏家、拍卖行的兴趣。

比方其中一种算法可以从创造力和影响力等方面,衡量一幅艺术作品的价值;另一种算法能分析画作,并根据艺术家、时期、类型等属性进行分类;还有一个鉴别赝品的算法,能够识别艺术家笔触中微妙的变化。

接下来就是水到渠成的事了:一个创造新作品的算法。

艾哈迈德用超过8万幅15-20世纪的西方绘画,对算法进行训练。基于这个庞大的数据集,他着手构建了一个称为生成对抗网络(GAN)的人工智能。GAN已经能很好的生成鞋子和包包,但是在生成原创视觉艺术方面还不够好。

所以,他创造了一个创意对抗网络(Creative Adversarial Networks,简称CANs)。

GAN和CAN有何不同?GAN的主要任务是模仿,而CAN需要创新。艾哈迈德在论文中指出,“CAN生成的画作不同于传统的艺术标准流派”。

这些画作没什么可识别的特征,许多看起来非常抽象。这到底是AI无法模仿艺术作品的布局,还是尝试突破?这一切全是创新么?

几个月之后,再次面对上述问题时,艾哈迈德不再犹疑。“机器发展出了一种美感”,他说AI已经学会了如何作画。

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与大多数技术突破类似,罗格斯大学的艺术算法背后,也是数千小时繁琐的实验室研究。在取得关键进展之前的三周时间里,艾哈迈德和两个助手对算法进行了大量的调整,试图让二进制代码的创作成果看起来更像人类的手笔。

面对这些挑战,这位45岁的AAIL主任一度感到沮丧,开始阶段这些画作既不好也不坏,它们站在了创意钟形曲线可怕的中点上。

为了解决这个问题,团队在算法中引入了更多“风格模糊”和“风格规范偏差”。这是一个微妙的平衡。与既有绘画风格距离太远,会让观众感到奇怪。而如果太近,电脑的画作又难免会让人感觉有模仿的痕迹。

再进行更多的风格调整之后,算法再次运行。

令人惊讶的是,可怕的事情没有再次发生,AAIL团队搞定了这个算法。“构图和颜色都非常好”,艾哈迈德说团队成员都惊呼起来:“这幅画放在博物馆,肯定招人喜欢”。

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但为什么这个算法产生的是抽象画,而不是肖像或者静物?

这被归因于创意对抗网络的进化。“我们喂给机器的艺术史,是从文艺复兴到现代,所以算法的学习进步也是沿着抽象美学这条线发展”,艾哈迈德说:“这很有趣,抽象是艺术史上的自然进步,而算法成功的捕捉到了这一点”。

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