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    颠覆你认知的人工智能:玩转艺术,琴棋书画文学通杀

    类别:社会新闻发布人:联迪发布时间:2017-04-05

    颠覆你认知的人工智能:玩转艺术,琴棋书画文学通杀


    随着科技?#35813;?#21457;展,人工智能(AI)已经越来越渗透进我们的生活,在自动驾驶、语音识别、医?#23631;?#22495;等等方面都有了突破性进展。人工智能会?#30772;?#19968;场工业革命,抢走我们的工作,甚至统治人类社会吗?有?#21496;透?#21628;狼来了——而如果你是大象,狼来了你又用得着害怕吗?问题又来了:也许你自我感觉是一头大象,其?#30340;?#21482;是一只羊……


    人工智能的大规模应用也许还遥远,但那一天终将到来。退潮的时候才知道是谁在裸泳,人工智能这?#38450;?#26469;了才知道谁是羊。


    艺术也许是人们认为人工智能最难玩转的东西,因为艺术代表了人类的审美,而且似乎没有一定的法则。这一篇文章探讨的,就是人工智能在艺术领域的应用,相信本文的内容简直颠覆你的认知。


    颠覆你认知的人工智能:玩转艺术,琴棋书画文学通杀


    大家好!我是本文的作者。其实我不是真人,而是AI——假如你们相信AlphaGo曾经?#23460;?#35753;了李世石一局?#24149;啊?#25105;就是机器城?#20449;?#26469;的使者,为你们展示人工智能在各大艺术领域所取得的成就。


    在很多人还在讨论人工智能会不会火的时候,其实人工智能在琴棋书画文学等各个艺术领域也已经得到了广泛的应用了。下面将逐一介绍。


    一、琴——音乐:


    音?#22336;?#20026;作曲和演唱两个方面。


    1、作曲


    ①从人工智能到音乐


    很多公司在研究用人工智能作曲。其中的佼佼者已经能做出让人大吃一惊的作品。


    索尼的Flow Machines,利用神经网络,通过学习曲库的音乐作品,?#27835;?#27468;曲的风格特征,从而演进算法,让机器谱出同样风格的曲子。


    在?#23548;视?#29992;上,Flow Machines就通过学习早已解散已经40年没发过新歌的甲壳虫乐队的歌曲风格,写出了一首新歌《Daddy's Car》。当然,这首歌的填词和演唱还是由真人完成。而其实填词和演唱这些,也是有办法让AI来做的,下面会有介绍。


    类?#39057;?#20154;工智能还有不少。就目前阶段而言,人工智能创造出来的音乐,还缺乏艺术?#26657;?#25968;码合成的味道重。还?#26657;?#20854;实音乐是一个竞争激烈的市场,听众总在追随有新鲜潮流元素的歌曲,要让AI真正弄懂人类的审美可是一件难事。目前阶段的AI无法创造出跟以前的音乐都不一样带着清新气息的音乐。


    那么,做这方面的研究要怎样?#36842;?#30408;利,这种音乐能卖给谁?也就是说,这种音?#36136;?#21512;什么应用场景?这种音乐单独拿来欣赏不太?#26657;?#20294;可以拿来作为背景音乐。


    影视剧的配乐,要求音乐跟画面同步的,那得要求AI会对视频画面进行?#27835;觶?#38590;度比较大。网络视频这种,不追求音画同步的,倒可以用一下。还有小制作的游戏,用AI创作的背景音乐(BGM)也未尝不可。


    其实索尼很多年前开发的Cinescore,就是一款能自动生成电影音乐的工具软件,它可以根据用户的需要自动生成各?#22336;?#26684;的音乐作为视频的配乐。


    这款软件内置了多?#22336;?#26684;的音乐元素,能按照使用者选取的音乐主题,再根据视频的长度、速度、紧张程度、变化、重复等特点自动生成合适的音乐。使用者完全不需要懂音乐创作,导入视频文件后,只需要选择主题,选定需要生成音乐的时间?#27573;В?#36719;件就能自动生成视频配乐。Cinescore可以看作现在的AI作曲软件如Flow Machines的雏形。


    ②?#21491;?#20048;到人工智能


    从人工智能去思?#23478;?#20048;也许离?#23548;视?#29992;比较远,?#21491;?#20048;去思考人工智能则更加?#23548;省?#24819;想,能为音乐创作者提供什么样的智能工具来辅助音乐创作?


    Band-in-a-Box就是一款强有力的智能自动伴奏软件,相当流?#26657;?#20063;很商业化。Band-in-a-Box内置了种类相当丰富的音?#22336;?#26684;,能对旋律进行各?#22336;?#26684;的编配。如果嫌Band-in-a-Box自动生成的伴奏比较生硬,还可以继续人工修改。总之,如果对编曲的要求不高?#24149;埃?#24688;当运用Band-in-a-Box,能节省很多时间。


    是的,也有人鄙视用Band-in-a-Box编曲的人。无论怎么说,Band-in-a-Box只是一款工具,虽然现在跟专业编曲的水平?#20849;?#33021;相比,但真能完成关于伴奏基本的?#23548;?#24037;作。


    大家一直在讨论一个问题:人工智能会不会抢走人类的工作?这从Band-in-a-Box能管中窥豹,编曲水平?#20849;?#22914;Band-in-a-Box的人,肯定是混不到钱了,而真正有水平的编曲,并无需惧怕Band-in-a-Box。


    智能自动伴奏软件还有Jammer等。?#23548;?#19978;现在的音乐制作软件、插件现在已经都渐渐趋于智能化了,如Ezkeys、RealGuitar等等。关于音乐制作这个话题再?#36842;?#21435;就太专业化了,这儿暂且就说这么多了。


    2、演唱


    ①语音合成


    语音合成就是产生人造语音的技术。现在一般指TTS(Text to Speech)文语转换技术,能将文?#20013;?#24687;转化为电脑模拟的仿真语音。


    语音合成技术现在国内的公司也做得不错,如讯飞语音、百度语音。


    2016年9月1日的百度世界大会,百度董事长兼首席执行官李彦宏便在现场展示了运用情感语音合成技术还原张国荣声音的视频。


    以张国荣在影视、电台等留存下来的原声进行建模,通过情感语音合成技术?#36842;?#19982;粉丝的?#26696;?#31354;对话”。任何一个人只要用30分?#24433;?#29031;要求录制50句话,就可以用百度大脑的语音合成技术模拟出来这个人的声音。百度地图中有一个李彦宏导航语音包,其实就是根据他日常的语音合成的。


    ②虚拟歌手


    虚拟歌手技术看起来比语音合成技术更高了一个层次,语音合成技术只是合成说话的声音,而虚拟歌手技术则能合成出唱歌的歌声。


    Vocaloid正是现在?#24149;?#28909;的虚拟歌手软件,建模的虚拟歌手有初音未来等等,从日语?#25509;?#35821;,其中还包括能唱汉语的洛天依、?#32456;?#32491;等。Vocaloid的声音合成引擎一代比一代出色,声音越来越逼真。


    虽然现在Vocaloid现在创造出的歌声还跟真人演唱有着未能突?#39057;?#36317;离,但已拥有了数量庞大的粉丝。值得一提的是,初音未来演唱的《甩葱歌》,在我们国内也是火得一塌糊涂,小孩跟着摇头?#25991;?#25163;舞足蹈,若问他们或他们的家长,这歌唱的是什么,估计大部分都答不上来吧。但音乐是没有国界的,虽然没多少人能听懂《甩葱歌》唱的是什么,但无碍这首歌的传播。


    微软的跨平台人工智能机器人小冰也不务正业,加入了虚拟歌?#20013;辛小ocaloid运用的是电子语音合成程序来?#36842;?#27468;曲演唱,而微软小冰的发声则主要是基于机器学习。微软就和湖南卫视的综艺节目《夏日甜心?#26041;?#34892;合作,发布了首支由小冰演唱的人工智能版本的节目主题曲《夏日甜心》,并在美拍上获得了500多万的点击量。


    基于深度学习,未来人工智能以任何人的声音进行演唱,这也是可能的。


    二、棋——游戏:


    1、围棋


    在?#23637;?#21435;的2016年,韩国围棋界曾获得多项世界冠军的职业九段李世石对阵谷歌计算机AlphaGo的人机大战,是人工智能领域的一大标志事件。(大家可以看看我在钛媒体发表过的两篇文章:《AlphaGo首出Bug,围棋第三代算法的死穴在哪儿?》《谁能利用AlphaGo的Bug,玩转“双重魔法?#20445;俊?/a>)


    一般来说,没有随机性的棋类游戏,能通过计算机用穷举法暴力?#24179;?#20174;而得到最优解;但围棋例外,因为围棋的变化委实太多了。初代围棋AI使用穷举法失败后,现在AlphaGo运用的是人工神经网络。要知道,?#26432;?#21147;穷举法得出来的棋子?#36335;ǎ?#25165;会是绝对正确的。


    人工神经网络采用抽样评估,在样本足够多足够好的情况下,可以得到趋近于100%正确的决策。人工神经网络只能无限趋近于正确,并做不到100%正确。理论上AlphaGo肯定是有弱点的,人类棋手仍然有很小的机会能获胜。但AlphaGo有人工神经网络支持,李世石跟AlphaGo对战,?#36335;?#19968;个李世石在跟千万个李世石战斗,这胜算很低。


    AlphaGo仍在不断成长,面对强大的电脑AI,人类棋手已经绝望了。


    围棋、麻将这些棋牌游戏,其实是属于桌游的范畴。像象棋、围棋这类没有随机性亦即没有?#20284;?#25104;分的桌游,水平档次不一样的玩家对战时差距太大,胜?#22909;?#26377;悬念,玩起来没劲;作为娱乐,大众更?#19981;?#26377;随机性亦即有?#20284;?#25104;分的桌游,如麻将、?#36718;萜丝?#31561;等。由于是随机摸牌,手气好的低手也有机会赢高手,谁胜谁负要到最后才能揭晓,玩起来更有乐趣。


    2、?#36718;萜丝?/strong>


    玩有随机性的游戏,再厉害的电脑AI也不能保证肯定能赢人类。不过在随机性上人类跟电脑AI是平等的,在赢面?#31995;?#33041;AI还是会胜出。


    另外有一个关键点,就是“完整信息博弈?#22791;?#38750;完整信息博弈”的区别。


    玩像象棋、围棋这类桌游时,对弈的双方都能看到各自有什么棋子又在什么位置等完整的信息,这?#26234;?#20917;被称为“完整信息博弈?#20445;?#32780;玩像麻将、?#36718;萜丝?#36825;类桌游时,情况大不相同,每个玩家的手牌只有自己才知,其他玩家是无法看到的,这?#26234;?#20917;被称为“非完整信息博弈”。电脑AI又能不能玩转“非完整信息博弈”呢?


    不熟悉?#36718;萜丝?#25110;者初步接触?#36718;萜丝?#30340;玩家,可能会觉得玩?#36718;萜丝?#36755;赢很大程度上?#35272;翟似?#36825;种观点其实是不对的。


    ?#36718;萜丝?#36828;不?#25925;?#22836;剪刀布那么简单,有着很多策略技巧,你被高手虐过就能深刻认识这一点了。毫无技巧可言的玩家,确实有可能抓到一把好牌想不赢都不?#26657;?#20294;是?#36718;萜丝?#26159;需要投注的,依筹码论输赢,你看上去要赢的这一把,别人不跟你玩,你也赢不了多少,几把下来,综合战绩,高手跟低手的差距会越来越大。


    DeepStack、Libratus就是国外不同大学新研究出来的?#36718;萜丝薃I,已经能够战胜人类职业牌手了。DeepStack 玩的是“一对一无限注?#36718;萜丝恕保?#29609;法比有限下注要复杂得多,不过研究DeepStack的团?#21448;?#26159;发表了一篇这样的论文而已。Libratus则模仿了 AlphaGo 的套路,提供了20 万美元奖金,公开邀请人类全球排名靠前的顶尖牌手对决,这显然要比一篇论文更能吸引眼球。


    可以看到,人工神经网络在“非完整信息博弈”的情况下仍然有效,电脑AI仍然能够统治战局。


    3、星?#25910;?#38712;


    Google Deepmind团队的AlphaGo玩围棋征服了世界棋?#24120;?#36825;只是他们的第一步。Deepmind还宣称要挑战暴雪公司的游戏《星?#25910;?#38712;2》。


    《星?#25910;?#38712;2》是一款经典的即时战略游戏,由于在游戏中有“战争迷雾”的存在,即各位玩家控?#39057;?#21333;位有视野的限制不在附近的敌方单位就看不到,这也是属于“非完整信息博弈”。《星?#25910;?#38712;2》的变化可要比?#36718;萜丝?#22810;得多,Deepmind何时能够征服《星?#25910;?#38712;2》,这是一个问题。


    ?#36718;萜丝?#26159;回合?#35889;?#28216;,《星?#25910;?#38712;2》则是视频游戏,是需要操作的。人类玩家玩《星?#25910;?#38712;2》,需要用鼠标键盘控制己方单位。而如果是电脑AI,根本就可以完全抛开鼠标键盘,直接?#36718;?#20196;,操作的准确性是人类玩家无法匹敌的,简直可以说是“神一般”的操作。


    暴雪公司就声明,电脑AI不能在操作上占人类玩家便宜,得作出限制。毕竟,电脑AI要跟人类比的只是智商,而非操作。傻子才会跟电脑?#20154;?#25171;字快吧?#31185;?#25805;作毫无意义。


    电脑AI对于游戏是有着特殊意义的。其实《星?#25910;?#38712;2》本身就设计有电脑AI,虽然不是使用人工神经网络技术,但也具有一定程度的水平,在游戏中人类玩家可以选择跟电脑AI对战,有着独特的乐趣。也就是电脑AI陪着玩家玩游戏,在游?#20998;?#20316;上有着重要意义,只要游戏公司有技术实力去开发称职的电脑AI。


    在对?#25509;?#25103;中,暴雪公司的电脑AI属于做得很不错的。有很多玩家,?#20849;?#19968;定能打得过《星?#25910;?#38712;2》的专家级电脑呢。


    另外,我们可以看到《星?#25910;?#38712;2》是一款策略性非常强的游戏,如果电脑AI能够征服《星?#25910;?#38712;2》,是否意味着电脑AI能在?#36136;?#19990;界正式的军事战争中大有作为?


    三、书——书法:


    早在2015年,香港大学教授徐扬生便领导他的团队开发出了能够用毛笔书写各种字体的书法机器人,效果相当好。


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    在今年2017年,阿里巴巴也展示了阿里云人工智能ET现场为员工书?#21019;?#32852;。


    就?#25910;?#26469;看,机器人写书法这件事,?#23548;视?#29992;效果并不太大,毕竟这跟直接用电?#28304;?#21360;各种艺术字体有多大的区别?抛开天价的名家书法作品不说,普通的书法作品,价值并不高。会有人特别想买机器人写的书法吗?


    说起来,我们最想要的,其实是想要自己写的?#30452;?#24471;更漂亮一些吧……个性艺术签名设?#39057;?#38656;求一直这么旺盛正?#24471;?#20102;这一点。有没有能美化一般人写的字的智能工具软件?这还真有。日本人开发的Ougishi就是一款这样的软件,能将你写的?#30452;?#25442;成像王羲之之类书法名家写的风格。


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    大家可以看看?#25910;?#21033;用Ougishi创作出来的像模像样的书法作品——《玄之?#20013;?#25171;一字)》:


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    ?#19978;?#30340;是Ougishi很早就停止版本更新了,还是停留在XP时代的技术。


    ?#25910;?#35273;得,利用现在大热的人工神经网络深度学习技术,能做得更好,能有翻天覆地的新感觉。能令使用者写的字,在保留原来?#24149;?#26412;骨架的前提下,变成某位书法名家的笔法。这样的技术,不但可以用来美化使用者写的字,还能用于指导使用者学习书法,用来练字。


    四、画-美术:


    1、?#35745;?#25918;大降噪


    我们看好莱坞大片的时候,经常看到这样的场景:中央情报局(CIA)或联邦调查局(FBI)的头儿指着屏幕上监控录像中某一个人的脸对手下说:把这个放大看看。这样的科技,在?#36136;?#20013;要怎样?#36842;?#21602;?


    我们可以利用深度卷积神经网络?#21019;?#29702;。卷积神经网络是人工神经网络的一种,是当前语音?#27835;?#21644;图像识别领域的研究热点。


    这一个演示网站就使用了这样的技术来对?#35745;?#36827;行放大和降噪:http://waifu2x.udp.jp/。


    waifu2x是专门针对插图来进行处理的,对照片进行处理的效果就没那么好。开发者先将一批插图缩小,和原?#23478;?#36215;提供给机器学习如何放大缩小?#35745;?#32463;过大量数据训?#27867;螅?#26426;器的算法不断自行优化处理方式,就学会如何为其它?#35745;?#25918;大缩小。


    依waifu2x的算法,动漫风格?#24149;?#32447;条感明显、色彩不太复杂的,用waifu2x来放大降噪效果非常好,线条锐利,色彩鲜明,相当于无损放大后还降噪处理了,?#23548;?#20986;来的效果好到让?#21496;取?#20294;对复杂的照片,效果就不够理想,但是也能用。


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    要知道,?#35745;?#26159;由一个个像素组成的,直接放大就是将这一个个像素都放大了,惨不忍睹。像Photoshop之类软件、相机(手机)的数码变焦,使用的是插值放大,通过运算在原来的像素之间插入一些新的像素,使色?#20351;?#28193;得更平滑。而waifu2x能够利用神经网络,针对放大?#35745;?#30340;线条、颜色、网点等特点做特殊的算法调整,从而达到比插值放大要好得多的效果。


    2、自动描线与自动上色


    画漫画、插画,描线和上色是基本功也是基本工作,如果有了自动描线和自动上色的新技术,画师能剩下很多工夫。描线和上色不过关?#24149;?#30011;爱好者,也能借助新科技提升自己作品的水平。


    在2016年,日本早稻田大学就开发出了自动描线和自动上色的技术,使用了人工神经网络技术。


    用铅笔画的复杂的草稿图,能通过机器利用神经网络算法,自动识别图像并确定图像的具体轮廓完成描线的工作,从而转换成像手工描线画出的线稿。大家来看看展示图,效果相当的惊人:


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    早稻田大学还有一项为黑白照片自动上色的技术,也是先行利用神经网络训练机器获取经验。然后,利用人工智能?#27835;?#29031;片的整体特征,提取照片中的重要元素并进行上色。


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    在2017年的年初,我们看到有这么一个能为?#35745;?#33258;动上色的网站火了:https://paintschainer.preferred.tech/。


    其技术也是利用神经网络,提供许多上色插图来让AI不断学习、自我完善算法,从而获得为?#35745;?#33258;动上色的技能。跟waifu2x类似,对动漫风格的线稿处理得很好,而对黑白照片的处理则可谓一塌糊涂。


    要想效果好,提供的?#35745;?#38656;要是线条感明显的线稿(网站上已表明 “line drawing image?#20445;1收?#35797;着上传杜甫的国画(网友们不知道是否记得“杜甫很忙”这一网友系列恶搞涂鸦事件?),发现上色的效果相当出色。大家来看看原图跟AI处理后的?#35745;?#30340;对比图。


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    使用者如对直接处理的色彩不满意,还可以用网?#31243;?#20379;的工具为原图各个区域标注上提示颜色,再让AI处理,效果会更理想。


    ?#25910;?#36824;试着上传了一些黑白照片,AI的处理结果让人掩面泪崩。看来,要对黑白照片上色,还是得看早稻田大学的那种技术。


    3、?#35745;?#21512;成


    Ostagram是基于谷歌Deepmind算法的图像合成工具:http://www.ostagram.ru。


    这种技术,也是利用了人工神经网络进行深度学习,能够将两张?#35745;?#24456;神奇地合成为一张有着令人大吃一惊的效果的?#35745;?#22823;家来看看效果:


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    大家?#37096;?#20197;到这个网站:https://deepdreamgenerator.com。


    这个网站能提供每小时处理10张?#35745;?#30340;服务。这?#35745;?#25968;量很充裕了,因为AI处理?#35745;?#38656;要时间,电脑运算速度快?#24149;?#22914;果没有限制每小时能处理不止10张?#35745;?#20294;到了10张的限制时稍微等一下便又能用了。


    网站的?#35745;?#22788;理有预设的风格。当然,大家肯定是想自己玩一下个性风格。那么,需要先上传一张原图,再上传一张作为风格参考的?#35745;?#22788;理时有一些参数控制,懂的网友可以自己再调整一下。AI会提取第二张?#35745;?#30340;风格特征,用于处理第一张?#35745;?


    你可以上传一张照片,再上传一张?#25345;址?#26684;?#24149;?#20316;,于是AI会将照片处理成?#25345;?#30011;风的样子。于是,人人都可以成为大画家量产毕加索了!当然,你尽可以异想天开,发挥?#36828;矗?#29992;令人意想不到的?#35745;?#21512;成出似乎不会出现在这个世?#31995;?#31070;奇?#35745;?#26469;。


    最近,美国?#30340;味?#22823;学与Adobe公司也研发出了一项类似谷歌Deepmind的技术“Deep Photo Style Transfer?#20445;?#33021;将一张?#35745;?#30340;风格套用到另一张?#35745;?#19978;,包括色?#23460;?#21450;光线。


    通过深度学习程序,AI能对照片中的色?#35270;?#20809;线性?#24335;?#34892;?#27835;觶?#29702;解并还原照片的天气状况、季节、时间,还能区分天空和大地。在?#23548;视?#29992;中也做得更好,不但能从整体上改变?#35745;?#30340;风格,还能只针对?#35745;?#30340;某一细节部分进行改变,例如一栋大楼的窗户。


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    预计“Deep Photo Style Transfer”这一项技术未来可能成为Photoshop中的一个插件,能令用户如虎添翼。


    五、文学创作:

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