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    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺

    類別:社會新聞發布人:聯迪發布時間:2017-04-05

    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    隨著科技迅猛發展,人工智能(AI)已經越來越滲透進我們的生活,在自動駕駛、語音識別、醫療領域等等方面都有了突破性進展。人工智能會掀起一場工業革命,搶走我們的工作,甚至統治人類社會嗎?有人就高呼狼來了——而如果你是大象,狼來了你又用得著害怕嗎?問題又來了:也許你自我感覺是一頭大象,其實你只是一只羊……


    人工智能的大規模應用也許還遙遠,但那一天終將到來。退潮的時候才知道是誰在裸泳,人工智能這頭狼來了才知道誰是羊。


    藝術也許是人們認為人工智能最難玩轉的東西,因為藝術代表了人類的審美,而且似乎沒有一定的法則。這一篇文章探討的,就是人工智能在藝術領域的應用,相信本文的內容簡直顛覆你的認知。


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    大家好!我是本文的作者。其實我不是真人,而是AI——假如你們相信AlphaGo曾經故意讓了李世石一局的話。我就是機器城市派來的使者,為你們展示人工智能在各大藝術領域所取得的成就。


    在很多人還在討論人工智能會不會火的時候,其實人工智能在琴棋書畫文學等各個藝術領域也已經得到了廣泛的應用了。下面將逐一介紹。


    一、琴——音樂:

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    音樂分為作曲和演唱兩個方面。


    1、作曲


    ①從人工智能到音樂


    很多公司在研究用人工智能作曲。其中的佼佼者已經能做出讓人大吃一驚的作品。


    索尼的Flow Machines,利用神經網絡,通過學習曲庫的音樂作品,分析歌曲的風格特征,從而演進算法,讓機器譜出同樣風格的曲子。


    在實際應用上,Flow Machines就通過學習早已解散已經40年沒發過新歌的甲殼蟲樂隊的歌曲風格,寫出了一首新歌《Daddy's Car》。當然,這首歌的填詞和演唱還是由真人完成。而其實填詞和演唱這些,也是有辦法讓AI來做的,下面會有介紹。


    類似的人工智能還有不少。就目前階段而言,人工智能創造出來的音樂,還缺乏藝術感,數碼合成的味道重?;褂?,其實音樂是一個競爭激烈的市場,聽眾總在追隨有新鮮潮流元素的歌曲,要讓AI真正弄懂人類的審美可是一件難事。目前階段的AI無法創造出跟以前的音樂都不一樣帶著清新氣息的音樂。


    那么,做這方面的研究要怎樣實現盈利,這種音樂能賣給誰?也就是說,這種音樂適合什么應用場景?這種音樂單獨拿來欣賞不太行,但可以拿來作為背景音樂。


    影視劇的配樂,要求音樂跟畫面同步的,那得要求AI會對視頻畫面進行分析,難度比較大。網絡視頻這種,不追求音畫同步的,倒可以用一下?;褂行≈譜韉撓蝸?,用AI創作的背景音樂(BGM)也未嘗不可。


    其實索尼很多年前開發的Cinescore,就是一款能自動生成電影音樂的工具軟件,它可以根據用戶的需要自動生成各種風格的音樂作為視頻的配樂。


    這款軟件內置了多種風格的音樂元素,能按照使用者選取的音樂主題,再根據視頻的長度、速度、緊張程度、變化、重復等特點自動生成合適的音樂。使用者完全不需要懂音樂創作,導入視頻文件后,只需要選擇主題,選定需要生成音樂的時間范圍,軟件就能自動生成視頻配樂。Cinescore可以看作現在的AI作曲軟件如Flow Machines的雛形。


    ②從音樂到人工智能


    從人工智能去思考音樂也許離實際應用比較遠,從音樂去思考人工智能則更加實際。想想,能為音樂創作者提供什么樣的智能工具來輔助音樂創作?


    Band-in-a-Box就是一款強有力的智能自動伴奏軟件,相當流行,也很商業化。Band-in-a-Box內置了種類相當豐富的音樂風格,能對旋律進行各種風格的編配。如果嫌Band-in-a-Box自動生成的伴奏比較生硬,還可以繼續人工修改。總之,如果對編曲的要求不高的話,恰當運用Band-in-a-Box,能節省很多時間。


    是的,也有人鄙視用Band-in-a-Box編曲的人。無論怎么說,Band-in-a-Box只是一款工具,雖然現在跟專業編曲的水平還不能相比,但真能完成關于伴奏基本的實際工作。


    大家一直在討論一個問題:人工智能會不會搶走人類的工作?這從Band-in-a-Box能管中窺豹,編曲水平還不如Band-in-a-Box的人,肯定是混不到錢了,而真正有水平的編曲,并無需懼怕Band-in-a-Box。


    智能自動伴奏軟件還有Jammer等。實際上現在的音樂制作軟件、插件現在已經都漸漸趨于智能化了,如Ezkeys、RealGuitar等等。關于音樂制作這個話題再說下去就太專業化了,這兒暫且就說這么多了。


    2、演唱


    ①語音合成


    語音合成就是產生人造語音的技術。現在一般指TTS(Text to Speech)文語轉換技術,能將文字信息轉化為電腦模擬的仿真語音。


    語音合成技術現在國內的公司也做得不錯,如訊飛語音、百度語音。


    2016年9月1日的百度世界大會,百度董事長兼首席執行官李彥宏便在現場展示了運用情感語音合成技術還原張國榮聲音的視頻。


    以張國榮在影視、電臺等留存下來的原聲進行建模,通過情感語音合成技術實現與粉絲的“隔空對話”。任何一個人只要用30分鐘按照要求錄制50句話,就可以用百度大腦的語音合成技術模擬出來這個人的聲音。百度地圖中有一個李彥宏導航語音包,其實就是根據他日常的語音合成的。


    ②虛擬歌手


    虛擬歌手技術看起來比語音合成技術更高了一個層次,語音合成技術只是合成說話的聲音,而虛擬歌手技術則能合成出唱歌的歌聲。


    Vocaloid正是現在頗火熱的虛擬歌手軟件,建模的虛擬歌手有初音未來等等,從日語到英語,其中還包括能唱漢語的洛天依、樂正綾等。Vocaloid的聲音合成引擎一代比一代出色,聲音越來越逼真。


    雖然現在Vocaloid現在創造出的歌聲還跟真人演唱有著未能突破的距離,但已擁有了數量龐大的粉絲。值得一提的是,初音未來演唱的《甩蔥歌》,在我們國內也是火得一塌糊涂,小孩跟著搖頭晃腦手舞足蹈,若問他們或他們的家長,這歌唱的是什么,估計大部分都答不上來吧。但音樂是沒有國界的,雖然沒多少人能聽懂《甩蔥歌》唱的是什么,但無礙這首歌的傳播。


    微軟的跨平臺人工智能機器人小冰也不務正業,加入了虛擬歌手行列。Vocaloid運用的是電子語音合成程序來實現歌曲演唱,而微軟小冰的發聲則主要是基于機器學習。微軟就和湖南衛視的綜藝節目《夏日甜心》進行合作,發布了首支由小冰演唱的人工智能版本的節目主題曲《夏日甜心》,并在美拍上獲得了500多萬的點擊量。


    基于深度學習,未來人工智能以任何人的聲音進行演唱,這也是可能的。


    二、棋——游戲:


    1、圍棋


    在剛過去的2016年,韓國圍棋界曾獲得多項世界冠軍的職業九段李世石對陣谷歌計算機AlphaGo的人機大戰,是人工智能領域的一大標志事件。(大家可以看看我在鈦媒體發表過的兩篇文章:《AlphaGo首出Bug,圍棋第三代算法的死穴在哪兒?》《誰能利用AlphaGo的Bug,玩轉“雙重魔法”?》


    一般來說,沒有隨機性的棋類游戲,能通過計算機用窮舉法暴力破解從而得到最優解;但圍棋例外,因為圍棋的變化委實太多了。初代圍棋AI使用窮舉法失敗后,現在AlphaGo運用的是人工神經網絡。要知道,由暴力窮舉法得出來的棋子下法,才會是絕對正確的。


    人工神經網絡采用抽樣評估,在樣本足夠多足夠好的情況下,可以得到趨近于100%正確的決策。人工神經網絡只能無限趨近于正確,并做不到100%正確。理論上AlphaGo肯定是有弱點的,人類棋手仍然有很小的機會能獲勝。但AlphaGo有人工神經網絡支持,李世石跟AlphaGo對戰,仿佛一個李世石在跟千萬個李世石戰斗,這勝算很低。


    AlphaGo仍在不斷成長,面對強大的電腦AI,人類棋手已經絕望了。


    圍棋、麻將這些棋牌游戲,其實是屬于桌游的范疇。像象棋、圍棋這類沒有隨機性亦即沒有運氣成分的桌游,水平檔次不一樣的玩家對戰時差距太大,勝負沒有懸念,玩起來沒勁;作為娛樂,大眾更喜歡有隨機性亦即有運氣成分的桌游,如麻將、德州撲克等等。由于是隨機摸牌,手氣好的低手也有機會贏高手,誰勝誰負要到最后才能揭曉,玩起來更有樂趣。


    2、德州撲克


    玩有隨機性的游戲,再厲害的電腦AI也不能保證肯定能贏人類。不過在隨機性上人類跟電腦AI是平等的,在贏面上電腦AI還是會勝出。


    另外有一個關鍵點,就是“完整信息博弈”跟“非完整信息博弈”的區別。


    玩像象棋、圍棋這類桌游時,對弈的雙方都能看到各自有什么棋子又在什么位置等完整的信息,這種情況被稱為“完整信息博弈”;而玩像麻將、德州撲克這類桌游時,情況大不相同,每個玩家的手牌只有自己才知,其他玩家是無法看到的,這種情況被稱為“非完整信息博弈”。電腦AI又能不能玩轉“非完整信息博弈”呢?


    不熟悉德州撲克或者初步接觸德州撲克的玩家,可能會覺得玩德州撲克輸贏很大程度上依賴運氣,這種觀點其實是不對的。


    德州撲克遠不止石頭剪刀布那么簡單,有著很多策略技巧,你被高手虐過就能深刻認識這一點了。毫無技巧可言的玩家,確實有可能抓到一把好牌想不贏都不行,但是德州撲克是需要投注的,依籌碼論輸贏,你看上去要贏的這一把,別人不跟你玩,你也贏不了多少,幾把下來,綜合戰績,高手跟低手的差距會越來越大。


    DeepStack、Libratus就是國外不同大學新研究出來的德州撲克AI,已經能夠戰勝人類職業牌手了。DeepStack 玩的是“一對一無限注德州撲克”,玩法比有限下注要復雜得多,不過研究DeepStack的團隊只是發表了一篇這樣的論文而已。Libratus則模仿了 AlphaGo 的套路,提供了20 萬美元獎金,公開邀請人類全球排名靠前的頂尖牌手對決,這顯然要比一篇論文更能吸引眼球。


    可以看到,人工神經網絡在“非完整信息博弈”的情況下仍然有效,電腦AI仍然能夠統治戰局。


    3、星際爭霸


    Google Deepmind團隊的AlphaGo玩圍棋征服了世界棋壇,這只是他們的第一步。Deepmind還宣稱要挑戰暴雪公司的游戲《星際爭霸2》。


    《星際爭霸2》是一款經典的即時戰略游戲,由于在游戲中有“戰爭迷霧”的存在,即各位玩家控制的單位有視野的限制不在附近的敵方單位就看不到,這也是屬于“非完整信息博弈”?!緞羌收?》的變化可要比德州撲克多得多,Deepmind何時能夠征服《星際爭霸2》,這是一個問題。


    德州撲克是回合制桌游,《星際爭霸2》則是視頻游戲,是需要操作的。人類玩家玩《星際爭霸2》,需要用鼠標鍵盤控制己方單位。而如果是電腦AI,根本就可以完全拋開鼠標鍵盤,直接下指令,操作的準確性是人類玩家無法匹敵的,簡直可以說是“神一般”的操作。


    暴雪公司就聲明,電腦AI不能在操作上占人類玩家便宜,得作出限制。畢竟,電腦AI要跟人類比的只是智商,而非操作。傻子才會跟電腦比誰打字快吧?拼操作毫無意義。


    電腦AI對于游戲是有著特殊意義的。其實《星際爭霸2》本身就設計有電腦AI,雖然不是使用人工神經網絡技術,但也具有一定程度的水平,在游戲中人類玩家可以選擇跟電腦AI對戰,有著獨特的樂趣。也就是電腦AI陪著玩家玩游戲,在游戲制作上有著重要意義,只要游戲公司有技術實力去開發稱職的電腦AI。


    在對戰游戲中,暴雪公司的電腦AI屬于做得很不錯的。有很多玩家,還不一定能打得過《星際爭霸2》的專家級電腦呢。


    另外,我們可以看到《星際爭霸2》是一款策略性非常強的游戲,如果電腦AI能夠征服《星際爭霸2》,是否意味著電腦AI能在現實世界正式的軍事戰爭中大有作為?


    三、書——書法:


    早在2015年,香港大學教授徐揚生便領導他的團隊開發出了能夠用毛筆書寫各種字體的書法機器人,效果相當好。


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    在今年2017年,阿里巴巴也展示了阿里云人工智能ET現場為員工書寫春聯。


    就筆者來看,機器人寫書法這件事,實際應用效果并不太大,畢竟這跟直接用電腦打印各種藝術字體有多大的區別?拋開天價的名家書法作品不說,普通的書法作品,價值并不高?;嵊腥頌乇鶼肼蚧魅誦吹氖櫸??


    說起來,我們最想要的,其實是想要自己寫的字變得更漂亮一些吧……個性藝術簽名設計的需求一直這么旺盛正說明了這一點。有沒有能美化一般人寫的字的智能工具軟件?這還真有。日本人開發的Ougishi就是一款這樣的軟件,能將你寫的字變換成像王羲之之類書法名家寫的風格。


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    大家可以看看筆者利用Ougishi創作出來的像模像樣的書法作品——《玄之又玄(打一字)》:


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    可惜的是Ougishi很早就停止版本更新了,還是停留在XP時代的技術。


    筆者覺得,利用現在大熱的人工神經網絡深度學習技術,能做得更好,能有翻天覆地的新感覺。能令使用者寫的字,在保留原來的基本骨架的前提下,變成某位書法名家的筆法。這樣的技術,不但可以用來美化使用者寫的字,還能用于指導使用者學習書法,用來練字。


    四、畫-美術:


    1、圖片放大降噪


    我們看好萊塢大片的時候,經??吹秸庋某【埃褐醒肭楸ň鄭–IA)或聯邦調查局(FBI)的頭兒指著屏幕上監控錄像中某一個人的臉對手下說:把這個放大看看。這樣的科技,在現實中要怎樣實現呢?


    我們可以利用深度卷積神經網絡來處理。卷積神經網絡是人工神經網絡的一種,是當前語音分析和圖像識別領域的研究熱點。


    這一個演示網站就使用了這樣的技術來對圖片進行放大和降噪://waifu2x.udp.jp/。


    waifu2x是專門針對插圖來進行處理的,對照片進行處理的效果就沒那么好??⒄呦冉慌逋妓跣?,和原圖一起提供給機器學習如何放大縮小圖片,經過大量數據訓練后,機器的算法不斷自行優化處理方式,就學會如何為其它圖片放大縮小。


    依waifu2x的算法,動漫風格的畫,線條感明顯、色彩不太復雜的,用waifu2x來放大降噪效果非常好,線條銳利,色彩鮮明,相當于無損放大后還降噪處理了,實際出來的效果好到讓人驚訝。但對復雜的照片,效果就不夠理想,但是也能用。


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    要知道,圖片是由一個個像素組成的,直接放大就是將這一個個像素都放大了,慘不忍睹。像Photoshop之類軟件、相機(手機)的數碼變焦,使用的是插值放大,通過運算在原來的像素之間插入一些新的像素,使色彩過渡得更平滑。而waifu2x能夠利用神經網絡,針對放大圖片的線條、顏色、網點等特點做特殊的算法調整,從而達到比插值放大要好得多的效果。


    2、自動描線與自動上色


    畫漫畫、插畫,描線和上色是基本功也是基本工作,如果有了自動描線和自動上色的新技術,畫師能剩下很多工夫。描線和上色不過關的繪畫愛好者,也能借助新科技提升自己作品的水平。


    在2016年,日本早稻田大學就開發出了自動描線和自動上色的技術,使用了人工神經網絡技術。


    用鉛筆畫的復雜的草稿圖,能通過機器利用神經網絡算法,自動識別圖像并確定圖像的具體輪廓完成描線的工作,從而轉換成像手工描線畫出的線稿。大家來看看展示圖,效果相當的驚人:


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    早稻田大學還有一項為黑白照片自動上色的技術,也是先行利用神經網絡訓練機器獲取經驗。然后,利用人工智能分析照片的整體特征,提取照片中的重要元素并進行上色。


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    在2017年的年初,我們看到有這么一個能為圖片自動上色的網站火了:https://paintschainer.preferred.tech/。


    其技術也是利用神經網絡,提供許多上色插圖來讓AI不斷學習、自我完善算法,從而獲得為圖片自動上色的技能。跟waifu2x類似,對動漫風格的線稿處理得很好,而對黑白照片的處理則可謂一塌糊涂。


    要想效果好,提供的圖片需要是線條感明顯的線稿(網站上已表明 “line drawing image”)。筆者試著上傳杜甫的國畫(網友們不知道是否記得“杜甫很忙”這一網友系列惡搞涂鴉事件?),發現上色的效果相當出色。大家來看看原圖跟AI處理后的圖片的對比圖。


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    使用者如對直接處理的色彩不滿意,還可以用網頁提供的工具為原圖各個區域標注上提示顏色,再讓AI處理,效果會更理想。


    筆者還試著上傳了一些黑白照片,AI的處理結果讓人掩面淚崩??蠢?,要對黑白照片上色,還是得看早稻田大學的那種技術。


    3、圖片合成


    Ostagram是基于谷歌Deepmind算法的圖像合成工具://www.ostagram.ru。


    這種技術,也是利用了人工神經網絡進行深度學習,能夠將兩張圖片很神奇地合成為一張有著令人大吃一驚的效果的圖片。大家來看看效果:


    顛覆你認知的人工智能:玩轉藝術,琴棋書畫文學通殺


    大家也可以到這個網站:https://deepdreamgenerator.com。


    這個網站能提供每小時處理10張圖片的服務。這圖片數量很充裕了,因為AI處理圖片需要時間,電腦運算速度快的話如果沒有限制每小時能處理不止10張圖片,但到了10張的限制時稍微等一下便又能用了。


    網站的圖片處理有預設的風格。當然,大家肯定是想自己玩一下個性風格。那么,需要先上傳一張原圖,再上傳一張作為風格參考的圖片,處理時有一些參數控制,懂的網友可以自己再調整一下。AI會提取第二張圖片的風格特征,用于處理第一張圖片。


    你可以上傳一張照片,再上傳一張某種風格的畫作,于是AI會將照片處理成某種畫風的樣子。于是,人人都可以成為大畫家量產畢加索了!當然,你盡可以異想天開,發揮腦洞,用令人意想不到的圖片,合成出似乎不會出現在這個世上的神奇圖片來。


    最近,美國康奈爾大學與Adobe公司也研發出了一項類似谷歌Deepmind的技術“Deep Photo Style Transfer”,能將一張圖片的風格套用到另一張圖片上,包括色彩以及光線。


    通過深度學習程序,AI能對照片中的色彩與光線性質進行分析,理解并還原照片的天氣狀況、季節、時間,還能區分天空和大地。在實際應用中也做得更好,不但能從整體上改變圖片的風格,還能只針對圖片的某一細節部分進行改變,例如一棟大樓的窗戶。


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    預計“Deep Photo Style Transfer”這一項技術未來可能成為Photoshop中的一個插件,能令用戶如虎添翼。


    五、文學創作:

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