計算機沒有藝術細胞？這個AI不服並向你扔了一個蘑菇

知識 06-28

計算機也有藝術細菌，哦不，藝術細胞嗎？這是驅使創新計算領域不斷發展的基本問題，即開發出可以複製人類創造力的人工智慧。

此前曾出現過谷歌作曲演算法的報道。但假如人工智慧可以實實在在設計並製作出可以握在手中的3D物體呢？這正是哥本哈根IT大學助理教授喬爾·雷曼的研究課題。

雷曼希望藉助深度神經網路的強大圖像識別力量獨立創作出藝術品，而無需人類干預。他認為，個中關鍵在於將深度神經網路與進化演算法相結合。他和一位同事與懷俄明大學進化人工智慧實驗室一起聯手設計了一種可以進行雕塑創作的人工智慧系統。

計算機沒有藝術細胞？這個AI不服並向你扔了一個蘑菇

由AI創作的蘑菇：3D模型和3D列印成品

他們將這種系統稱為創作客體生成。其工作過程如下：進化演算法隨機生成一張設計藍圖，就此建立一個3D圖像，看起來就像是一團亂糟糟的黏土。隨後，進化演算法將黏土團的幾張快照傳遞給深度神經網路（因為深度神經網路只能理解2D圖像），然後發問：「你怎麼看？」深度神經網路將快照與它龐大資料庫中的圖像進行比對，判斷快照中的物體是否像它熟悉的物體，然後反饋給進化演算法。起先，深度神經網路給予的反饋還很粗糙，例如「這個看起來有0.001%像水母」。絕大多數人類看到這種反饋都難保不背過氣去，但演算法可不會輕言放棄。接下來，進化演算法將藍圖稍稍加以改變，重新發回深度神經網路：「現在如何？」如果深度神經網路覺得比之前還差了，那麼演算法就會將其摒棄，對原始藍圖進行再次修改。如果深度神經網路的反饋表示認可了改動，即便現在只是有0.002%像水母，這一版本就會被保留下來，在此基礎上繼續由演算法對其進行變異。正如絕頂耐心的一對師徒，演算法與深度神經網路反反覆復經過上億次諸如此類的切磋，最終會琢磨出一個可以識別的物體。

計算機沒有藝術細胞？這個AI不服並向你扔了一個蘑菇

由進化演算法創造出來的部分模型

儘管雷曼認同他的演算法與人類的學習過程類似，他還是認為，更準確的類比是自然進化。這也是整個項目的最初靈感來源之所在。「對我來說進化是如此不可思議，沒有意志思維的介入，卻能創造出如此繁複的生物，令我們至今都無法效仿。」雷曼說道。他力圖模仿的正是從簡單的有機體到更複雜個體的進化歷程。這也是為何深度神經網路會給演算法提供如此基礎反饋的原因。它並不會告訴演算法哪裡做錯或哪裡做對了，只會陳述比如是更冷了還是更熱了。雷曼說，這正如進化一樣。「無論你生存還是死亡，進化都不會告訴你要如何改變基因序列才能成為更好的有機體。」

研究團隊進行了約兩周的精細化過程。經過兩千五百萬次以上的迭代，終於，演算法創作出的多數作品都被深度神經網路判定為準確度95%。不過，平心而論，如果由人類來打分，其中一些或許還到不了95%。雷曼稱，這些物體的怪異外形是由於神經網路無法理解三維物體。從某種意義上說，演算法正是利用了神經網路的這項弱點，才讓看起來相當抽象的作品也能僥倖過關。

計算機沒有藝術細胞？這個AI不服並向你扔了一個蘑菇