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人工智能增强人类赋能想象力让机器也能有创意下范冰冰

发布时间:2022-08-05 11:44:31

人工智能增强人类 赋能想象力:让机器也能有创意(下)

把创意变为数据之后可以做哪些事?可以让机器识别创意的种类、识别创意的好坏、识别创意之间的关联;

我们可以优化创意,比如说优化广告的内容、优化做出来的某种设计是不是符合设计的目的;我们还可以生成创意,从一个创意变为更多的创意,我们可以预测创意,预测功能性创意的好坏。

讲到智能识别,上图这个项目是谷歌的研究员Klingemann做的项目,非常有意思。大家看到上图可能最左边的是一个人,是一张油画作品,大家可能都能感受到在做什么工作,机器做的是在第一张人脸的雕塑和最后一张油画之间

用各个数据库里面的艺术作品做一个渐变,所以叫x Degrees of Separation,意思就是说任何的两个艺术作品都能够找到这样逐步转变过去的艺术演进,中间可能是5个作品,8个作品,能够很顺的把头和尾衔接起来。

这件事情有什么作用?大家可能不了解,这么多的艺术学者,在没有人工智能进入到艺术行业的创意里面之前,这件事情是不可能发生的,我们很难把两个作品中间的这种类似于不同刻度的渐变发现出来。

恰恰是人工智能帮助创意人去更好理解创意深度,这样有了一个科技的武器去理解文科的内容,实现文理兼修,通过理科的角度理解文科,这是一件很重要的工作,因为这个过程里面创意开始被机器理解了,所以它才能够做这样的工作。

智能识别在功能型创意上用途很广泛,很多创意广告都是“千人千面”,不同的消费者、不同的用户画像会看到不同的创意内容。但是这些内容生产上来之后难免会出现各种各样的挑战和问题。所以我们这里的一个识别引擎叫T.Compliance ,识别这些内容的品牌,比如说这张图里面是清扬,里面的图像元素的合规情况;

比如说这两批洗发水是不是最新的包装,如果不是应该替换为最新的包装,法规是否合规;“去屑拔头筹,清扬敢出头”,有没有违反广告法,有没有这些很绝对的词等。

其实机器通过识别功能性的创意内容里的核心元素,能够做到内容的理解和合规检测。有很多的创意都难免会撞车,不管有意还是无意。有意就是抄袭,无意就是大家英雄所见略同。这种情况下机器都有可能向提醒你把相似度的东西找出来。在海量的创意里面,机器其实可以帮助创意不管是使用者还是创意的生产者做更好创意维度的理解。

另一个智能生成的例子是在字体设计领域。做一套字体其实是很耗时的,尤其是中文的字体还有很多排列组合和修正,但是人工智能逐步的已经开始学习到一些字体的方法,可以智能的生成新的字体。过去每个字都需要老师傅一个一个的写出来。

上图案例是卡内基梅隆大学的一个研究生用业余时间做的,它叫Zi2Zi,通过100个字的输入就能产生一套几千个字的字库。所以从100到几千个字的过程是由机器生成的,人进行一些修正,这是开源的项目,大家可以去找来尝试。

阿法狗战胜李世石是3、4年前的事情,那时候机器更擅长的解决确定问题、分类问题,但是在过去3、4年里机器逐步开始解决开放性问题,去做创造性的工作,主要就是基于类似于创意对抗网络等等的技术,开始能够做创造性的工作,也就是说没有最优解的,更多是多元工作。

是否会出现创意的机器?

这里就会产生到我们下一个思考的议题,是不是会出现创意的机器?

油画作品Edmond de Belamy2019年在佳士得拍卖行卖了43万美金,右下角的艺术家署名是一段代码,意思是这张画是通过一套算法,主要是对抗生成网络做成的一张油画。这个油画的算法作者其实是一个用算法来做艺术作品的工作室。

过去我们看到人创造出作品,现在我们看到纯机器创造出来的作品。我更想跟大家去探索的是这两种更复杂的情况:第一个叫“机器在环路中,核心观念和刚才讲的机器在环路中正好相对。机器算法创作出一些作品,人给予反馈,这些反馈能够让机器做更好的作品。机器可能做一千个、一万个、一亿个作品,人不同不断地给反馈,来训练机器。

我们与2×4——全球最著名的平面设计公司一起,和蚂蚁金服支付宝合作。当时我们提了一个概念,这个也是来自于创业中我们经常讲MVP,最小的可行产品。这些小商家可能也有一个东西叫MVD,最小可行的设计。

如果商家仅需要一个设计,会是什么?我们觉得是“海报”。所以我们能不能让全世界最好的设计师通过机器,产生让千千万万中小商家不用花很多的设计费用的作品,就能够得到每个人不一样的定制化海报设计。

我们当时就和2×4等大概有50个不同的创意工作室合作,让机器不停的在数据库里找创意的元素,这些设计大师告诉机器哪些好哪些不好,就产生了一个海报生成的引擎。这个引擎任何一个商家输入名字。

比如这里看到“熊熊奶茶小屋”,输入类型、地域、有一些和风格有关的提示词以后,就能够产生一张这个小店的海报,在支付宝上支付10元,这张海报就能打印出来,送到店家。所以换句话说,10元就可以拥有一个世界上最好的设计师训练过的作品。

2×4的创始人叫做Michael Rock,他是耶鲁大学的一个平面设计的教授,他自己的学术观点和企业能做的事情存在着鸿沟,所以当我们聊起这件事情时,他非常高兴,他觉得人工智能让人,让2×4这样的设计团队,成为机器闭环中的一部分,把更多的能力通过机器变得大众化。

我们前面看了很多的案例,各种各样的内容的制作、识别、生成、创意等等,哲学家、评论家会发出这样的问题:机器真的可以创意吗?我这里摘取了两个观点,一个观点来自著名计算机科学家、图灵奖获得者Dijkstra。他讲过一句很意思的话:“潜水艇能潜水,但是它真的能游泳吗?计算机会不会思考这个问题就像潜水艇会不会游泳一样”。机器不管是做了这么多的创意,还是辅助人做了这些多的创意,它真的会创意吗?

另一个角度是著名心理分析学家卡尔荣格讲的,他说“任何新的创造都不是通过思维来实现的,而是通过一种对于像玩东西一样的内驱”。所以我们没有玩具的时候我们自己想着玩,有了玩具之后产生某种互动,有更不一样的玩具我们可能完成新的花样。人工智能是不是人的一个新的玩具?这个玩具能够让我们人更有创造?这个是两种思考维度没有答案的问题,但是这是一个值得讨论的问题。

我想提一个比较实实在在的角度:乔布斯讲电脑和人关系的一段视频。视频中讲到人的行动力特别糟糕,人的行动力没有马好、没有狗好,没有绝大多数动物好。但是很聪明的是,人是可以发明工具的。所以当人骑上自行车以后就成为这个行动力最强的生物了。

乔布斯讲PC个人电脑就是人类思维的自行车,人工智能是不是在后个人电脑时代的创意思维的自行车呢?麦克卢汉曾说“我们先塑造了工具,然后工具塑造了我们,我们先塑造了创意的人工智能,然后人工智能塑造了我们”。

在我们自己的研究里面提了一个概念,主要想表达的是在创意中人机的正和关系,我们把它叫“脑机比”。取代关系就是前面最早《经济学人》杂志那种表格,多少可能性被取代,这种是零和关系,正和关系用脑机比这个概念来。就是机器越多机器作为思维的自行车能够给我们更多的创意和思维的空间,所以希望用脑机比。

我自己既是学者也是创业者,不管在学术领域还是做公司,我们的愿景都是一致的,就是用“科技赋能想象力”。我原来在加州大学伯克利分校,2015年机缘巧合拿到天使投资开始做企业。之后也有一系列很好的投资人进入到我们的公司,让我们不停的可以做尝试。在2017年初的时候我们成立了这个实验室,也是希望能够把我们自己在产业里面做的工作跟各个方方面面进行分享。

我自己其实做大学老师到现在已经快10多年了。大概2010年,我读到了一篇2004年的文章,这篇文章的作者叫Chris Anderson,他当时是美国一本杂志叫《连线》杂志的主编,他写了一篇文章,大家如果感兴趣在网上可以搜到,叫《理论的终结》。

他说可能未来随着大数据状态的出现,我们可能不再需要用假设小样本结论,就是理论化再通用化的方式来做研究,我们也许可以做全样本的研究。这个观点很打动我,也建立了希望能够产学研结合的方式来做自己工作的角度,所以我才会两只脚都要踏,一边在学术,一边在产业。

我们自己的团队其实也是一样的有产业和学术组合,我们实验室现在规模挺大的,除了我之外我们还有我的副主任,我们有一系列的研究员,有一堆背景各异的研究生,有些是误入这个行业的工科生,有些是误入这个行业的文科生,我们在这里有点文理兼修的意思,有些会写代码,有些人不会写代码,有些人是非常厉害的黑客,有些则是不停的反思人工智能对创造性的理解的批评家。我们还有一个叫脑机工作者的一个社群,所以组成了这样一个很有生机的产学研结合的环境。

大家想一想人类的发展历史,变相就是不停的有新的更高级的工具让我们的体力消耗变得更少。但是这个过程并没有让我们更闲着,让我们人类有了《诗经》,有了国风,有了艺术,有了文学。

无限的运算力就像无限的生产力一样,无限的产能一样是不是会让我们拥有更强的创造能力?我自己很感兴趣,把人工智能的右脑不作为一个结论,而作为一个问题,能够提问题恰恰是人和机器最本质的差异。也希望所有的听众我们能够一起在机器越来越强大的时代利用好机器,探索更多的未知。

注:本文根据范凌博士在未来论坛演讲整理而来,有删减。

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