AI 应该长什么样子？常见的答案不外乎：像机器人，像一组闪烁的 LED 灯，或像一组变幻莫测的波形。那么在 AI 眼中，AI 应该长什么样子？
直接方法大概是让 AI 画一张自画像。比如这张。
这张图是 IBM 研究人员安排 AI 画的自画像，发表在 10 月 19 日的《纽约时报》。
《纽约时报》9 月下旬找上 IBM 研究院，希望他们帮忙想想如何用特殊方式让 AI 生出一幅艺术作品，以便用在 10 月的 AI 特辑。时间不多，也无法决定最后的效果，故决定让 AI 创作原创作品。而工作目标是高层次抽象──要展现 AI 的重要概念，创作一幅能展示这个概念的原创作品，且视觉风格还要与《纽约时报》相符。
“自画像”这件事对 AI 来说有点耐人寻味。毕竟，AI 是看不见摸不着的资讯处理工具，它能分析路况转化成驾驶指令（自驾车）、能把影像讯号变成位置和概率汇出（影像辨识）、能把数字化后的连续波形讯号转换成离散的文字符号（语音辨识），但这些工作都不需要 AI 创造任何新事物，它只是根据训练过程学到的资料分析汇入、产生汇出而已。即便如今在影像和语义理解已有不小进步，也仍然很难想像如何让 AI“思考自己看起来长什么样子”。
如今面对这幅作品，外行眼中有种老生常谈的味道，因为看起来只不过是（AI 和人）手拉手动作的数字化涂鸦。但看过创作流程介绍之后，内行就会会心一笑──这还真是用深度学习时代的标准方法，把 AI 和人类的能力结合，让 AI 画了一幅自画像呢。
第一步：在 AI 中找到某个核心的视觉概念
- 找到发表在《纽约时报》约 3 千篇关于 AI 的文章。
- 用自然语言处理工具分析文章，找到与 AI 有关、有区分度、有语义概念的前 30 项。
- 训练一个用于视觉辨识的神经网络，它会影像辨识这前 30 项概念。
- 找到《纽约时报》所有直接说明或含有 AI 意义的图片，用这个网络评分影像。
- 评分前 10 名的影像，由参与项目的研究员、工程师、艺术家选出一张认为贴切的：一张人和机器人握手的画面。
第二步：创作一幅捕捉到 AI 概念的原创影像
- 构建一个超过 1 千张影像组成的资料集，影像内容是人手和机械手。
- 用资料集训练一个对抗性生成式网络（GAN），让它绘制一幅包含人手和机械手的新影像；这个过程耗费 7 个日夜。
第三步：以符合《纽约时报》的视觉风格呈现
- 收集一些《纽约时报》旧封面图，训练一个影像风格转换网络。
- 用这个网络对第二步绘制的人手和机械手影像自动风格转换，以便符合《纽约时报》封面的“视觉语言”。
- 根据总体概念清晰度和艺术风格，选出一张最终影像──就是上图。
这是一个典型融合 AI 的计算能力和人类艺术创造、判断能力的流程，且也可以生成其他领域的艺术作品。
正与影像展示、创作过程一样，人类与 AI 的共同未来应当是携手互助，不是此消彼长、互相对抗。
- AI and Human Creativity Go Hand in Hand
（本文由 雷锋网 授权转载；首图来源：shutterstock）
