Google“你画本身猜”算怎么,AI都开绘画作品展览
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造就:剧院式的线下演讲平台,发现创造力返回搜狐,查看更多

Obvious:在创作之前,我们翻阅了大量的相关资料,也请教了日本的浮世绘艺术家,对这种艺术形式进行了深入的了解。用AI创作浮世绘的目的,不在于和人类艺术家去竞争,而是想去向世界更好地宣传这种艺术。值得注意的是,在新发布的22幅浮世绘作品中,其中有2幅是先用算法生成画面,分解色块之后进行木板雕刻影印出来的画像。这么做也算是向传统手工艺致敬。

可解释性与 deep learning 的发展

大家好,我叫张拳石,UCLA博士后。目前在朱松纯老师的实验室,带领一个团队,做explainable AI方向。本文的题目有些大,这篇短文中,我只简单谈谈个人对deep learning发展状况的感受,和我最近的explanatory graph for CNNs和interp…

cozmo系列之入门 - 有性格且可编程的机器人


可编程的机器人不少,灵活而友好的却不多 不智障的机器人不多,有性格的就更少 可爱的机器人中我最中意2款: BB8和cozmo BB8可爱且呆,cozmo可爱又任性 来个它们的合影 这个憨态可掬的机器人,有些像微缩版的瓦力,不过它可没瓦力乖巧 它从睡眼惺忪中醒来,伸伸懒腰,便下床…

Apache Beam实战指南之基础入门


随着大数据 2.0 时代悄然到来,大数据从简单的批处理扩展到了实时处理、流处理、交互式查询和机器学习应用。早期的处理模型 (Map/Reduce) 早已经力不从心,而且也很难应用到处理流程长且复杂的数据流水线上。

[译] 深度学习的局限性


关于深度学习最令人惊讶的它把复杂简单化。十年前,没人能想到,通过梯度下降的训练简单的参数模型,就能实现机器感知方面的如此惊人的结果。现在,事实证明,你只需要考虑足够多的例子以及所需要的大量参数模型就够了。费曼曾经这么描述过宇宙,「It's not complicated, it…

[译] 最近两个月中我是如何开始学习 AI 的


当我关闭我的创业公司 Zeading 时,我被这次失败惊醒的同时感觉心里空落落的,就像失去了一些非常特别的东西。 全栈工程师在面临剧变的时代是不够的。在接下来的两年中,没有人工智能技术的全栈将不再是全栈。 是时候采取行动了。我做出了我认为现在唯一能做的行动 —— 像开发者那样更…

为什么 AlphaGo Zero?


在2017年10月19日, Google Deepmind 推出了新一代的围棋人工智能 AlphaGo Zero. Alpha狗 zero 被放出的当天, 我的朋友圈, 微博等等社交平台都被刷屏了. 各大社交版面都充斥这 AlphaGo Zero 的新闻.

区块链技术中的机器学习


现代性带来了新的、突破性的东西,这些东西能够改变世界。
现实世界的问题不能通过应用简单的、传统的算法和方式来解决,所以软件创造者们必须使用新的技术。

Tensorflow——对电影评论进行分类


TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,它可在小到手机、大到数千台服务器上运行。本文展示怎么使用TensorFlow实现文本的简单分类,判断评论是正面的还是负面的。

神经网络和深度学习


我是薛银亮,感谢英文原版在线书籍,这是我学习机器学习过程中感觉非常适合新手入门的一本书。鉴于知识分享的精神,我希望能将其翻译过来,并分享给所有想了解机器学习的人,本人翻译水平有限,欢迎读者提出问题和发现错误,更欢迎大牛的指导。因为篇幅较长,文章将会分为多个部分进行,感兴趣的可以…

一文读懂深度学习与机器学习的差异


如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别,阅读该文章,我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。

深度学习之概述(Overview)


本文为原创文章,转载请注明作者及出 2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年;深度学习技术和应用取得飞速发展;深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用。本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念、相关网络结构等。
人工智能究竟能够做什么?对我们有什么影响…

奇点到来,超越人类 《Nature论文:人工智能从0-1自学打败阿法狗 》论文翻译


阿法狗 ZERO以100:0打败阿法狗 ,引起轰动,论文在Nature发表。 1.完全自学,超越人类。 2.发展出超越人类认知的新知识,新策略。 本文是我和好友春(机器学习在读博士,研究方向为自然语言处理,机器学习,深度学习,微信号:zyc973950709)一同翻译,感谢。其…

一个框架解决几乎所有机器学习问题


上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家,在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题

写给人类的机器学习 五、强化学习


写给人类的机器学习 五、强化学习

从CNN视角看在自然语言处理上的应用


卷积神经网络(Convolutional Neural Network)最早是应用在计算机视觉当中,而如今CNN也早已应用于自然语言处理(Natural Language Processing)的各种任务。

Machine Learning in Action(机器学习实战)


第一部分
机器学习基础
k-近邻算法
决策树
......

《Shadowsock翻墙流量检测算法》论文翻译


随着机器学习技术的火热,国内不少实验室一窝蜂的将机器学习纳入自己的科研课题研究之中,这样可以更好的找到发论文的结合点。我之前的所在实验室就曾将机器学习引入漏洞挖据的研究之中,取到了很好的效果。但是据我所知,有些研究课题将机器学习引入并没有带来多少收益。本文将机器学习引入Shad…

李飞飞团队最新跨界研究:神经任务编程NTP,让机器人具有强大泛化能力


9月26日,在温哥华举行的IROS大会上,计算机视觉专家、斯坦福AI Lab&Vision Lab主任李飞飞做了“A Quest for Visual Intelligence”的演讲,这也是李飞飞首次参加IROS这一机器人为主题的大会。

深度学习革命的开端:卷积神经网络


本篇将要介绍的是,从2006年至今的神经网络第三次浪潮中,取得巨大成功、处于最核心位置的技术——卷积神经网络,Convolutional Neural Network(CNN)。 2012年AlexNet在ImageNet上一战成名,点爆了深度学习革命,这是历史性的时刻。其中的…

吴恩达眼中的深度学习七雄


AI时代,风云变幻,人才辈出,作为全球人工智能技术专家之一,吴恩达眼中有哪些人称得上AI时代的英雄呢?

简析AI(深度学习)


从20世纪60年代开始,人们就在期待像哈尔(HAL)这样的科幻级别的AI,然而直到最近,PC和机器人还是非常愚笨。现在,科技巨头和创业公司宣告了AI革命的到来:无人驾驶汽车、机器人医生、机器投资者等等。普华永道认为,到2030年,AI将会向世界经济贡献15.7万亿美元。“AI”…

写给人类的机器学习 三、无监督学习


写给人类的机器学习 三、无监督学习

机器学习与微博:TensorFlow在微博的大规模应用与实践


TensorFlow 在微博业务中有丰富的应用场景,文字、图片、视频,各具特色。微博机器学习平台集成 TensorFlow 服务,支持分布式训练,在广告点击预测应用中,本轮分享的主讲人何沧平积累了一些 TensorFlow 优化经验,在 8 月 3 日晚 AI 前线社群分享活动…

用python解读十九大


斯坦福博士韩松毕业论文:面向深度学习的高效方法与硬件


未来将出现大量廉价、低功耗的智能设备。深度神经网络已经发展出适合机器学习任务的顶尖技术。但是,这些算法计算量很大,使得它们难以部署到硬件资源有限、能量预算紧张的嵌入式设备中。由于摩尔定律和工艺尺寸缩小正在变慢,仅依赖工艺进步无法解决这个问题。为了解决该问题,我们研究高效的算法和…

机器学习之决策树与随机森林模型


导语 本文用容易理解的语言和例子来解释了决策树三种常见的算法及其优劣、随机森林的含义,相信能帮助初学者真正地理解相关知识。

关于 AlphaGo Zero - 田渊栋


老实说这篇Nature要比上一篇好很多,方法非常干净标准,结果非常好,以后肯定是经典文章了。

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AI画作兴起 亮相央美毕业展

Nature Morte画展上,怀特站在他的版画前(其中包括橘色的《大提琴》)。

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原标题:谷歌“你画我猜”算什么,AI都开画展了

延展

这种结构性改变发生得非常缓慢,很难让人有全面的认识。但就像所有社会变革一样,艺术家们最先投入了认识论之争。汤姆·怀特(Tom White)就是其中之一,他是新西兰惠灵顿大学的计算机设计学讲师。其画作所描绘的不是人类看到的世界,而是计算机眼中的世界。

新京报:未来AI有可能摆脱人类经验去进行绘画创作吗?

那么,算法究竟说了些啥?就跟所有艺术品一样,不同的人有不同的解读。

Obvious:我们正在努力去限制人类的干预,但是当下的人工智能不可能进行自主创作。创造力是一个比较主观的词汇,每个人有不同的定义。我们认为AI也是有创造性的,因为它可以制造出与众不同的视觉效果。当然人类艺术家是不可取代的,不仅是绘画领域,像雕塑、音乐等艺术领域,AI永远不会完全代替人类去创作。但是,我们希望AI能够在艺术界开辟一条独特的道路。

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在今年中央美术学院的毕业展上,也出现了AI画作。据中国新闻网报道,化名为“夏语冰”的AI艺术家在展览中并没有引起观者的质疑,其作品很难让人看出是AI画作。中央美术学院实验艺术学院院长邱志杰称,“这次的毕业展把‘她’算在里面,有点幽默,但也可以说是一种测试和实验,表明了中央美院一种前瞻性的思考。”

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关于AI画作是否能被称作艺术的争论,胡昌茕认为,不用去给AI画作下定义,传统艺术家也不应该去抵制,因为这是科技发展带来的势不可挡的改变。现在已经有一些艺术家尝试利用机器去进行绘画创作,比如艺术家刘小东用机械臂画画,运用数字技术与机械装置创作新媒体作品,从某种程度上来说也是摆脱人类意志的一种艺术创作。

算法凝视固然容易出错,但也有非常有益的一面。机器视觉可以操控汽车在路上安全行驶,让世界变得更加安全;也可以加速医疗诊断,拯救更多的生命。但如果真想让这种技术发光发热,我们就得更好地理解它。而站在算法的视角看世界,也许是理解它的第一步。

新京报:对未来有什么计划?

来源:The Verge

随后,Obvious团队开始探索用AI创作日本传统艺术“浮世绘”。浮世绘是版画的一种,要经过雕版、刻版、制作等复杂的流程,它已成为日本艺术的一个象征符号。面对这种复杂的传统工艺,Obvious邀请了日本浮世绘大师进行合作,听取艺术家的意见来建立浮世绘的数据库,尽可能追求画面的多样性,然后向人工智能算法输入这些数据。从技术上来说,和此前生产《埃德蒙·贝拉米》是类似的。他们于6月17日发布了系列名为“ELECTRIC DREAMS OF UKIYO”的22幅浮世绘作品,展现了日本1780至1880年间的社会风貌。

责任编辑:

近日,美国9 GANs艺术馆将AI算法生成的绘画作品放在多个网络艺术品交易市场上售卖。据9 GANs艺术馆网站介绍,此艺术馆每小时能够生成9幅艺术画作,涉及主题包括肖像、抽象、超现实等。该艺术馆称,每一幅画都是原创且独一无二的。画作在网络上开放下载,只不过下载需要支付15美元到166美元不等的费用。

这种“声音”其实是一连串的算法,怀特称之为自己的“感知引擎”。它们使用机器视觉算法的训练数据——海量的实物照片构成的数据库——从中提取出抽象图形。然后,这些图形又被馈入原先的算法,让机器加以识别。若无法识别,机器就会微调图形,并将其退回,如此循环往复,直至图形被识别出来。这是一个试错过程,归根结底,就是围绕算法对世界的理解,展开逆向工程。

在AI画作《埃德蒙·贝拉米》被拍卖之后,很多艺术家和AI工程师对其产生质疑。据科技网站The Verge报道,很多人认为Obvious从各方“借用”代码生产画作,是对算法输出的粗糙诠释,缺乏独创性。报道指出,越来越多的AI画作出现,引发人们思考“艺术和创造力是什么关系;艺术家和机器又是什么关系”。

2017年末,怀特开始创作这一类型的画作,其中一个系列名为《ImageNet的叛逆》(The Treachery of ImageNet)。“叛逆”典出勒内·马格里特(René Magritte)的《形象的叛逆》(The Treachery of Images),那个著名的“不是烟斗的烟斗”;ImageNet则是一个图片数据库,被业内广泛用于机器视觉算法的训练与测试。“在我看来,这一类比顺理成章。”怀特在接受采访时说。“而且我爱死双关语了。”

Obvious团队今年6月发布AI绘制的浮世绘作品。

“一旦各种劳动(体力、心理、情绪、艺术)都被机器所取代,我们还能做什么?”

Obvious:我们非常震惊,原先认为成交价最高大约是1万美元。因为是首幅被拍卖的AI画作,它的象征意义在一定程度上造就了这么高的价格。另外,这幅画引发了全球关于AI 艺术的讨论,让AI作品真正打入艺术界,从这方面来说它值得这么高的成交价。

在机器学习社群内,怀特的作品引人注目。近期它们作为一个AI艺术展的一部分,在印度新德里的Nature Morte画廊首次展出。但怀特表示,他设计这些版画的意图是“通过机器视角看世界”,并创造“一种声音,供机器发声”。

新京报:AI画作的真正作者应该是谁?

怀特用“计算机通灵板”一词比喻这个过程,多个神经网络“同时施加不同的推力,将其推向目标”。他说,这使他得以控制输出结果。不过,通过这种方式创作一幅图片要花好几天。他坦言,这个过程“有点枯燥”。

新京报:浮世绘是需要经过复杂手工艺程序才能呈现的艺术,刚刚发布的系列作品能被称作真正的浮世绘吗?

在机器学习中,这类错误很常见。它给了我们不少重要启示。它说明训练数据不可小觑:提供错误的数据,让AI系统去学习,它学到的东西就是错的。它还告诉我们,不论这些系统多么“聪明”,它们的智能都弱不禁风,只能截取现实世界的一小部分,并加以理解,即便如此,这一小部分理解也不完美。比如,怀特的其中一幅画就是一些抽象的色块,旨在被谷歌的算法举报为“不适当内容”。而谷歌的算法所做的,正是过滤人类看到的世界。

Obvious团队用AI生成画作,作品曾拍卖43万美元;业内人士称AI无法取代人类艺术家,AI绘画有前景

“电风扇”

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去年10月,佳士得拍卖了首幅人工智能画作,成交价高达43万美元,成为震惊艺术界的一次尝试。近日,这幅画背后的法国研发团队Obvious又发布了一系列AI创作的浮世绘作品,再次引发关注。中国油画院画家胡昌茕表示,不用去给AI画作下定义,传统艺术家也不应该去抵制,因为这是科技发展带来的势不可挡的改变。

怀特说,他的主要动机是解构我们观念中的机器感知。也就是解释“算法凝视”。以《ImageNet的背叛》系列中的《大提琴》为例,如果预先知道是大提琴,你就能看出大提琴的形状轮廓(中间一束平形线,周围是弧线)。但它后面还有一个让人摸不着头脑的形状。怀特表示,那是因为在算法的训练图片中,大提琴都是握在乐手手中的。因为对于这个世界,算法并没有先验知识——不知何为乐器,也不懂什么是音乐,什么是表演,它很自然地将两者归到一起。毕竟,我们就是这样要求它们的:学习图片中的内容。

新京报:《埃德蒙·贝拉米》的成交价高达43万美元,如何看待这个超出预估价40倍的价格?

校对:李莉

对话Obvious 团队

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胡昌茕表示对AI绘画很有兴趣,也认为其很有前景。“在围棋领域我们看到了AlphaGo的出现,不过绘画和围棋是不一样的,它没有明确的规则和判定标准,如果未来人工智能要脱离人类的经验进行绘画创作,关键在于它的依据和前提是什么。如果有艺术家能把艺术和情感语言转化为编码,转化为一种模式供AI去学习,那还是很值得期待的。”

卡里亚纳拉曼指出,AI的这些艺术创作告诉我们,计算机也当得起“创作者”这一身份。怀特等人使用的这类机器学习的原理,是筛选海量数据,从中找到规律性模式,然后将其复刻出来。卡里亚纳拉曼认为,这跟人类学习艺术创作的过程类似,只不过,我们为创造这个概念赋予了神秘主义色彩,以至于看不到两者的相通之处。“如果机器可以创作出人意料、风格全新的艺术作品,那我觉得,再说这不是真正的创造力,因为它没有意识云云,就显得很愚蠢了。”他说。

在佳士得拍卖的首幅AI画作《埃德蒙·贝拉米》(Edmond Belamy)。

在人类眼里,这些画就是杂七杂八的线条和色块,缺乏显而易见的直观结构。但对接受过训练、旨在代替人类观察世界的算法而言,它们则是跃然纸上的具体物件:电风扇、缝纫机以及割草机。这些版画都成了视错觉,其中隐藏中某个具体的图像,而这些图像只有计算机可见。

在近一年时间里,全球范围内许多机构、艺术创作团队都开始进行AI绘画方面的尝试。

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新京报记者 陈沁涵

在人类眼里,汤姆·怀特的数码版画就是一些无意义的色块,然而人工智能算法却能从中看出具像的物件。

Obvious:我们将持续探索AI在艺术发面的潜力,不局限于绘画,音乐、设计、时尚等等都值得尝试。我们想要向世人证明,AI不仅仅可以用作优化,它也可以是艺术创造力的催化剂。

有人使用更不留情面的经济术语剖析了这个问题。在为当代艺术杂志《frieze》撰写的文章中,迈克·佩皮(Mike Pepi)指出,鼓吹AI创造力,其实是企业为利益所作的宣传。他说,暂且抛开那些“乌托邦式的预言”,人工智能的发展终究是为了取代人力,包括需要创造力的白领工作。佩皮说:“若机器智能可以攻克这个由人类独占的领域,人工通用智能也就不远了,它能带来的利润将不可限量。”

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在我们生活的这个时代,世界日益被“算法的凝视”所掌控。在医疗、交通和安保等领域,人类将越来越多的决定权让给机器,计算机视角下的世界成了主导事实。比如,若一个脸部识别系统认不出你的肤色,它就不会承认你的存在。若一辆自动驾驶汽车看不到你在横穿马路,它就会从你身上轧过去。这就是实际运作中的算法凝视。

去年,法国研发团队Obvious的三位年轻人采用一种叫做生成对抗网络的人工智能算法进行绘画创作,这种算法不仅能通过学习大量人类画作来生产作品,还能鉴别出人类与AI的画作区别。Obvious团队向这一系统输入了14-20世纪的15000张肖像画,通过训练创作出了一系列人物肖像油画,其中一幅名为《埃德蒙·贝拉米》(Edmond Belamy)的肖像画在佳士得被高价拍卖。

翻译:雁行

Obvious:我们在画作署名的地方写下了一行算法公式,因为这个公式暗示了画作产生的工程。AI画作其实是人类艺术家和算法技术进行合作创作出来的,不过从目前AI技术的先进程度来说,我们认为AI画作的真正作者应该还是人类。因为数据是通过收集人类艺术家作品来建立的,编码工作也是由人类完成的,算法只是一种生产方式。

不同于某些机器学习艺术家,怀特并不宣称这些画是自动AI的产物(有时,艺术家和推销者为了营造技术神秘主义的氛围,常常采用这种有失诚恳的说辞)。对于自己扮演了何种角色,他很坦诚:他给这个感知引擎设置了一组起始参数,包括颜色、线条粗细等,并遴选输出,不符合他审美的画作都会作废。虽然他赋予了算法一种声音,供其表达,但他也想确保一点:即这种表达是悦耳的。“我想,我所做的就是解放算法,使之能表达自己,这样,人们就能懂得它在说什么。”他说。

“这是科技发展带来的势不可挡的改变”

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Obvious:说实话,用AI去搞艺术是个疯狂的想法,我们遭到了铺天盖地的批评和质疑,很长一段时间内缺乏资金,因为没有投资者信任我们。但是,和志同道合的伙伴一起做喜欢的事情是快乐的,坚实的友谊也是我们继续下去的支撑。

编辑:颖仔

中国油画院画家胡昌茕表示,现在的AI画作还是建立在人类经验基础上的,是人类思维的一种数据化,和传统画家的画作差距并不大。目前,在绘画领域有一种趋势是传统手工艺回归,它带有某种缺陷和不完美,被认定为带有“温度”的创作,这可能是AI无法取代人类艺术家的地方。

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Obvious团队3位创始人。 本版图片/受访者供图

数字版画揭开算法眼中的世界

AI可以是创造力的催化剂

有人将怀特等人的创作视为不祥之兆——人工智能(AI)不仅变得越来越聪明,还启动了创造性思维,开始抢占专属于人类的角色。Nature Morte那场画展的两位策展人之一卡蒂克·卡里亚纳拉曼(Karthik Kalyanaraman)是接受邮件采访时表示,他安排这一展览目的是吸引人们关注人类未来所面临的“不可回避”的问题:“一旦各种劳动(体力、心理、情绪、艺术)都被机器所取代,我们还能做什么?”他问。“我们该如何定义自己?”

据美国科技网站venturebeat报道,马里兰大学和Adobe公司研发出了一种新的机器学习系统LPaintB,它能够在一分钟内绘画出达·芬奇、维米尔等风格的画作。研究人员利用了一种叫自我监督学习的方法,使系统能在有限数量的参考图像上训练。

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新京报:AI作画的最大困难是什么?

尽管如此,怀特表示,他并不觉得自己的作品是一种警示。“我试图呈现算法本来的样子。”他说。“但坦白说,针对世界上各种物件是怎么回事,机器——我们所仰赖的这些机器——的看法竟如此不同,这还是挺让人警醒的。”

声音

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