“深度學習”、“神經(jīng)網(wǎng)絡”，對于看過圍棋人機大戰(zhàn)的人來說，可能并不陌生。而如今這一高科技已經(jīng)滲入藝術領域。5月7日，《藝術“Alpha Go ”來中國》系列活動在上海舉行，將關注焦點投向“藝術”與“人工智能”。曾在Google文化學院做駐留項目的德國工程師、代碼藝術家Mario Klingemann參加了“人工智能與當代藝術高階論壇”，向大家展示了神經(jīng)網(wǎng)絡是如何創(chuàng)作當代藝術的，在這一過程中，藝術家本人更像是監(jiān)控者。

視覺搜索讓你發(fā)現(xiàn)更多好作品

什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡？Mario從一張貓的圖片開始說起。通俗地講，當你將貓的圖片放大，看到的是帶有信息的一個個像素，“貓的圖片就是數(shù)據(jù)”。神經(jīng)網(wǎng)絡就是一些從數(shù)據(jù)提煉的復雜函數(shù)，從一個空間輸入再轉(zhuǎn)化為另一個空間的輸出。當你給出一些原始像素，比如貓，而輸出就是對象的類別。
 

深度學習中的“深度”指的是神經(jīng)網(wǎng)絡中的層數(shù)。這個系統(tǒng)的良好性質(zhì)是一組簡單的、可以訓練的數(shù)學函數(shù)集合。比如你輸入一張貓的圖片，輸出是人工標記的貓圖片，這是監(jiān)督學習。你把很多這樣監(jiān)督樣本給系統(tǒng)，讓它去學習近似的函數(shù)，如同從監(jiān)督樣本中觀察出來的。還有一種是非監(jiān)督學習，給出一個圖片，你也不知道里面是啥，系統(tǒng)可以學習去尋找在很多圖片中出現(xiàn)的模式。這樣即使不認識圖片，它也能識別所有的圖片中都有一只貓。

“因為信息實在是太多了，計算機原理就是把這些分解， 更容易去學習?！?Mario說。他通過這種技術的相似性解決了在大英博物館浩瀚的藏品中尋找自己想要的藏品的問題。同樣，Mario還演示了如何通過計算機不斷播放所有關于手的動態(tài)的電影。
 

這種相似性的視覺搜索方法可以快速找到兩件類似的藝術品。其好處就在于可以讓人們更多地發(fā)現(xiàn)鮮為人知的優(yōu)秀藝術家和作品。

神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)作當代藝術
  

Mario在論壇現(xiàn)場播放了一段視頻，畫面中一些由簡單線條構(gòu)成的人體正在做出不同的動作，連貫起來就像在跳舞。這并不是Mario本人制作的動畫短片，而是由神經(jīng)網(wǎng)絡的抽象化，隨機篩選造型，合成了一個人在跳舞的動畫，再將音樂運用其中。
 

同樣，在一段視頻中呈現(xiàn)出不斷變化的臉。這也不是對于人臉的紀實錄像，而是機器合成人臉生成的換臉效果。計算機識別出來的人臉圖像并不是我們眼睛看到的、通常意義上的人臉，會狠抽象而有趣。通過神經(jīng)網(wǎng)絡，只要輸入簡單線條，計算機就能創(chuàng)造出相對應的肖像。

 “人更像是一個監(jiān)控者， 輸入數(shù)據(jù) ，計算機合成圖片，它能做出任何風格的藝術作品?！?Mario說：“雖然計算機能創(chuàng)造完美的作品，但這些作品背后沒有情感，無法取代人類的主觀意識?！?/p>

（看看新聞Knews記者：王健慧  實習編輯：薛晨）