吓人！人工智能眼中的世界：简直不忍直视
据报道，互联网巨头谷歌公司公布了一组图片，这些图片展示了先进人工智能系统如何对图片进行分析和处理。因此，它们也可以被称作计算机眼中的世界。
谷歌公司的工程师为了处理网络上数以亿计的图片，开发了一种被他们称为“人工神经网络”的工具，简称为“ANNs”。为了能够识别特定物体，谷歌的人工神经网络系统先对大量相似图片进行处理和学习，然后就能学习到特定物体独一无二的特征。例如，如果要使人工神经网络识别叉子，那么ANNs首先要处理大量含有叉子的照片，然后学习得到叉子的特征，即叉子含有一个手柄、两到四个尖头。在识别过程中，人工神经网络就通过判断图片中是否含有手柄以及尖头来识别图片中是否含有叉子。
令人高兴的是，谷歌公司已经开始向公众提供ANNs的源代码。人们可以上传自己感兴趣的图片，并将原始图片变换成那些看上去既神奇但又感觉有点可怕的图片。面对如此怪异的识别结果，一个简单的解释是ANNs是通过获取图像里面的模式来识别图像，就像小孩可以在云中找到一些形状一样。但模式识别有可能导致错误的结果，这就使得ANNs可能将一幅正常图片变换成一幅非常奇怪的错误图像。实际上，谷歌的人工神经网络系统包含十到三十层节点。当图片被送入神经网络之后，每层节点都会提取复杂信息。在这些复杂信息中图片的轮廓相对简单，最复杂的是整幅图片。
计算机科学家最近认识到，当使用神经网络系统的更高层处理图片时，可以获得更复杂的特征甚至是一个完整的对象。但系统存在缺陷，比如一幅图片中含有一个人的面部，而面部刚好有个类似眼睛的污点，那么ANNs会被污点欺骗，经过一段时间的重复处理后就会在污点处形成眼睛。
这个被称作DeepDream的以人工神经网络为基础的图片识别软件的结果是超现实的，它可以把世界上最著名的画作变换成非常奇怪的、美丽的抽象形式作品。
然而，仅仅是使用这款软件就需要很深的专业知识，超出了大部分人的能力范围。英国《每日邮报》因此招募了相关领域专家BillCava来使用DeepDream，并将世界上一些知名的地标性图片（如大本钟）以及埃德·米利班德猛（英国工党党魁）吃三明治的图片公布出来。
埃德·米利班德（英国工党党魁）由于吃三明治时的吃相不雅，可能影响其政治选举。
米利班德猛吃三明治的图片中没有比这更糟糕的了！
虽然金·卡戴珊以美丽性感著称，但是她的臀部已经变成了吓人的东西。
文森特·梵高1889年在法国创作的一幅著名油画。
经过谷歌人工智能系统处理后，油画里面的丘陵变成了巨大的鸟类和熊，村庄里面的房子变成了汽车和卡车。
博比·摩尔爵士高举着的世界杯冠军奖杯被谷歌人工智能系统处理后变成了一只狗头。
20世纪60年代传奇吉他手吉米·亨德里克斯的标志性形象，他的代表作有《Allalongthewatchtower》以及《PurpleHaze》。
通过谷歌人工智能，上幅图的标志性形象变成了眼睛、狗和鸟的奇怪组合。
谷歌人工智能系统处理后的美国星条旗变成了毛毛虫、狗、海星的混合体。
伦敦燃放大量烟花来祝新年的来，烟花照亮了大本钟后的夜空。
大本钟的时钟似乎变成了人脸，而伦敦眼则像一只开屏的孔雀。
英格兰队前队长大卫·贝克汉姆，经过变化后变成了奇怪的画面。
列奥纳多·达·芬奇的名画，经过谷歌系统变换后如图所示，似乎增加了不少东西。
著名的二战照片，为庆祝日本投降，照片中的一名美国水兵在时代广场亲吻身旁一名素不相识的女护士，经过系统变换之后已面目全非。
奥巴马总统的“希望”海报经谷歌人工神经网络系统增强之后，呈现出了全新视角。
啄木鸟飞行时，鼬鼠伏在啄木鸟的背上，这个有趣的画面被摄影师拍了下来。
两个生物似乎已经变成了一个生物，周围的植物似乎变成了类似蜘蛛的东西。
被BillCava使用谷歌人工神经网络处理之前的印度泰姬陵。
各种各样的人取代了图片中的树木，而泰姬陵的背后则形成了类似城市建筑的图案。
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AI创作！人工智能眼中的《智能时代》
正在CCTV-9热播的《智能时代》，你看了吗？
作为一部讲述人工智能的纪录片，也许有些观众会和我们一样好奇——人工智能，会如何看待《智能时代》？
没错！我们尝试着把纪录片《智能时代》的内容投喂给人工智能，并测试它们能否理解片中的内容。
你猜它们怎么说？
人工智能根据关键词
写出一篇“小作文”
我们将纪录片《智能时代》投喂给了讯飞星火并提问，你觉得这部纪录片在讲述什么？
讯飞星火在理解之后，给出了以下关键词：
人工智能、生命科学、科学家、赛博格、知识、智能、计算机科学、科技革命、人类文明
随后，我们邀请讯飞星火创作一篇观看《智能时代》之后的读后感，以下是它交的作业：
（以下内容由讯飞星火提供技术支持）
“在智能时代，人工智能(AI)和计算机科学的快速发展为生命科学、科学家以及赛博格带来了前所未有的机遇。知识的传播也变得更加便捷，人类文明得以不断进步。
在这个充满活力的时代，我们见证了许多令人惊叹的科技成果，如智能家居、自动驾驶汽车和机器人等。这些创新不仅提高了人们的生活质量，还为各行各业带来了巨大的变革。同时，AI技术的广泛应用使得许多传统工作被自动化取代。这也让人们开始思考如何适应这个新的劳动力市场需求。
科学家们在智能时代取得了突破性的发现。基因编辑技术CRISPR-Cas9的出现，为疾病治疗提供了全新的途径；而量子计算的发展则有望破解目前无法解决的复杂问题。这些成果将深刻影响我们的医疗、教育和能源产业。
在这个时代。我们也需要关注科技带来的负面影响。如隐私侵犯、失业问题和道德伦理问题。只有通过合理的监管政策和技术伦理准则，才能确保科技发展的可持续性和公平性。
然而，尽管面临诸多挑战，智能时代为我们展示了无限的可能。让我们珍惜这一时代赋予的机会，勇敢地迎接未来的挑战，共同推动人类文明的蓬勃发展。”
你觉得这篇作文写得怎么样？能得多少分？
人工智能绘画！
AI眼中的智能时代
人工智能如何理解智能时代的到来？
当前沿科技与人类文明碰撞，利用天空、宇宙、地球和行星等关键词，人工智能可以生成怎样的科幻艺术？
我们邀请商汤“秒画”根据这一主题创作绘画作品，以下是它给出的答案，请您欣赏~
在虚拟世界里，明暗处理逼真，人物的容貌细致生动，极具科幻风格，充满活力。
未来世界的夜晚，山峰、河流、城市、街道都被生动细腻地描绘，高度细致，充满电影感。
（由商汤“秒画”提供技术支持）
你觉得人工智能
提交的作业怎么样？
你期待它们
创作出什么作品？
评论区说说～
5月15日至20日
每晚20:00档
锁定关注CCTV-9
纪录片《智能时代》
重磅首播
中午12:00
央视频全网首播
在人工智能眼里，艺术是什么样子
在2015年的夏天，谷歌的研究人员意识到，他们可以让他们的人工智能程序“做梦”。他们调整了程序，使得它不仅能将图像分门别类，还能在图像中强化观察到的事物。然后，这些机器就展示了他们对艺术的诠释。
研究人员发现，他们可以调整程序，让它们生成图像，从中可以看出机器认为某些物件看起来应该像什么样子。这个发现正好遇上了“机器能成为具有创造性的工具”这个逐渐蔓延的思潮。
大约一年之后，谷歌发布了“品红计划”（ProjectMagenta），这是一个探索性的团队，他们将会进行有关创造性和人工智能的实验。这个团队会专注于创造各种形式的艺术——首先是音乐，然后是视频和其他视觉媒介上的艺术。
“在品红计划中，我们希望探索技术的另一面——开发一些算法，使机器能学习如何生成艺术和音乐，它们也许还能独自创造出迷人优雅的内容，”道格拉斯·埃克（DouglasEck）在品红计划博客的第一篇帖子这样写道。
品红计划公布的第一个项目是一首简单的乐曲，基调是《一闪一闪小星星》的前四个音符。它的作者是谷歌的研究员埃利奥特·韦特（ElliotWaite）。这首乐曲用数字钢琴演奏，一开始只是简单笨拙的音符，但之后越来越复杂精微，说实话，里边还有几个不错的乐句。（鼓声是后期人工加上去的。）
艺术人工智能
自人工智能这个领域开辟以来，研究者们就一直在试着捣鼓一个能作出创造性选择的人工智能。被视为现代人工智能之父的马文·明斯基（MarvinMinsky），在1960年写下了这样的话：“我确信终有一天我们能得到拥有强大的解决问题能力的程序，方法是以错综复杂的方式组装一大堆启发式的部件——多目标优化、模式识别技巧、规划代数、递归管理过程等等。但在这些程序中，没有智能安坐。”
智能不单是模式识别，但寻找智能的“位置”是个棘手问题，它一直困扰着人工智能研究者，还有心理学家。
马蒂娜·罗斯布拉特（MartineRothblatt）是SiriusXM的创始人，她进行有关未来学的写作，还是机器人伴侣Bina48的负责人。她说，要具有真正的创造性，机器必须能够创造更多新东西，而不只是它们见过事物的随机取样。
“最重要的元素是独有的特质。如果你写的是一个只会随机混合一些元素的程序，那么它没什么创造性。”罗斯布拉特在穆格音乐节（Moogfest）这样告诉我们，“很多时候就是情有独钟。如果它看上去独一无二，那么人们就会觉得有创造性。”
人们已经进行了数以千计的项目，尝试跨过这个“感觉”新颖有创造性的门槛，尤其是在视觉艺术和音乐的生成方面。他们尝试重现毕加索绘画某个21世纪场景的方法，或者贝多芬超乎想象的感性。
原照片（左上）分别被转换为不同的风格：特纳（J.M.W.Turner）的《米诺陶战舰的倾覆（TheShipwreckoftheMinotaur）》风格（右上）、文森特·梵高（VincentvanGogh）的《星夜（TheStarryNight）》风格（左下）、以及爱德华·蒙克（EdvardMunch）的《呐喊》风格（右下）。
这些绘画项目从属于人工智能研究中一个名为风格转移（styletransfer）的子领域，它们在重现和运用著名艺术家的笔触上非常成功。在德国贝特格实验室里进行的研究中，研究人员能将毕加索、梵高、康定斯基和蒙克的风格应用到数字图像上。
要做到这一点，他们利用物体识别算法来忽略油画中被描绘的物体，只关注这些物体是如何画出来的。通过这种方法，他们能从内容中抽离风格，从而更准确地分开研究它们。
推陈出新？
但有些人也许会说，这不过是在聚集已有的人类创造成果，并不是什么全新的东西。
未来学家雅龙·拉尼尔（JaronLanier）在微软领导着一个研究团队，他第一个提出了“虚拟现实”（virtualreality）这个术语。他说他并不认为机器以后能具有创造性。“人工智能靠回收利用源自人们的数据来工作，”拉尼尔告诉我们（PopularScience），“它从根本上还是源自人类，问题在于这些人被匿名化了。我们在等式上划去了自己。”
人工智能研究者、网站CreativeAI的创始人以及博客“伦理机器”（EthicalMachine）的主播之一的萨米姆·威尼格（SamimWiniger）说，创造性是一种运作方式，而不是某种火花或者继承而来的天赋。“这跟创造过程有关，它是一种做事的方式。你学着变得有创造性，跟你学着演奏吉他一样。”威尼格这样说，“从这个角度来看，它就不那么神秘了，而你可以试着利用这些工具去优化你自己的流程。”
威尼格将这些工具看作对人类创造性进行增强而非替换的一种方式。在他的设想中，服装店可以根据用户的偏好来生成一件礼服，然后当场把它制造出来。“到了那个时候，你可以想像类似H&M的店会有多巨大的改变，”威尼格这样说。
而我们的确逐步靠近这个设想——今年，IBM的Watson帮助时装公司Marchesa为纽约大都会慈善晚会（MetGala）设计了一套礼服，对颜色和质料给出了指导建议。
在制作过程中，Marchesa给了Watson五种情绪的选择：愉悦、激情、兴奋、鼓舞和好奇。Watson分析了Marchesa以往制作的服装，通过连接颜色和情绪的工具，它给新服装设计了一套调色板。然后，Watson把40000种面料的选择缩减到150种，然后向设计师推荐了其中35种。
埃克写道，品红计划的目标是创造真正自动生成的音乐和艺术。也就是说，从单单一台电脑开始，仅仅靠点击一个按钮，就产生一部音乐作品，其中包含了人类作曲家会加入的所有元素。
品红计划也会探索如何通过主题的反复和音乐的特性将叙事融入生成的音乐中。整个过程将会对大众公开，而内部测试也会在品红计划的GitHub页面公开。