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AI 眼中的世界

发布:2020-06-06 热度:110℃


AI 眼中的世界

人类对周遭环境的感知能力,是艺术创作不可或缺的要素。神经网路在影像辨识上的成效,代表其对见过的物体具有觉察能力。那幺AI的「感知」也可用于创作吗?电脑科学艺术家将神经网路模型所见以「画作」实体呈现,一窥机器眼中的世界。

电脑的视界

对演算法而言,这个世界呈现什幺样貌?当机器在愈来愈多领域拥有决策力量时,其所「看到的世界」有什幺事物,便与我们的日常生活息息相关。举例来说,若人脸侦测系统无法区别你的肤色,那可能会忽略这里有你这个「人」存在;或者,更严重的情况,若自驾车无法侦测到前方有人,便可能直直开过去。

纽西兰威灵顿维多利亚大学教授Tom White为运算设计(computational design)领域的着名学者。「运算设计」将电脑科学的思维套用在艺术设计上,运用演算法创作、分析,并形成互动式作品。「藉由神经网路创作疯狂的画作。」White在其个人网页上这样描述自己。

2017年底,White在印度新德里的「静物画廊」(Gallery Nature Morte)推出「ImageNet 的叛逆」(The Treachery of ImageNet)画展。名称结合了图像识别资料库「ImageNet」,以及比利时超现实主义画家Rene Magritte的作品〈形象的叛逆〉(The Treachery of Images)(又名〈这不是一个菸斗〉,因其画面上只有一个菸斗,但Magritte表示:画上的只是一种象徵。)

创作素材包含电风扇、裁缝机与割草机等日常生活中常见的家电或机械,儘管对人类而言看似随机排列的线条与色块,缺乏明确的物品特徵与结构,然而在演算法眼中,却都是一件件叫得出名称的家用物品。

AI 眼中的世界

White的创作。由左至右分别以堆高机、尺与缝纫机为素材。(来源:T. White, 2018.)

感知引擎

White利用一称作「感知引擎」(Perception Engines)的AI来创作,在看过多张已标记的物品影像后,将「脑中」学到的抽象概念化为实体图像。其创作过程可分为三个部分:

举例来说,若要产生「电风扇」的抽象图案,演算法会先由训练资料集中学会辨识电风扇的特徵,接着产生充满抽象线条与色块的草稿,并测试此图样是否能强烈激发其他训练好的演算法成功辨认该图是一台电风扇。若无法正确辨识,则反覆修改,直至达到一定程度的辨识成功率。

机器的视角 vs. 人脑的认知

AI 眼中的世界

AI眼中所见的大提琴(来源:T. White, 2018.)

机器辨别物体的方式,与我们相同吗?仔细观察这张代表大提琴的图画,在可以看出是大提琴的西洋梨状形体背后,尾随着另一个奇特的形体。这是因为模型接受训练时,所接触的大提琴图像通常都有演奏家在其后。由此可知:模型对周遭环境的认识,来自训练集中的图像,有别于人类所具备的先验知识能轻易区别「演奏家」与「乐器」是两个不同的物件,这也是电脑视觉与人类认知最大的不同之处。

有些人认为White的作品是对人类的一种警示,揭露未来AI会如何彻底取代人类的角色与地位,包含那些属于白领阶级、需要创作力的职务。但对White而言,「只是尝试忠实呈现演算法所看见的世界。」而即使是相同的事物,AI与人类却有着截然不同的感观与感受。

编译来源

J. Vincent, “What algorithmic art can teach us about artificial intelligence“, The Verge, 2018.

参考资料

(本文由教育部补助「AI报报─AI科普推广计画」执行团队编译)


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