AI是什么样的？你可能会说它看起来像一个机器人，一个闪烁的发光二极管或屏幕上的波形。但是AI是什么样子的呢？为了找出答案，IBM Research让AI给我们画一张它自己的图片。AI的自画像今天《纽约时报》发布。看着这张照片，我不仅对结果感到惊讶，而且对我们到达那里的旅程感到惊讶。

003010在9月下旬联系了IBM Research，请我们帮助他们以巧妙的方式使用AI，为即将到来的AI专栏创作艺术。因为时间紧迫，成功无法保证，我们着手教AI创造原创艺术，只需要执行一项高级任务——识别AI中的重要概念，创建一个原创图像来捕捉它，并以与《纽约时报》视觉风格相匹配的方式展示出来——我们就开发出了一种将AI与人类创造力相结合的方法。

为什么画自画像会对AI构成挑战？毕竟AI可以开车，可以玩电子游戏，甚至可以做电影预告片。不同的是，这些任务不需要AI去创造新的素材，只需要分析手头的信息，根据自己的训练做出决定或选择。我们已经知道，人工智能可以在语言和图像分析方面表现出色。另一方面，创造新内容是一项更具实验性的活动。

为了应对这一挑战，我们迅速在IBM Research内部成立了一个多学科团队，成员包括Alfio Gliozzo、Mauro Martino、Michele Merler和Cicero Nogueira dos santos。所需专业知识与任务性质相关：深入的科学思维、动手的技术和工程技能、设计和可视化人才对我们的工作非常重要。本质上，我们需要明确定义创作过程。结果，形成了一个微妙的管道，人工智能在其中执行分析和合成的关键功能，以创造真正新颖和迷人的东西。

该过程包括以下三个主要步骤：

1.确定人工智能中的核心视觉概念：

节选自《纽约时报》 (NYT)上过去约3000篇关于“人工智能”的文章。

应用自然语言处理工具识别“人工智能”的前30个区别语义概念。

基于图像的视觉识别神经网络是为前30个概念训练的。

该网络用于对NYT文章中图像的描述或表示“人工智能”的强度进行评分。

从前十张图片中选择一张：人类与机器人握手的图片。

2.创建捕捉人工智能概念的原始图像：

建立了包含1000多幅人手和机器人手图像的训练数据集。

训练一个生成神经网络(GAN)来绘制人类和机器人手的新图像，该图像在白天和黑夜持续了近一周。

3.以适合NYT视觉风格的方式呈现：

从NYT收集了一个封面艺术样本，并培训了一个风格转换网络。

该网络被应用于自动生成人工智能生成的手图像的风格化版本，以匹配NYT用于封面装饰的“视觉语言”。

根据整体概念的清晰度和艺术风格，选择此处显示的最终图像。

这条管道为我们提供了一个显著的协作创造力的新功能，它也可以应用于其他任务。想象一下，使用人工智能根据音乐家的歌曲、歌词和历史为新专辑设计艺术品。

更重要的是，研究结果展示了人工智能和人类是如何合作探索新领域的。从药物发现到金融市场预测再到恶意软件检测，我们已经在各种环境中看到了这种协同效应。这一范式延伸到创造力领域，强调人工智能可以增强人类能力的各种方式。

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