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盤點2016年人工智能的十大創(chuàng)意項目

過去12個月，我們看到了許多人工智能制作的藝術(shù)作品，包括機器譜寫的流行歌曲，以及撰寫的電影腳本。美國媒體盤點了近期最有趣的計算機創(chuàng)意項目。

1.人工智能情景喜劇

2016年，人工智能創(chuàng)作了堪比大衛(wèi)·林奇（David Lynch）的情景喜劇。軟件開發(fā)者和漫畫家安迪·赫德（Andy Herd）想要看看，如果用人工智能去制作一集情景喜劇《老友記》，那么會得到什么樣的結(jié)果。利用谷歌開源的機器學習工具包TensorFlow，赫德向系統(tǒng)輸入了過去9季的全部劇本。盡管最終結(jié)果大部分都近似于胡言亂語，但赫德也從中分離出了一些“場景”。

2.人工智能電影預(yù)告片

21世紀?？怂估肐BM“沃森”超級計算機為人工智能驚悚片《Morgan》制作了一段預(yù)告片。最初這只是個推廣噱頭，但最終變成了一段頗具現(xiàn)代感的真實電影預(yù)告片。IBM的研究員利用超過1000段電影預(yù)告片去訓練了沃森，幫助沃森學習成功預(yù)告片的一般風格和節(jié)奏。隨后，沃森處理了整部電影，并選出了6分鐘的片段作為預(yù)告片。

3.人工智能恐怖片

今年8月，Kickstarter上啟動了一個項目，試圖為全球首部由人工智能合作編劇的長片籌資。一名數(shù)學家設(shè)計了這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將全球數(shù)千部成功的恐怖片進行了拆解，并分析了每部電影的票房數(shù)據(jù)。系統(tǒng)隨后制作大綱，在此基礎(chǔ)上人工編劇撰寫了劇本。人工智能隨后還制作了預(yù)告片，展示其理念。這一眾籌活動已經(jīng)取得成功，而該團隊目前正與兩家好萊塢制片公司展開合作，將于2017年初啟動電影的拍攝。

4.人工智能微電影

2016年，我們看到了一部古怪的微電影《Sunsprint》。這部電影很快被證明，完全是由人工智能制作的。電影制片人奧斯卡·沙普（Oscar Sharp）和人工智能研究員羅斯·古德溫（Ross Goodwin）設(shè)計了通用的文本識別人工智能算法，隨后向其中輸入了80和90年代的大量科幻電影劇本。利用電影《捉鬼敢死隊》、《銀翼殺手》，以及電視劇《X檔案》的劇本，這一系統(tǒng)學會了如何按照劇本格式寫作，并制作微電影的劇本。

5.人工智能流行歌曲

2016年，最古怪、最成功的人工智能作品或許是來自索尼CSL研究實驗室的這首流行歌曲。

索尼Flow Machine軟件中輸入了超過1.3萬首不同的流行歌曲，而系統(tǒng)隨后被要求創(chuàng)作一首類似甲殼蟲樂隊的歌曲。

與其他來自人工智能的作品類似，人工在某些階段的參與是必要的。

法國作曲家貝諾特·卡爾（Benoit Carre）獲得了邀請，負責組織人工智能創(chuàng)造的音樂片段，并創(chuàng)作歌詞。最終結(jié)果令人印象深刻，而索尼計劃于2017年推出完全由人工智能創(chuàng)作的音樂專輯。

2016年，谷歌也涉足了機器制作的藝術(shù)作品，啟動了名為Magenta的項目。這一項目來自谷歌大腦團隊，其目標是“開發(fā)算法，學習如何生成藝術(shù)和音樂”，“有可能自主創(chuàng)作有吸引力的藝術(shù)內(nèi)容”。

Magenta的首個作品是一段90秒的旋律。其中的鼓點來自人工，而鋼琴旋律完全來自于計算機算法。

6.人工智能圣誕節(jié)頌歌

多倫多大學的一支團隊利用人工智能系統(tǒng)創(chuàng)作了完整的圣誕節(jié)頌歌。最初，他們利用超過100小時的圣誕節(jié)音樂去訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)隨后設(shè)計了旋律，并自主制作了音軌。隨后，該團隊還指導(dǎo)這一系統(tǒng)以符合韻律的方式，將單詞配入音樂。最終，這一系統(tǒng)被輸入大量的圣誕節(jié)圖片，從而生成自主的節(jié)日歌詞，并用計算機語音去演唱。

7.人工智能小說

2016年早些時候，幾乎完全由人工智能系統(tǒng)撰寫的小說通過了日本國家文學獎的第一輪評選。這本小說名為《計算機創(chuàng)作小說的那一天》。人類作家規(guī)劃了大綱和人物，而人工智能負責了其中具體的情節(jié)。一名評審表示，這部小說的缺陷在于人物的刻畫。但這一結(jié)果依然表明，在有人工監(jiān)督或參與的情況下，由人工智能去創(chuàng)作小說是可行的。

8.人工智能藝術(shù)拍賣

由人工智能創(chuàng)作可視化藝術(shù)的計劃已籌備多年時間。

2015年，谷歌Deep Dream將迷幻風格的機器美學變成了主流。

2016年2月，谷歌舉辦了機器制作的藝術(shù)展，并拍賣了由Deep Dream算法制作的29幅作品。

此次拍賣的總金額達到9.7萬美元，其中價格最高的一幅為8000美元。這筆資金被用于了慈善。

9.人工智能詩篇

盤點2016年人工智能的十大創(chuàng)意項目：情景喜劇、譜曲、寫電影...

2016年，詩人兼軟件工程師卡梅爾·埃里森（Karmel Allison）將自己的兩項技能合而為一，推出了CuratedAI網(wǎng)站。其他開發(fā)者如果開發(fā)機器學習算法，用人工智能去生成詩篇和散文，那么可以將算法提交至這一網(wǎng)站。

埃里森隨后通過該網(wǎng)站發(fā)布了自主的機器學習詩篇。她向自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入了19萬個單詞。這一名為Deep Gimble I的系統(tǒng)能在不到1分鐘時間里寫出一首詩。

2016年，谷歌也在與斯坦福大學和馬薩諸塞大學的合作中用機器創(chuàng)作了詩篇。谷歌的團隊開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，試圖優(yōu)化人工智能表達語法正確語句的能力。他們向系統(tǒng)輸入了大量愛情小說作為訓練材料，而機器得出了一些古怪而抽象的詩作。

10.人工智能雜志編輯

是否有可能培養(yǎng)人工智能的審美品位？2016年，EyeEm雜志嘗試了這個概念，開發(fā)了一種算法，能分析照片并評價其藝術(shù)價值。通過訓練算飯去分析照片，并按照預(yù)設(shè)的審美標準進行百分制的打分，系統(tǒng)的開發(fā)者將最新雜志的編輯主導(dǎo)權(quán)交給了人工智能。

最終結(jié)果是一份完全由人工智能編輯的雜志，而這一結(jié)果也令EyeEm團隊感到驚訝。算法分析了EyeEm的大規(guī)模在線社區(qū)，并發(fā)掘了一名來自倫敦的年輕攝影師。

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