在真假圖片橫行的時(shí)代，很多人把“罪魁禍?zhǔn)住钡拿^指向了PS技術(shù)，然而AI的出現(xiàn)，完全取代顛覆了大眾認(rèn)知，我們先看一張圖：

上圖是深蘭科學(xué)院高級(jí)研究員、教授、專家方林博士在2018全球機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)上分享的一項(xiàng)成果，他的團(tuán)隊(duì)用AI 畫的幾張人物頭像。

AI世界編輯部聯(lián)系到了深蘭研究院方博士團(tuán)隊(duì)，希望他們可以給出一些技術(shù)分享。方博士告訴AI世界說(shuō)，AI成功地用GAN生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來(lái)抓取了人臉的特征，而每對(duì)圖片的左圖（例如馬云）是真實(shí)的人臉照片，右圖是用特征復(fù)現(xiàn)的人臉的效果。

他們告訴AI世界，團(tuán)隊(duì)人員還訓(xùn)練出的一個(gè)GAN系統(tǒng)，而這個(gè)系統(tǒng)還可以生成很多張根本不存在、但看起來(lái)十分真實(shí)的人臉照片，例如：

雖然時(shí)間不多，也無(wú)法提前決斷最后的效果，團(tuán)隊(duì)讓 AI 根據(jù)現(xiàn)有照片創(chuàng)作原創(chuàng)作品，而任務(wù)目標(biāo)是高層次抽象的——要展現(xiàn) AI 中的一項(xiàng)重要概念，創(chuàng)作一幅能展示出這個(gè)概念的原創(chuàng)作品，并且它呈現(xiàn)出的視覺(jué)風(fēng)格還與原來(lái)完全不同。

“AI藝術(shù)”這件事情對(duì) AI 來(lái)說(shuō)有點(diǎn)耐人尋味。

畢竟，AI 總是我們身邊的那個(gè)看不見(jiàn)摸不著的信息處理工具，它能分析路況轉(zhuǎn)化成駕駛指令（自動(dòng)駕駛汽車）、能把圖像信號(hào)變成位置和概率輸出（圖像識(shí)別）、能把數(shù)字化后的連續(xù)波形信號(hào)轉(zhuǎn)換成離散的文字符號(hào)（語(yǔ)音識(shí)別）。

但這些任務(wù)都不需要 AI 創(chuàng)造任何新的材料，它只是根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)模式分析輸入、產(chǎn)生輸出而已。即便我們?nèi)缃裨趫D像和語(yǔ)義理解上已經(jīng)有了不小的進(jìn)步，也仍然很難想象如何讓 AI 「思考自己看起來(lái)長(zhǎng)什么樣」。

如今面對(duì)著這幅作品，在外行眼中有種老生常談的味道，因?yàn)榭雌饋?lái)只不過(guò)像一個(gè)PS作品。

但看過(guò)創(chuàng)作流程介紹之后，內(nèi)行就會(huì)會(huì)心一笑——這還真的是用深度學(xué)習(xí)時(shí)代的標(biāo)準(zhǔn)方法，把 AI 和人類的能力結(jié)合起來(lái)，讓 AI進(jìn)行互相博弈，互相學(xué)習(xí)的結(jié)果。

對(duì)于具體如何操作，方博士解釋道，GAN主要包括了兩個(gè)部分生成器 generator 與判別器 discriminator。生成器主要用來(lái)學(xué)習(xí)真實(shí)圖像分布從而讓自身生成的圖像更加真實(shí)，以騙過(guò)判別器。判別器則需要對(duì)接收的圖片進(jìn)行真假判別。

在整個(gè)過(guò)程中，生成器努力地讓生成的圖像更加真實(shí)，而判別器則努力地去識(shí)別出圖像的真假，這個(gè)過(guò)程相當(dāng)于一個(gè)二人博弈。

隨著時(shí)間的推移，生成器和判別器在不斷地進(jìn)行對(duì)抗，最終兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到了一個(gè)動(dòng)態(tài)均衡：生成器生成的圖像接近于真實(shí)圖像分布，而判別器識(shí)別不出真假圖像，對(duì)于給定圖像的預(yù)測(cè)為真的概率基本接近 0.5（相當(dāng)于隨機(jī)猜測(cè)類別）。

而以上照片的生成過(guò)程，AI會(huì)訓(xùn)練一個(gè)用于視覺(jué)識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GAN的訓(xùn)練步驟有三步：

1、用真實(shí)樣本訓(xùn)練判別器，對(duì)于給定的真實(shí)圖片（real image），判別器要為其打上標(biāo)簽 1；

2、用假樣本訓(xùn)練判別器，對(duì)于給定的生成圖片（fake image），判別器要為其打上標(biāo)簽 0；

3、用假樣本訓(xùn)練生成器，對(duì)于生成器傳給判別器的生成圖片，生成器希望判別器打上標(biāo)簽 1。

因此，對(duì)于 GAN 更加直觀的理解可以用一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明：造假幣的團(tuán)伙相當(dāng)于生成器，他們想通過(guò)偽造金錢來(lái)騙過(guò)銀行，使得假幣能夠正常交易，而銀行相當(dāng)于判別器，需要判斷進(jìn)來(lái)的錢是真錢還是假幣。因此假幣團(tuán)伙的目的是要造出銀行識(shí)別不出的假幣而騙過(guò)銀行，銀行則是要想辦法準(zhǔn)確地識(shí)別出假幣。

這也是一個(gè)典型的融合了 AI 的計(jì)算能力和人類的藝術(shù)創(chuàng)造、判斷能力的流程，方博士團(tuán)隊(duì)還提到，AI還有其他更加高級(jí)、更加好玩的技術(shù)，可以用來(lái)生成其它領(lǐng)域的藝術(shù)作品，例如寫詩(shī)，時(shí)裝設(shè)計(jì)等。

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作者 | 科技智庫(kù)

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