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  • 盘点人工智能干过的那些高大上的奇葩事(图)

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    • 时间:2016-09-06
    • 来源: 新浪科技
    • 编译:zy
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       导读: 科技圈是个遍地风口的地方,这几年是人工智能(AI)当道。无论是大公司或者是创业者都想做那个最先飞起来的猪。人工智能是个很宽泛的概念,只要是能模拟人类意识和思维的东西都可以归到名下。所以各路人马纷纷出手,把人工智能彻底变成了什么都能往里装的筐。
     
      科技圈是个遍地风口的地方,这几年是人工智能(AI)当道。无论是大公司或者是创业者都想做那个最先飞起来的猪。人工智能是个很宽泛的概念,只要是能模拟人类意识和思维的东西都可以归到名下。所以各路人马纷纷出手,把人工智能彻底变成了什么都能往里装的筐。
     
      到目前为止,人工智能这个筐里多数是很高大上的东西,比如人工智能医疗、人工智能驾驶、人工智能理财等等,但也有一些所谓“非常规”的活动,模拟的不是人类做过的正经事。现在就让我们谈谈人工智能做过的“奇葩”工作:
     
      1.当选美评委
     
      人工智能参与的这个活动叫做Beauty AI,今年才开始,但已经举办两届了。梳理下整个过程,你会发现这是个从动机、过程到结果都很奇葩的项目。
     
      据主办方介绍,之所以让人工智能当选美评委,是因为他们希望将来通过一张照片判断人的健康情况。他们认为,人的长相通常和健康程度成正比,所以人工智能可以从选美开始,逐渐学会判断人的健康状况。(这个……外貌天生不佳的人怎么办?)
     
      选美活动网页
     
      人对美的标准是很主观的,所以主办方将美的标准细分,具体包括肤色、皱纹、性别、年龄段、脸部对称性及种族等因素。第二届开始,参与的人工智能算法有三种,均掌握深度神经网络技术。参赛人只要下载客户端,在里面上传自己不带妆、不戴眼镜、无胡须的脸部照片,最后经过三个人工智能“评委”的选择就可以了。
     
      人工智能选美流程
     
      目前第二届人工智能选美结果已经出炉,共分成五个年龄组公布。但是看了结果以后,笔者只能说,这不是我的审美,比如18-29岁青年组的。有道是奇图共欣赏,现将照片贴在下面:
     
      18-29岁青年女子组
     
      看过了以后,相信你也可以说自己长相是“中等偏上”水平了。
     
      2.玩电子游戏
     
      选美评委天天看照片也是枯燥,但人类还是给了人工智能放松的机会:玩游戏。
     
      这个其实是谷歌收购的人工智能公司DeepMind开发的一个项目,里面的人工智能系统可以自己学习如何玩游戏,还能打出很高的分数。
     
      人工智能学玩电子游戏
     
      DeepMind希望通过研发能自学打游戏的人工智能,最后能让人工智能可以自学其他事情,比如无人驾驶中的人工智能就可以自主学习路况。这套系统可以学习49款经典像素游戏,比如《吃豆人》《弹珠台》,还可以学《星际争霸》这类比较复杂的游戏。
     
      星际争霸
     
      这套系统的基础是神经网络技术和一种搜索算法——蒙特卡洛树搜索。这两种技术在AlphaGo下围棋时就得到了很好的应用。而研究人员将蒙特卡洛树搜索作了进一步修改,使得人工智能的表现能够尽量与人类玩家相似。并且如果人工智能在游戏里面获得高分,还能自动获得奖励。
     
      研究人员发现,在有些游戏中,人工智能的成绩和人类没有太大差别;但在《吃豆人》等游戏中,人工智能的得分可以超过人类玩家20倍。研究人员说,如果人工智能可以玩赛车游戏的话,将来这项技术有可能被用于无人驾驶。
     
      人工智能玩游戏
     
      这样看来,让人工智能玩游戏不完全是来娱乐大众的行为,反而还是办正事了。
     
      3.拣黄瓜
     
      人工智能干的活有时候不仅不高大上,还很容易让人一头雾水,比如下面要说的拣黄瓜。
     
      日本的一名技术人员开发了一套人工智能系统,用来给黄瓜分门别类。开发者的父母以种黄瓜为生,但是为了给种出来的黄瓜定品级是十分麻烦的一件事。就像他们家,为了给自家黄瓜分到九类品级,需要大量的时间观察黄瓜的颜色、长短、粗细、纹理等等,费时费力,而且需要长时间的学习,没法临时雇人帮忙。
     
      黄瓜的九个等级
     
      所以这名技术人员开发了一套可以分拣黄瓜的人工智能系统。他利用谷歌开源的TensorFlow平台,通过图像识别,再加上树莓派3(RaspberryPi3)的硬件,人工智能系统就这样做出来了。他给这套系统“喂”了7000张黄瓜照片,帮助人工智能学习黄瓜类别。
     
      分拣黄瓜流程
     
      但目前为止,这套系统用于实践的准确率仅为70%,并且因为训练系统的照片分辨率太低,目前系统还不能分辨出黄瓜的颜色、纹理、小刺和刮痕等判断因素。目前这名技术人员正打算使用谷歌的云机器学习平台,改善他的人工智能系统。
     
      所以说,人工智能可以不用那么高大上,你还可以回家拿它孝敬父母。
     
      4.修图
     
      人工智能有时候也能干点艺术家的活,不过下面这个有点奇怪:修图。乍一听起来感觉人工智能难道Low到跟修图网红一个级别了吗?不过我说一个跟人工智能有关的应用你可能会知道:Prisma。
     
      今年来自俄罗斯的图像编辑应用Prisma红遍全球,之所以这么红,除了它的艺术风格很独特以外,还有一个重要原因是它在里面用上了人工智能技术,但人们往往会忽略这一点。
     
      Prisma修图效果
     
      其实,人工智能才是这款应用的基础。以前的修图应用都是简单地在原图上转换色调或者环境风格,或者是加上某种滤镜重叠图片,Prisma是仿照你上传的照片重新“画”了一幅画。它的背后正是利用了人工智能的深度神经网络。
     
      Prisma的人工智能首先学习了一些经典的绘画作品,提取出作品中隐藏的特征,然后把这些特征用到上传的图片上。其中,深度神经网络可以提取出高层次的特征,这样就可以为图片的内容和风格特征建模。
     

     
      Prisma提取原画作特征,并用到用户上传的照片上
     
      当图像编辑加上人工智能,效果十分惊人:只要几十秒就能出一幅油画作品了。前提是你的手机网络比较快,如果用的人多了,可能还会因为过载而要你重新上传。
     
      
     
      所以当修图应用加上人工智能,效果比网红用的要高大上许多。
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