今年三月份,Kronick 和 Shi 发布了另一个神经网络项目 AI*Scry --一款 App 。他们戏称为“外星人思维控制的远程可视软件。AI*Scry 使用了斯坦福大学开发的“神经交谈”网络和微软的数据库,它可以分析手机指着的任何物品,并做出相应的描述反馈给你。但是据许多用户反馈,这款 App 经常出错:它对物品的描述有一定程度的抽象并带有自己的理解。比如说,此时我正用手机指着身下的这张蓝绿色沙发,软件给出的描述就十分抽象:“一张手腕搭在椅子上的图像,一列火车驶离的场景,一瓶在用电脑的可口可乐。”
砧板上放着一份披萨和一把刀; 桌上放着一把剪刀和一把勺子; 一个有着红色牙刷头和红色把手的红色牙刷; 玩具熊的旁边有一张床,床上躺着一只猫 一只猫盖着毯子躺在床上; 一只黑猫躺在床边的床上; 一只猫坐在床上的枕头上; 玩具熊的旁边有一张床,床上躺着一只猫; 一只猫裹着毯子坐在床上 AI*Scry 对笔者所养之猫的描述 艺术家 Kyle McDonald 在阿姆斯特丹使用神经网络进行视频录制时也遇到了同样的问题。神经网络对某些事情的判断挺准确,但也经常犯一些低级错误引得人们哈哈大笑。比如,把一盒甜甜圈认成一盒三明治,把走路的人认成在骑滑板。 这种对真实世界的曲解正是这些艺术家们想要揭露的事实。这些神经网络系统产生的曲解源自程序开发者对事物的偏见,因为神经网络系统是用开发者所选的图像来进行训练的。这就是为什么这个系统在某些场合下能辨认出这个物体,而换了一个场合它就可能辨认不出,甚至闹笑话了。在现实生活中确实存在这种问题,举这个例子我没有任何冒犯的意思:2015年,有人在谷歌图片搜索大猩猩时出现了黑人的照片,这或许是因为谷歌数据库里没有足够的黑人图像数据,也有可能因为谷歌的大部分雇员都是白人。 Kronick 告诉笔者:“我们可以利用艺术来了解事情真相”。 AI*Scry 项目发起时,Kroncik 告诉 TechCrunch 说:“这个系统的设计是一个完整的链条,我们有设计师、劳工和白领。他们用经验来告诉系统哪些数据有用,哪些数据没用。” William Gibson 的科幻小说《幽灵国度》里这样写道:“通常,一门新技术的发展情况应该是这样:最有趣的应用不是在战场上诞生,就是在画廊中出现。”也正是基于这种情感,Data & Society 研究机构的研究员Tim Hwang 在人工智能及其政策上反复劝告谷歌。Hwang 把机器学习艺术比作军事研究与计算机图形研究中产出的早期计算机艺术。 Hwang 称机器学习的研究员们看到这篇文章会很高兴。 “人们对于把人工智能应用于文化领域这一想法十分激动,因为长久以来它只是一种技术生产工具。在研究深层学习的这群人里,有这样一种认知正在逐渐萌芽:不管我们的目的是什么,更重要的是要用恰当的术语让民众理解它,而且要让更多的民众能使用它。” 实现这一设想指日可待。不仅艺术家们也在尝试着阐明这些系统的工作原理。一些可控的机器学习项目,如 Andrej KarPathy 和艺术家兼程序员的 Gene Kogan 所推广的项目,也开始面向民众开放。 “专业的”文字工作者 图像只是艺术家们在神经网络中主攻的一个小方向。作家,尤其是科幻小说作家可就如鱼得水了。六月上旬,一部名为《Sunspring》的短片在 Ars Technica 网站首映。这部短片引起了极大的关注,因为它是由一个名为 Benjamin 的人工智能所完成的创作,Benjamin 事先一直以科幻小说剧本进行建库训练。(硅谷的家庭剧明星 Thomas Middleditch 在这部9分钟的短片中饰演男主。) 在片中,时间设定在模糊的未来,穿着金色夹克的 Middleditch 和另外两个角色在房间里讲着 Benjamin 所写的台词,时而眉头紧锁时而露出轻松愉快的面容。这部短片最引人的地方就在于它的演员和那偶尔语无伦次的对话。这部短片的台词对计算机来说有其自己的意思——“在未来,失业率居高不下,年轻人不得不靠卖血维生。我也只能这么做了。”——但总的来说,这部短片的编剧确实很专业。如果你不用眼睛看,纯靠耳朵听或从书中读的话,这部短片的神奇之处也就不复存在了。
H 从架子上拿下了一本书,边说边翻,不一会就翻完了,于是他又把它放了回去。 H 说:“在未来,失业率居高不下,年轻人不得不靠卖血维生。我也只能这么做了。” H2 说:“你应该闭上你的嘴,看着这群男孩们。我现在应该100岁了才对。” H 说:“我又看见他了。你出现的这个方式...确实是一个好主意。我的未来没有希望。” C 说:“好吧,我要到我的脑颅里去一趟。我不知道。” 他拿起了那个平板,一束绿光照在了他的脸上,好像传送了一些什么。 Sunspring 的部分剧本 (责任编辑:本港台直播) |