如今，atv，运用深度学习技术，可以让AI对某一幅画的风格、色彩、明暗等元素进行学习，然后将这幅画上的风格移植到另一幅上，而且效果非常不错。

　　这么说可能不够直观，来看几个例子：

　　下面从左到右，依次是毕加索、梵·高和莫奈风格的蒙娜丽莎。

　　而这是某位老哥用AI创作的谷歌地图风格的蒙娜丽莎……

　　Demo：

　　https://deepart.io/

　　Paper：

　　16、AI写字

　　现在电脑不光能用来打字，还能用来写字了：多伦多大学的Alex Graves教会了电脑用多种不同的风格来书写。

　　Demo：

　　~graves/handwriting.html

　　Paper：

　　https://arxiv.org/abs/1308.0850

　　17、深度学习预测城市热人口和选举结果

　　Gebru等人收集了5000万张Google街景照片，然后用深度学习技术加以挖掘看看能发现什么。结果，深度学习不仅识别出了2200万辆汽车的材质、车型、年份等，还从中发现了一些关联，比如可以通过对车型的识别来分析某片区域的人口状况。

　　更有趣的是，AI发现，如果在一段15分钟长的驾驶路程上遇到的轿车比皮卡更多，那么这个城市在下届的总统选举中有88%的几率将选票投给民主党；否则，则有82%的几率投给共和党。

　　Paper：

　　https://arxiv.org/pdf/1702.06683.pdf

　　18、Deep Dreaming：AI也会白日做梦

　　2015年，Google的研究者找到了一种用深度学习来增强图像特征的方法，随后，他们就开发了Deep Dreaming——它能够在图片中生成一些不可思议的幻象。因为有些和梦境十分相似，因此取名Deep Dreaming。具体生成什么样的幻想与这个深度学习系统最近被暴露在什么样的环境下有关，有时它甚至能生成吓人的噩梦。

　　视频中展示了AI可能生成的一部分梦境效果，有些略惊悚，慎入：

　　项目首页：

　　https://research.googleblog.com/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html

　　影集：

　　?frame=3370674

　　Code：

　　https://github.com/google/deepdream

　　19、反复攻破和修补自己的防火墙

　　Google大脑的研究团队创建了两个深度学习网络用于安全工具开发，他们让其中一个不断创造自己的加密算法，然后让另一个网络去尽力攻破它。在两套系统的反复缠斗后，第一个系统已经能生成非常优秀的安全加密算法。

　　然而，第二套算法也总是表现得比它更好……

　　Paper：

　　https://arxiv.org/pdf/1610.06918v1.pdf

　　20、预测地震

　　哈佛的科学家们运用深度学习技术让电脑学会“粘弹性计算”——一种被用于预测地震的计算方法。结果，计算的效果在AI上大大被增强了。

　　然而，计算机同时将计算时间提高了50000%。在地震中，时间就是生命。因此，目前用AI来预测地震还为时尚早。

　　Paper：

　　https://arxiv.org/pdf/1701.08884v1.pdf

　　好啦，先介绍到这里。深度学习固然厉害，不过也有不同的声音。兼听则明，不妨继续移步今天推送的第二条~??

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