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人类的最终阵地!AI看不懂漫画造就漫画家铁饭碗

时间:2018-01-09 13:57 来源:http://www.baidu.com/ 作者:佚名 点击:
人类的最终阵地!AI看不懂漫画造就漫画家铁饭碗小猫在考虑发明资料,然后发现了小狗,要求小狗讲个笑话,小狗说尔很美丽导致小猫十分愤恨。实际上,在最终一个画面中,小狗没有入镜,而尔很美丽本来是表彰,要和上一个画面中的笑话连接起来,才干解释出小猫的
人类的最终阵地!AI看不懂漫画造就漫画家铁饭碗小猫在考虑发明资料,然后发现了小狗,要求小狗讲个笑话,小狗说 尔很美丽 导致小猫十分愤恨。实际上,在最终一个画面中,小狗没有入镜,而 尔很美丽 本来是表彰,要和上一个画面中的 笑话 连接起来,才干解释出小猫的心情。关于AI来说,了解这些呈现在画面之外的信息,几乎太困难了。在马里兰大学的实验中,研究者搭建了一个由120万张漫画画格组成的数据集,并提取出了每个画格中的文本,利用LSTM模型,期望AI能对漫画进行一个连接的了解。关于LSTM(长短期记忆网络)此前已经介绍过许多,这一模型的特点就是加入了记忆的概念,能够处理和猜测时间序列较长元素。虽然在长文本、机器翻译等等方面表现的都不错,但在看漫画这件事上,LSTM彻底挫败了。在通过许多训练后,研究人员给了AI一组曾经没见过的漫画,要求AI了解并猜测下一个画面中的文字信息或画面内容,成果AI的成果乌烟瘴气。而人类的猜测正确程度,一般能到达80%的正确率。视觉叙事?何须强人工智能所难严格来说,漫画这种东西属于 视觉叙事 把信息躲藏于图画之中。同样是视觉叙事,AI了解电影就比了解漫画简略的多,电影的主角是人,而人脸长的都是一个姿态,想要训练AI读出人脸表情、辨认心情是件很简略的事,更何况电影还会有详细的剧本。但漫画最大的特点,就是视觉上不具有连接性。就像上文的四格漫画一样,第三张图小狗还在画面中,第四张图就不在了。人类能够很快的了解到,名为淡定狗的小狗扔下一句话就淡定的离开。可关于AI来说,读出这种在画面和文字之外的信息实在是强人工智能所难。其次,不同漫画的绘画、叙事风格悬殊,关于AI的训练来说也是个难点。简略的四格漫画中,每一格的场景都是相同的,可在其彼漫画中,可能这一格是打架的场景,下一格就是一张愤恨的人脸。能看懂四格漫画AI,再去看那种有镜头切换感的漫画,也是一头雾水。至于画风方面,不同漫画家关于人脸描绘方法都有很大差异,换成AI来了解,难度又会加大了。还有一点,视觉叙事这件事是建立在 逻辑 和 知识 两个概念根底之上的。比方小猫说讲个笑话,小狗说 尔好美丽 ,了解这个情节就需求 尔说吾美丽是笑话=尔说吾丑 这一根底的逻辑。又比方哆啦A梦中常见的老鼠梗也需求 猫一般不怕老鼠 这一根底知识。这些东西关于人类来说都很简略,但是AI是不具备这些知识和逻辑概念的,吾们也不能像编百科全书那样,把这些概念灌输到AI的大脑之中。围棋界的大手,到了甄嬛传里也是一集死其实结合AI在围棋范畴的成功和在漫画上的失败,吾们能够看出,AI在彻底信息信息范畴中的表现和不彻底信息范畴中的表现彻底不同。彻底信息本来是经济学中的一个属于,意思是参与者能够了解整个市场的全部信息。在这里,吾们能够看做一项作业的数据集。在围棋这项作业中,全部的信息都能够概括为数据集:游戏的规矩、每一步的打法。可在漫画中,吾们最多能把画面中做上详细的标示,把文本信息都提取出来。可躲藏在图片文字之外的逻辑关系、知识等等只可意会不可言传的东西,是无法向AI供给的。而AI做的最差的,就是read between the lines。以此类推,AI在戏曲、歇后语、四国军棋的暗棋(一种包含了诈骗的军旗玩法)包含谈恋爱等等全部充满了不彻底信息、诈骗与反诈骗、解读意象、知识和逻辑的游戏中表现都不会太好。这么看来,AI有点像《三体》里初期的智子,不会躲藏自己的主意,也不能理解隐瞒、诈骗这种概念。所以,吾们真的不用对AI的成功感到恐惧,它会是工作室里分缘最差的那位搭档和后宫里一集死的路人,某一项才能的杰出并不能补偿它在不彻底信息方面的短板。更何况意象、类比、反讽、隐喻这种东西,是人类最擅长的手法。吾信任,未来国际最好的姿态一定是人类和AI各司其职,做各自最擅长的工作。在视觉叙事这类AI特别不擅长的工作上,它们仍然能给人类供给许多协助。比方用生成对立神经网络发明人物形象、用监督学习+卷积网络来为线稿上色、乃至开发一款会主动扩大文字的漫画阅读App。这些并不是梦想,而是正在发作的实际。当这些繁复的机械劳作被AI代庖后,吾们也就能更多的投入到自己擅长的工作中来:利用不彻底信息环境讲好更多故事,让这个国际坚持应有的兴趣。 (责任编辑:admin)
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