现在大家对AI人工智能技术都不陌生,
作为人类写出来的程序,AI的学习能力越来越强,会的本事越来越多,
下围棋能打败世界一流棋手,
写小说能入围日本文学奖,
(示意图)
还可以搞搞艺术创作,
比如谷歌大脑发起的项目Sketch-RNN,通过收集人类的绘画信息,
教会AI美术技巧以及一些抽象化的信息,
不过它的作品都是这种简笔画,好像3岁小朋友画的一样。
但是今天要说的这些AI机器人,绘画就厉害了,
它们是近日结束的2018年RobotArt机器人美术大赛的参赛选手,
19支来自各国大学和独立个人的团队,
选送了一百多幅AI机器人创作的美术作品,
有些作品着实让人惊艳了一把。
比如第一名,是由个人艺术家和机器人专家选送的作品,风景画颇具印象派风韵,
由AI通过想象绘制的人像,不说是机器人画的,一般人很难猜出来吧?
第二名则来自哥伦比亚大学的团队,专攻临摹,
作品笔触细腻,还原度极高,
尤其是这幅拳王阿里的肖像,简直像原版照片的扫描版。
第三名的作品来自泰国Kasetsart大学的团队,
绘画颜色鲜艳、和谐,风格鲜明。
是不是很神奇?
这样像模像样的画,没有美术基础的人类也要表示无能为力,
机器人是怎么做到的呢?
它们是怎么学会作画的呢?
其中的过程虽然复杂,但是简单的原理大家还是能看懂的,
总结起来就分为两大类,
其一是通过人工操作直接参与,
这种方式不难理解,类似于已被临床应用的操控机器人手臂进行手术,或者远程操作进行手术的技术。
第二类更加高大上,需要编写一个软件,
让机器人将现有的照片和物体图像,转化为绘画的笔触和图案,
这和人类的绘画过程非常相似。
比如当机器人看见一张照片时,会把照片简化成几种不同的颜色,再通过数字定点,分颜色进行绘制,有点儿像现在流行的数字油画。
想让画面更加精细也有办法,
可以让机器人将线条稍稍“画出线外”,再利用摄像头捕捉画面,进行微调,
还可以将图像分解成大块的抽象图案,绘制在画面底层,
在此基础上逐层增加其他图层,使画面更加完整,细节更加丰富。
不过目前最尖端的技术,则非AI人工智能技术莫属,
利用AI可以直接在机器人脑中生成画面,
无需刚刚所说的图像转化成画面的过程,
比如将音乐的频率直接转化为颜色和线条。
有了这些先进的技术,
现在的机器人可以像人类一样,
在画布前挥洒自如,
先从一种颜色开始,
按部就班地填充颜色,
每种颜色都能定位准确,
细节描绘也十分到位,
作品的完成度相当不错。
这样看可能还不足以了解机器人绘画的水平,
最直观的办法就是和原版照片、图像进行对比,
很多作品都神形兼备,
甚至形成了一定的艺术风格。
机器人绘画水平达到现在的高度,也不是一朝一夕的事,
其中最大的功臣,
就是计算机处理速度和AI技术的提升,
它们大大提高了图像处理和对象识别能力,
使控制机器人的软件能够像人类一样思考。
有了更加聪明的“大脑”,绘画能力自然提升了,
还拿大赛作品举例子,
今年的大赛已经是第三届了,对比前两届的作品,即使外行人都能看出进步。
2016年第一届比赛中,冠军作品《爱因斯坦肖像》是用图层叠加的方式绘制的,
虽然能让人一眼认出是谁,但在细节处理方面,还有很大提升空间呀。
皮卡丘的画像颜色用对了,但简单的有点儿像小朋友的涂鸦。
还有颜色、线条都比较单一的简笔画,只能算初级绘画水平。
在2017年第二届比赛中,各队的水平有了明显提高,
第一名团队的作品,人像刻画细腻,抽象画活泼有趣,风景画沉静洒脱,是不是比之前像样多了?
第二名团队除了绘制插画风格的肖像外,
还可以临摹梵高名作《星空》这样比较复杂的作品。
和原图对比来看,无论是锦鲤、荷花还是苹果,
形态轮廓更加准确,还能看出明暗对比关系,
分明是已经掌握一定绘画技巧的水平。
还有一些画作具备鲜明的个性,
容易让人以为是风格成熟的画家的作品。
到了今年的第三届比赛,作品的水平已经远远超过“准确描绘”的程度,
很多画作都饱含感情,非常接近人类画家的作品。
以机器人现在的绘画水平,很多人类都比不过它们,
照这个形势发展下去,会不会有一天,
机器人的美术作品可以取代人类作品,
人类画家都要下岗了呢?
对此问题,大赛的创始人Andrew Conru先生是这么说的:
随着AI在模仿人类和快速学习方面给人留下深刻印象,
比如AI和人类的围棋对战,
机器人创作的水平也将不断提高。
但就像照相机没有替代肖像画家一样,
人类创作的艺术作品始终都受到高度的尊重,
因为其中不光包含了创造力,还包括人类共同的经验,
艺术作品可以在很多层面上被欣赏。
当人与机器之间的界限逐渐模糊时,
这场关于艺术的较量,没有输家!
ref:
https://www.smithsonianmag.com/smart-news/this-what-robotic-art-2018-180969656/
https://robotart.org/more-info/
https://robotart.org/
https://robotart.org/2017-winners/
https://robotart.org/2016-winners/
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