人工智能正在跨越「恐怖谷」，將來或將善惡共存

一場革命正在進行，可從條紋的變化裏管中窺豹。

今年，來自伯克利的研究人員發佈了兩個視頻。第一個視頻裏是一匹馬在圍欄裏小跑；而在第二個視頻中，這匹小跑中的馬卻漸漸變成了斑馬。固然，這只是圍欄的條紋剛好投射在馬的身上而讓它看起來像是斑馬同樣，並不是是說這匹馬真的變成了斑馬。

把馬變成斑馬不止是個漂亮的噱頭，仍是機器學習算法重構現實的一個標誌。例如，人們能夠用圖片編輯軟件把圖片裏的黑熊變成熊貓，蘋果變成橘子，貓變成狗加拿大新創公司琴鳥（Lyrebird）的機器學習專家能夠從一分鐘的人聲樣本中合成出可信的音頻片斷。Adobe公司推出的Sensei人工智能平臺，把機器學習融入到視頻、照片和音頻編輯工具中去。這些項目有一個共同點：它們所製做出的場景和聲音都很是真實。

這種技術將把咱們推向新的創造領域，不止能擴大藝術家的創造力，還能使業餘愛好者具有專業人員的知識水平。咱們將從新定義創造力，把機器的產物也歸入進來。可是有利有弊，別有用心者會利用這種技術製造假新聞。到時候，人們會擔憂各類圖像、文本、音頻等內容是否被篡改過。此外還有一個問題，人類在專輯製做或者電視劇製做裏扮演了什麼角色？

一個充斥了人工智能產物的世界，能夠很好，也能夠很壞，與咱們近在咫尺。

目前，有兩種方法來製做擬真的音頻或視頻。一是利用攝像頭和麥克風實時拍攝，好比對登錄月球的記錄。二是利用人力復刻，這常常須要很高的代價。好比，若是登錄月球是個騙局的話，那麼，電影製做團隊將必須籌備阿姆斯特朗邁去月球的「第一步」。如今，機器學習算法提供了第三種選擇，它可讓任何有基礎的人，利用算法混合素材製造出無限可能的「真實」。

起初，深度學習生成的內容並不適合照相現實主義。2015年Google發佈的「深度夢想（Deep Dreams）」利用了深度學習來造成怪誕的畫做。2016年，一款名爲「Prisma」的照片編輯程序經過深度學習爲藝術照片添加濾鏡，例如，它能使普通快照具備蒙德里安風格。這種技術就是風格轉換，即採起某一圖像的風格（如蒙克的《尖叫》），並將之應用於其餘圖像上使其具有相應風格的技術手段。

如今，樣式轉換的算法在逐漸完善，圖像處理也更爲精細，卻也標誌着「恐怖谷」的終結。這裏說的「恐怖谷」是一種心理現象，指人們會對一個較高水平擬真的機器人感到恐懼，但若是這種擬真程度再次提升，人們的好感卻會大幅度回升。現在，已經出現了跨越「恐怖谷」的算法了。康奈爾大學的卡維塔·巴拉（Kavita Bala）實驗室正在進行相關研究，其深度學習能夠將一張照片的風格（如一個閃爍的星空）注入到其餘的大都市的快照中，且能以假亂真。此外，卡維塔·巴拉還在此基礎上結合了人工智能創立了Grokstyle公司。若是你看中了朋友家沙發上的抱枕或者雜誌上的某個東西，能夠拍下來上傳到Grokstyle公司的網站上，這家公司的算法就能夠識別出圖像中的家居物品，並列舉出物品價格以及類似物品等。

卡維塔·巴拉說：「我喜歡這些技術，由於設計和時尚能就此變得大衆起來。我是一名技術專家，我雖然喜歡美麗與時尚，卻不能本身創造出來。但如今有了這種技術，不止我能玩美，人人均可以。」

十幾年來，機器學習已經成爲Adobe公司創意產品的一部分，但直到最近由於AI的興起，纔有了變革性的進展。在十月份，Sensei的工程師展現了一套名爲「Adobe Cloak」的視頻編輯工具，該工具讓人們能夠輕鬆實現無縫剪輯，無縫剪輯對專業的剪輯師來說也是極爲複雜的工做。Adobe還推出了一個名爲「Project Puppetron」的畫風遷移軟件，它可將所需的藝術風格事實應用到視頻中。例如，一我的若是通過這個軟件處理，可讓本身在視頻中顯示成一個雕像或者是個漫畫風格的人物。高級首席科學家喬恩·勃蘭特（Jon Brandt）說：「人們能夠在任何攝像頭前進行演出，並將其實時轉換成動畫。」

相比以往的計算機視覺方法而言，機器學習更好地識別臉部的細微差別，使這些項目成爲可能。Sensei讓藝術家能更好地利用概念進行創造，不用在處理原材料上浪費時間。「Photoshop在處理像素方面很是出色，可是人們要的是像素組合以後所表明的內容。」勃蘭特解釋說，「這是好事。由於藝術家們沒必要再浪費時間在小事上，他們的生產力一定就會提升。我預計即將會出現新的藝術形式併爲此感到高興。」

芝加哥大學學生姚元順（音譯）參與了一個探討機器學習技術潛在風險的項目。他對一個由AI生成的奧巴馬演講視頻進行了剪輯並開始思考：他能用文字作相似的事嗎？

一個文本須要編得近乎完美才能欺騙到大多數讀者，所以，他開始只制定一個小目標——去僞造點評網站Yelp或亞馬遜平臺的在線評論。這些評論只需幾句話，也不需高水平的寫做能力。因此姚元順及其同事設計出了一個計算機神經網絡，能夠自動生成Yelp風格的點評。好比說，「咱們最喜歡的地方」，「我和個人兄弟一塊兒去了，吃了素食麪，很好吃」。以後讓人們猜想這些評論是真實的仍是捏造的。人們很難辨別出來。僱傭水軍進行虛假評價大約要花費10-50美圓。姚元順認爲，只要工程師想，就能讓虛假評論自動化。此外，他還探討了如何使用神經網絡來防護虛假評論的進展。「據咱們所知，目前尚未出現這樣的系統。」姚元順說，「但也許在幾年以後，咱們就將被AI生成的信息所包圍。」

他的下一個目標是什麼？生成使人信服的新聞報道。

視頻傳播得可能會更快。檢測假照片和視頻的專家尼·法立德（Hany Farid）擔憂病毒內容傳播速度太快，而驗證過程又過慢。法裏德認爲，也許不久以後會出現僞造的特朗普總統視頻並引起恐慌。「我儘可能不作極端預測，但我認爲這很容易發生。」他說，「今天就可能發生。」

語音合成初創公司琴鳥（Lyrebird）僞造的特朗普的演講視頻在互聯網上傳播開了，儘管在公司發佈的音頻片斷中，特朗普的手指是離開核彈按鈕的，演講的內容也只是讚美琴鳥公司。公司聯合創始人兼首席執行官約瑟·索特羅（Jose Sotelo）認爲，技術發展是必然的，但須要道德準則的約束。他認爲，如今最好的防護就是提升對機器學習能力的認識。「若是看到我在月球上的照片，你可能會立刻意識到這是僞造的。」約瑟·索特羅說，「可是，若是你聽到一段你好友的說你壞話的聲音，你就很難鑑別真僞了。這是一項新技術，也是一個很是具備挑戰性的問題。」

AI生成信息的浪潮勢不可擋。最壞的狀況是，騙子和政治人員會部署機器學習算法來產生大量僞造信息。再加上社交網絡會有選擇地傳播最抓人眼球的內容，這樣，那些僞造信息便會廣爲傳播。

但看向好的一面，人工智能生成的內容也可能會極大地填補咱們的社交結構，撫慰人們的心靈。琴鳥公司的索特羅指望其公司的技術可使那些因病失聲的人們從新開口。不止如此，AI在訓練無人駕駛汽車方面也頗有一套。一般狀況下，駕駛軟件先是在虛擬環境中進行訓練的，但像「俠盜獵車手」這樣的世界也只是大體相似於現實。人們利用AI算法無限縮小虛擬環境與真實世界之間的差異，最終使無人駕駛汽車更安全。

這是AI的正反兩面。隨着AI的不斷改進，它也會愈來愈趨近於人類，並最終會徹底具有人類特質——善惡共存。