即使是专业人士也难以分辨照片到底是机器人还是专业摄影师所拍。

 

自机器诞生之初,人们就只是将简单又循规蹈矩的工作交由机器完成——这些工作无需创造,只需要简单的算法就可以训练机器完成任务。

对此,艺术家或是其他创意工作者曾大呼“可以放心”,毕竟谈及创意或是美感,机器人还差得远呢。谁都知道艺术创造和无人驾驶的路线规划完全是两码事,前者比后者难得多。

 

然而近些年来,AI研究者正在孜孜不倦地攻克机器人艺术创造这一难题。逐渐地,机器人也开始学会如何吟诗作赋、创造小说,甚至还写起了电影剧本。

近日,谷歌研究院Hui Fang和Meng Zhang(名字皆为音译)发表论文表示:职业摄影师在将来可能会被AI取代。

 

本月初发表在arXiv上的这篇论文称,研究院已经发明了一种名为Creatism的人工神经网络,是一种“艺术创造系统”。

这种人工神经网络背后,原理在于将摄影美学解构为量化的指标与度量,通过传授机器人这些指标与度量,机器人就能自己创造出专业水准的艺术摄影。而正如二人在论文中所述:这一突破最终会导致机器算法“能够准确模仿专业风景摄影师的构思,精准构图,寻找最合适的角度。”

 

为实现这一突破,二人最初用公式定义了风景照中的各项指标,例如图片饱和度、构图模式,甚至是专业风景照中细节的呈现方式。

 

其次,他们从500px.com网站中搜罗了15000张人们风景照,以教会神经网络如何切割图片、如何利用光线效果拍摄出最具美感的风景照。在这过程中,神经网络逐渐学会从输入的照片中学会分割照片、增添光线、寻找拍摄角度,并输出了新的照片。

之后,研究员分析了机器输出的照片,并请来四位专业摄影师选出最佳风景照。

图为机器对照片的编辑过程

 

在神经网络学习了如何切割图片以及运用光线之后,研究员尝试让人工智能自行“拍摄”照片。为此,研究院从谷歌街景(Google Street View)中选取了一系列北美的全景风景照,其中包括班夫国家公园、大峡谷、黄石公园以及加州大索尔等等。研究员将全景照输入了神经网络,并让这一系统运用学习过的算法输出新的照片。

 

照片输出后的最后一步就是图灵测试——研究员将询问不知情人士,并查看他们能否分辨照片是否由机器产出。

 

因此,二位学者寻找了六位专业摄影师来鉴定图片。这六位摄影师均是摄影系学士以上学历,且有两年以上的拍摄经验。他们要求摄影师为这些照片打分——1分为最低分,表示初级摄影水准,且基本不具艺术价值;4分为最高分,表示专业摄影水准。并且这六位摄影师从未被告知照片全部来源于人工智能之手。

 

结果令人大吃一惊。

在这六位摄影师鉴定的173张照片中,41%进入或高于准专业水准(即3分或以上),其中13%超过了3.5分。与此相比,真正由摄影师拍摄的专业风景照,也不过有45%的照片可以获得3.5分以上的成绩。

 

或许,谷歌的Creatism没办法成为下一个塞内尔·亚当斯(美国摄影大师),这一算法仍可以输出优秀的照片,在Instagram上赚一笔钱。事实上,本文中的配图即为研究院在Github上展示出的部分照片。

 

作者丨Daniel Oberhaus

编译丨Alina