AI是什么样的?您可能会说它看起来像机器人，闪烁的LED或屏幕上的波形。但是AI会说AI看起来像什么?为了找出答案，IBM Research要求AI给我们画一张自己的图画。AI的自画像今天在《纽约时报》上发表，看着这张图片，我不仅对结果感到惊讶，而且对我们到达那里的旅程感到惊讶。
《纽约时报》于9月下旬联系了IBM Research，要求我们提供帮助，帮助他们以巧妙的方式使用AI来为即将到来的AI专栏创作艺术。由于时间紧迫，无法保证成功，因此我们着手教导AI创造原创艺术。仅需执行一项高级任务-识别AI中的重要概念，创建一个原始图像即可捕获它，并以与《纽约时报》的视觉风格相匹配的方式进行展示-我们开发了一种将AI与人类的创造力。
为什么绘制自画像会对AI构成挑战?毕竟，人工智能可以驾驶汽车，玩视频游戏甚至制作电影预告片。不同之处在于，这些任务不需要AI来创建新材料，仅需分析手头的信息并根据其培训做出决策或选择即可。我们已经知道，人工智能可以在语言和图像分析方面表现出色。另一方面，创建新内容是一项更具实验性的活动。
为了应对这一挑战，我们迅速在IBM Research内部组建了一个多学科团队，其中包括Alfio Gliozzo，Mauro Martino，Michele Merler和Cicero Nogueira dos santos。所需的专业知识与任务的性质有关：深入的科学思维，动手的技术和工程技能以及设计和可视化人才对于我们的工作至关重要。本质上，我们需要明确定义创作过程。结果形成了细微的流水线，其中AI在分析和综合中执行关键功能，以创造出真正新颖而迷人的东西。
该过程包括以下三个主要步骤：
1.确定人工智能中的核心视觉概念：
摘录了《纽约时报》(NYT)上约3,000篇有关“人工智能”的过往文章
应用自然语言处理工具来识别“ AI”的前30个区分语义概念
针对前30个概念训练了基于图像的视觉识别神经网络
应用网络为NYT文章中的图像描绘或表示“ AI”的强度评分
从前10张图片中选择了一张：人类和机器人握手的图片
2.创建捕捉AI概念的原始图像：
建立了包含超过1,000张人类和机器人手图像的训练数据集
训练了一个生成神经网络(GAN)，以绘制人类和机器人手的新图像，该图像在昼夜中进行了近一周的时间
3.以适合NYT视觉风格的方式呈现：
从NYT收集了一个封面艺术样本，并培训了一个风格转移网络
应用网络自动生成AI生成的手形图像的样式化版本，以匹配NYT的“视觉语言”进行封面装饰
根据整体概念的清晰度和艺术风格选择此处显示的最终图像
该管道为我们提供了令人瞩目的协作创造力新功能，该功能也可以应用于其他任务。想象一下使用AI根据音乐家的歌曲，歌词和历史为新专辑设计艺术品。
更重要的是，结果显示了AI和人类如何携手合作探索全新的领域。从药物发现到金融市场预测再到恶意软件检测，我们已经在各种环境中看到了这种协同作用。将这种范式扩展到创造力领域，强调了人工智能可以增强人类能力的多种方式。