導(dǎo)讀： 科技圈是個遍地風(fēng)口的地方，這幾年是人工智能（AI）當(dāng)?shù)?。無論是大公司或者是創(chuàng)業(yè)者都想做那個最先飛起來的豬。人工智能是個很寬泛的概念，只要是能模擬人類意識和思維的東西都可以歸到名下。所以各路人馬紛紛出手，把人工智能徹底變成了什么都能往里裝的筐。
科技圈是個遍地風(fēng)口的地方，這幾年是人工智能（AI）當(dāng)?shù)?。無論是大公司或者是創(chuàng)業(yè)者都想做那個最先飛起來的豬。人工智能是個很寬泛的概念，只要是能模擬人類意識和思維的東西都可以歸到名下。所以各路人馬紛紛出手，把人工智能徹底變成了什么都能往里裝的筐。
到目前為止，人工智能這個筐里多數(shù)是很高大上的東西，比如人工智能醫(yī)療、人工智能駕駛、人工智能理財?shù)鹊?，但也有一些所謂“非常規(guī)”的活動，模擬的不是人類做過的正經(jīng)事?，F(xiàn)在就讓我們談?wù)勅斯ぶ悄茏鲞^的“奇葩”工作：
1.當(dāng)選美評委
人工智能參與的這個活動叫做Beauty AI，今年才開始，但已經(jīng)舉辦兩屆了。梳理下整個過程，你會發(fā)現(xiàn)這是個從動機、過程到結(jié)果都很奇葩的項目。
據(jù)主辦方介紹，之所以讓人工智能當(dāng)選美評委，是因為他們希望將來通過一張照片判斷人的健康情況。他們認為，人的長相通常和健康程度成正比，所以人工智能可以從選美開始，逐漸學(xué)會判斷人的健康狀況。（這個……外貌天生不佳的人怎么辦？）
選美活動網(wǎng)頁
人對美的標準是很主觀的，所以主辦方將美的標準細分，具體包括膚色、皺紋、性別、年齡段、臉部對稱性及種族等因素。第二屆開始，參與的人工智能算法有三種，均掌握深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。參賽人只要下載客戶端，在里面上傳自己不帶妝、不戴眼鏡、無胡須的臉部照片，最后經(jīng)過三個人工智能“評委”的選擇就可以了。
人工智能選美流程
目前第二屆人工智能選美結(jié)果已經(jīng)出爐，共分成五個年齡組公布。但是看了結(jié)果以后，筆者只能說，這不是我的審美，比如18-29歲青年組的。有道是奇圖共欣賞，現(xiàn)將照片貼在下面：
18-29歲青年女子組
看過了以后，相信你也可以說自己長相是“中等偏上”水平了。
2.玩電子游戲
選美評委天天看照片也是枯燥，但人類還是給了人工智能放松的機會：玩游戲。
這個其實是谷歌收購的人工智能公司DeepMind開發(fā)的一個項目，里面的人工智能系統(tǒng)可以自己學(xué)習(xí)如何玩游戲，還能打出很高的分數(shù)。
人工智能學(xué)玩電子游戲
DeepMind希望通過研發(fā)能自學(xué)打游戲的人工智能，最后能讓人工智能可以自學(xué)其他事情，比如無人駕駛中的人工智能就可以自主學(xué)習(xí)路況。這套系統(tǒng)可以學(xué)習(xí)49款經(jīng)典像素游戲，比如《吃豆人》《彈珠臺》，還可以學(xué)《星際爭霸》這類比較復(fù)雜的游戲。
星際爭霸
這套系統(tǒng)的基礎(chǔ)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和一種搜索算法——蒙特卡洛樹搜索。這兩種技術(shù)在AlphaGo下圍棋時就得到了很好的應(yīng)用。而研究人員將蒙特卡洛樹搜索作了進一步修改，使得人工智能的表現(xiàn)能夠盡量與人類玩家相似。并且如果人工智能在游戲里面獲得高分，還能自動獲得獎勵。
研究人員發(fā)現(xiàn)，在有些游戲中，人工智能的成績和人類沒有太大差別；但在《吃豆人》等游戲中，人工智能的得分可以超過人類玩家20倍。研究人員說，如果人工智能可以玩賽車游戲的話，將來這項技術(shù)有可能被用于無人駕駛。
人工智能玩游戲
這樣看來，讓人工智能玩游戲不完全是來娛樂大眾的行為，反而還是辦正事了。
3.揀黃瓜
人工智能干的活有時候不僅不高大上，還很容易讓人一頭霧水，比如下面要說的揀黃瓜。
日本的一名技術(shù)人員開發(fā)了一套人工智能系統(tǒng)，用來給黃瓜分門別類。開發(fā)者的父母以種黃瓜為生，但是為了給種出來的黃瓜定品級是十分麻煩的一件事。就像他們家，為了給自家黃瓜分到九類品級，需要大量的時間觀察黃瓜的顏色、長短、粗細、紋理等等，費時費力，而且需要長時間的學(xué)習(xí)，沒法臨時雇人幫忙。
黃瓜的九個等級
所以這名技術(shù)人員開發(fā)了一套可以分揀黃瓜的人工智能系統(tǒng)。他利用谷歌開源的TensorFlow平臺，通過圖像識別，再加上樹莓派3（RaspberryPi3）的硬件，人工智能系統(tǒng)就這樣做出來了。他給這套系統(tǒng)“喂”了7000張黃瓜照片，幫助人工智能學(xué)習(xí)黃瓜類別。
分揀黃瓜流程
但目前為止，這套系統(tǒng)用于實踐的準確率僅為70%，并且因為訓(xùn)練系統(tǒng)的照片分辨率太低，目前系統(tǒng)還不能分辨出黃瓜的顏色、紋理、小刺和刮痕等判斷因素。目前這名技術(shù)人員正打算使用谷歌的云機器學(xué)習(xí)平臺，改善他的人工智能系統(tǒng)。
所以說，人工智能可以不用那么高大上，你還可以回家拿它孝敬父母。
4.修圖
人工智能有時候也能干點藝術(shù)家的活，不過下面這個有點奇怪：修圖。乍一聽起來感覺人工智能難道Low到跟修圖網(wǎng)紅一個級別了嗎？不過我說一個跟人工智能有關(guān)的應(yīng)用你可能會知道：Prisma。
今年來自俄羅斯的圖像編輯應(yīng)用Prisma紅遍全球，之所以這么紅，除了它的藝術(shù)風(fēng)格很獨特以外，還有一個重要原因是它在里面用上了人工智能技術(shù)，但人們往往會忽略這一點。
Prisma修圖效果
其實，人工智能才是這款應(yīng)用的基礎(chǔ)。以前的修圖應(yīng)用都是簡單地在原圖上轉(zhuǎn)換色調(diào)或者環(huán)境風(fēng)格，或者是加上某種濾鏡重疊圖片，Prisma是仿照你上傳的照片重新“畫”了一幅畫。它的背后正是利用了人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
Prisma的人工智能首先學(xué)習(xí)了一些經(jīng)典的繪畫作品，提取出作品中隱藏的特征，然后把這些特征用到上傳的圖片上。其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取出高層次的特征，這樣就可以為圖片的內(nèi)容和風(fēng)格特征建模。
Prisma提取原畫作特征，并用到用戶上傳的照片上
當(dāng)圖像編輯加上人工智能，效果十分驚人：只要幾十秒就能出一幅油畫作品了。前提是你的手機網(wǎng)絡(luò)比較快，如果用的人多了，可能還會因為過載而要你重新上傳。
所以當(dāng)修圖應(yīng)用加上人工智能，效果比網(wǎng)紅用的要高大上許多。
