英國(guó)《新科學(xué)家》周刊網(wǎng)站近日?qǐng)?bào)道稱(chēng)，人工智能藝術(shù)評(píng)論家可以預(yù)測(cè)畫(huà)作將喚起的人類(lèi)情感波動(dòng)。
報(bào)道稱(chēng)，莫奈的園林畫(huà)能讓觀眾感到滿(mǎn)足，達(dá)利畫(huà)的軟塌塌的時(shí)鐘則會(huì)引起恐懼或困惑。如今，人工智能藝術(shù)評(píng)論家已經(jīng)能夠預(yù)測(cè)名畫(huà)將在觀眾心里喚起的情感，并往往像人類(lèi)一樣令人信服地對(duì)這些情感作出解釋。
美國(guó)斯坦福大學(xué)的帕諾斯·阿赫利奧普塔斯說(shuō)，人工智能圖像分析通常著重于描述圖片中發(fā)生的情況，但藝術(shù)作品喚起的主觀感受對(duì)人類(lèi)行為有著同樣巨大的影響。他說(shuō)：“我們理解和解讀世界的方式涉及很多情緒反應(yīng)。”
阿赫利奧普塔斯說(shuō)，能夠預(yù)測(cè)、甚至模擬這些反應(yīng)可能有助于機(jī)器更順利地與我們互動(dòng)。因此，他的團(tuán)隊(duì)利用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查建立了一套人類(lèi)對(duì)藝術(shù)的反應(yīng)的大型數(shù)據(jù)集。
他們要求6000多名參與者對(duì)“阿耳忒彌斯”數(shù)據(jù)集中8.1萬(wàn)幅畫(huà)作引發(fā)的主導(dǎo)情緒作出選擇，并寫(xiě)一段說(shuō)明文字，以就相關(guān)的藝術(shù)作品描述是什么引導(dǎo)了他們的判斷。每幅畫(huà)至少有5人進(jìn)行分析。這些圖片、情感標(biāo)簽和說(shuō)明文字被用來(lái)訓(xùn)練一個(gè)人工智能程序。然后，這個(gè)人工智能程序被要求預(yù)測(cè)它以前未看過(guò)的畫(huà)作將喚起什么情感，并提供簡(jiǎn)短的解釋。
阿赫利奧普塔斯說(shuō)，預(yù)測(cè)有關(guān)結(jié)果本身就很困難，因?yàn)椴淮嬖谡_答案。只有45%的繪畫(huà)的主導(dǎo)情感得到了大多數(shù)注釋家的贊同。因此，研究人員進(jìn)行了一種圖靈測(cè)試，方法是，向人類(lèi)評(píng)估員展示一幅畫(huà)、人工智能撰寫(xiě)的說(shuō)明文字，以及注釋家的說(shuō)明文字，讓評(píng)估員猜哪條說(shuō)明文字是人類(lèi)寫(xiě)的。人工智能的說(shuō)明文字在50%的時(shí)間里都被當(dāng)成了人寫(xiě)的文字。
阿赫利奧普塔斯承認(rèn)，人工智能的說(shuō)明文字不像人類(lèi)的那么多樣化和有創(chuàng)意，但他說(shuō)，初步結(jié)果顯示很有前景，有關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為公開(kāi)資源，這樣其他人就可以在相關(guān)模型上進(jìn)行改進(jìn)。
英國(guó)倫敦大學(xué)瑪麗皇后學(xué)院的西蒙·科爾頓說(shuō)：“在擁有足夠多的適當(dāng)數(shù)據(jù)和某些深度學(xué)習(xí)技巧的情況下，一個(gè)模型可能經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，以生成帶有情感內(nèi)容的像樣的說(shuō)明文字，這應(yīng)該不令人意外。”科爾頓沒(méi)有參與這項(xiàng)研究。
他又說(shuō)，新數(shù)據(jù)集是對(duì)該領(lǐng)域的一項(xiàng)重要貢獻(xiàn)。他說(shuō)，一個(gè)令人興奮的前景可能是，利用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練會(huì)生成視覺(jué)藝術(shù)的有創(chuàng)造力的人工智能，這樣它就能更好地表達(dá)特定情感。（編譯/朱捷）
