微软的 AI 会画画了，这可能意味着什么？

微软小冰的团队每年有两场常规性的发布会，一场在五月，一场在八月。五月的规模小一些，侧重于 AI 创造的最新进展。

“我们终于把一些不重要的事情宣布了”，以往他们每年都这样结尾。

今年五月的发布会上，小冰的团队放了几段朗读、几首歌曲演唱，以及很多幅画，囊括了目前他们为小冰这个角色打造的大部分“技能”。按微软（亚洲）互联网工程院副院长李笛的话说，“琴棋书画”他们包了三样——除了被 Google 团队所向披靡的围棋 AI Alpha Go 包揽的下棋。

整场发布会的重点无疑在最后一项：小冰会画画了。

这是微软（亚洲）互联网工程院团队在人工智能创造方面的最新进展。为了推广这个能力，他们还和中央美术学院合作，让小冰的画以“夏语冰”的名义出现在央美今年的研究生毕业展上。

此前当他们试图测试 AI 创作的效果时，会让它匿名藏身于人群之中。比如为了测试写诗能力，他们曾化名将小冰生成的诗篇投稿给文学社、诗歌竞赛；藏身在网易云音乐的评论区，假扮热心网友；或是当电台的实习主播，朗读一段文字……

也就是说，不管是做什么，他们都在试图让它变得更像人，并在“没有偏见”的情况下受到承认。

不过从目前公布的作品看来，小冰的产出仍然并不那么像人类。最违和的地方在于它们看起来像素很低，仿佛被压缩过度的图片，笔触的质感不明显。但能够看出画面上存在一些主体，比如动物、建筑、花花草草，天空和水塘。

而相比诗词和歌曲演绎，艺术的好坏评判更为主观，因人而异。“夏语冰”的专业被归属于实验艺术系，似乎也体现出创作方法要大于结果的理念。

AI 画画会挑战人类画家么？

就微软小冰的能力而言，这个答案是否定的。

此前，小冰学习 519 位中国现代诗人而习得了写诗。这次小冰学习的对象是人类历史上 236 位顶尖画家。在用这些作品训练 22 个月之后，它现在可以做到将人类给到的文字转换成一幅全新的、油画质感的艺术图像。

每幅画都是原创，拥有自己的身份 ID 以及版权。

与许多市面上号称“ AI 画画”的产品不同，小冰看起来非常有“主见”，不会因为关键词是雨伞就画一把雨伞，也不只是简单地进行风格迁移——比如将一幅现成的照片转换成梵高风格。

最后的作品和初始文字显示出一种离散抽象的相关——这也是小冰看起来具备了“创造力”的原因。

李笛告诉《好奇心日报》，在好看的前提下坚持原创，目前为止，在行业里面“少女画家小冰”的这个模型是第一个。

AI 和 AI 之间，“画画”的能力可能意味着非常不同的事情。佳士得此前 43.25 万美元拍卖出的第一幅人工智能绘画，用了和微软同样的算法，都是 GAN (生成式对抗网络)。

“少女画家小冰” 5 月 22 日第一次上线的时候，还对佳士得拍卖的作品发出“挑衅”。不过当晚，这个程序就因为访问流量过大崩溃了。

在此之上，小冰模型最大的特点是通过大量激发源来进行，从文本激发到形成画面，再叠加了大量元素，比如构图、色彩运用……意味着小冰可以根据输入的文本创作，进行反应联想，生成定制款的作品。

“我们今天并没有研发出一种特别不同的全新算法……比如曾经没有人用神经网络，突然我们开始推出了一种东西叫神经网络，没有到那个程度，但是从技术上来讲也已经是很大的突破。”李笛表示。

而比起创造出一种新的个人风格，小冰的能力更像是对这些艺术家作品的总结归纳。

对于小冰来说，作品没有好坏，只有趋向。在训练的过程中，工程师们用画面所表现出来的技法、视角、表现力的接近程度，来判定她画得是不是“好”。所以一定程度上，这背后所持有的所谓艺术标准，实际上是那 236 个画家的作品所表现出来的艺术标准。

除了通过设计好的框架进行自主学习，这个过程中也有人工干预的部分，对其风格进行“校准”。

团队表示，最早小冰写诗写得特别像歌词，就是因为他们觉得她应该向这种方向发展，“特别像家长培养孩子”。为了防止这个孩子“学坏”，他们还设置了一些“禁区”——有一些东西她绝对不会画。

AI 画画这方面，各种各样的团队都在做尝试，有的来自微软小冰这样的专业技术团队，有的则是艺术家的探索。“我们得到一个比较有意思的界定方法是，人类艺术家在努力探索的是新的艺术形式；而小冰这种人工智能，我们的技术所探索的是如何还原人类已有的艺术形式。”

在 GAN 的基础上，一个艺术团队曾创造出了一种 CAN 算法，故意在原本的框架中制造一些偏差，来让它显得具有随机性和艺术感。

小冰的团队立场相反，认为消除偏差才是最好的。“想创造偏差，对人工智能来讲太容易了；人工智能本身，不收敛，模型训练失败就是偏差。站在人类的角度来讲这是最艺术的，但是没有意义。”

“少女画家小冰”作品大赏
可以说，对于小冰的技能开发来说，“创造艺术”并不是目标，让她画得像艺术品，并且发挥稳定才是目的。