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计算机视觉就是人工智能的“眼睛”，有了这个比喻其重要性就不言而喻了。去年人工智能突然变成明星，这一年里这双“眼睛”要是不断变得锐利，AI们也不断给自己加戏，变成了活脱脱的戏精。
比如前些日子写的一篇，依仗着自己能图像识别，就学会去看毛片。。。
看的毛片越来越多之后，就更加学坏了开始恶搞女明星，把人家的面部P到毛片里面。
当然，刚刚是揭揭底，活跃一下气氛。我们的AI也有非常严肃，高端的时候。
比如，可以模拟人脑处理图像的过程，逆向的把人脑中所想的画面重构出来，这不可以思议的功能才叫黑科技。
除此之外，AI们似乎不再满足于眼前看到的图片，从而给自己进化出了“想象力”。
之前英伟达发布的一项算法就是这样，可以把一个场景改成不同的季节，或者可以把白天改成黑夜，而且其细节也是做的非常到位。
冬夏切换
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大家可以仔细看看，冬夏切换，雪地换成草坪，天空从乌云密布变成晴空万里，树木也变得枝繁叶茂。
可以自己想象出其他季节或黑白颠倒，都是依靠着一个一种叫Generative Adversarial Networks(GAN)机器学习方法，中文名称是生成式对抗网络。
在这个机器学习的方法中，有两个角色：生成者与辨别者。
生成者，用算法脑补出新的图像;辨别者，接收到生产者的图像后进行识别真假。
这里的真指的是数据库里的真实图像，假指的是机器合成后的效果图。如果生成者能骗过辨别者，让辨别者误以为接收到的图片是真实拍摄的，那么就是操作成功了。
这个机器学习方法首先是在无人为监督的情况下进行，意味着AI完靠自己提高自己。
其次，整个过程里，生成者不停的生成新场景下的图片，辨别者不停的去检查这些图片。生成者要达到的目的就是最后能完全骗过辨别者，让它觉得这个图片是人拍的，毫无瑕疵。
最后生成者就成功了，所以你看到的那些新场景下的图片每个细节都很到位，根本不是P图这种低级操作能比的。
然而现在，AI们用这个学习方法，又给自己加戏了，微软最近发布了一款绘图机器人，这次AI学会了“口述绘画”。
通过分析描述内容的细节，AI可以按照描述要求画出对应的图像。比如，你给机器描述“This bird is red with white and has very short beak"，一只短喙且红白相间的小鸟。
然后如你所愿，机器就会给你画一只嘴特短的红白相间的小鸟，并且在这里强调一下，这个图片可不是通过识别数据从数据库中匹配的，而是由AI想象出来的——AI创作了这幅图。
奥秘就是上文说的GAN生成式对抗网络，机器依然在没人监督的情况下完成一切。生成程序分析了描述部分后，开始采样，然后生成训练数据;辨别者就开始检查作画质量，直到辨别者认为这个样本就是真实数据，那么说明作画成功。
这个技术成熟之时，估计会再一次的在社会上掀起一阵狂热的恐慌，又一批人类的工作估计会受到冲击。设计师、插画师、绘图师等等职业需求量估计会降低很多。
但是根据历史的进程来看，这些技术革命确实会淘汰一批人类工作者，但是新的时代会滋生更多的新的生活需求，这个是从比较乐观的角度去看待这个问题，只要人类在发展淘汰就是必要的。
当时这玩意出来了，也是设计师，插画师们的助手，只是省略了自己动手这一步罢了，这些职业其实大可不必恐慌。
至于画家，这得需要AI真正的脱离人为描述，自己凭借想象去作画的时候再说吧，毕竟现在的人工智能都是处于“弱人工智能”状态，先进化再说。
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