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下一位顶级时装设计师非人类?AI进军创作领域

更新时间:2017-3-22 19:40:17 来源:华尔街日报中文网 作者:佚名

服装订购网站Stitch Fix最近推出了一款珊瑚红无袖V领衬衫,它的设计者非比寻常。这件衬衫是人工智能参与设计的三款上装之一。

Stitch Fix是一家成立于旧金山的电子零售商务网站,它将预选好的服装“礼盒”直接派送到顾客手中。他们利用计算机分析购买行为,了解哪些风格元素最受欢迎。Stitch Fix的数据科学家Erin Boyle说,计算机软件会把这些热门的衣袖样式、剪裁以及印花组合成新的款式,从而最大程度地提高用户“爱上这件新衣服”的可能性。

已经成立了六年Stitch Fix称,这三件上衣是去年预选礼盒里的内容,目前已经售罄。2月,公司开始销售另外九款计算机参与设计的服装,其中包括连衣裙和上衣。公司计划年底前售出24款以上的这类服装。(公司发言人表示,人工智能设计的服装定价与人类设计的基本相同。)

这种设计方式在Stitch Fix公司内部被称为“混合设计”。科技行业目前正在开发具有创造能力的软件,让它们拥有作曲、设计商标、开发电子游戏、做服装设计和其他特殊功能,Stitch Fix 的设计软件正是这波大潮中的一份子。计算机创造力的开发可以追溯到数十年前,但其蓬勃发展则要归功于机器学习技术的进步,以及获取数据和计算能力变得越来越容易。

Alphabet公司旗下的谷歌、Adobe Systems、微软和索尼都在积极进行计算机创造力的相关研究。Adobe等公司在该领域已经投资数百万。科技公司和研究者们都希望,计算机拥有创造力后能催生更强大的人工智能系统。机器学习专家表示,长期来看,这方面的研究成果将推动那些需要具备复杂分析能力的技术发展,比如自动驾驶汽车中的计算机视觉系统。当然,有些公司(比如Stitch Fix和Adobe)已经在用这些软件生产商品了。

有观点认为,随着各种新型人工智能不断拓展图像、音乐与电子游戏的创造方式,机器也能创造出有意义的艺术和音乐作品,许多工程师和艺术家正是在实验这种想法。

科技公司的首要目标之一是创造出所谓的“通用人工智能”──擅长处理多种任务的机器。目前,典型的人工智能都只擅长做一件事,比如对象分类,而训练系统可能需要人类大量帮助。而且机器学习专家表示,现有的智能系统也不擅长处理意外情况。

为了让机器自主学习,一些公司开始进行“对抗性训练”,就是让两套软件彼此对抗。Facebook人工智能研究实验室最近使用蒙特利尔大学(University of Montreal)开发的这项技术,生成了计算机合成的教堂和人脸等图像。其他组织机构也利用这项技术制作出照片般真实的蚂蚁、鸟、修道院、火山等图像。

在对抗性训练中,一个神经网络要生成图像,让另一个神经网络无法分辨出是计算机合成的。在两者的交互反应中,一方学会了独立生成逼真的图像,另一方学会了分辨真实与虚假。

据FAIR公司负责人 Yann LeCun介绍,这种训练是“应对真实世界的不确定性的一种方式”。他认为,这些对抗性神经网络是十年来机器学习研究领域的最佳成果。

Stitch Fix使用的技术则是通过算法将现有元素融合为新的成果。加利福尼亚州圣拉斐尔(San Rafael)一家软件公司的首席研究研究员Michael Bergin表示,Autodesk花了七年时间开发出一套名为“捕梦者”(Dreamcatcher)的人工智能系统,可用于工业设计。用户输入特定的性能需求、材料和可用的工具以后,系统就可以自行完成设计。

Autodesk的研究人员设计出了一款概念验证汽车零件,可用于连接汽车底盘和轮胎,比原零件轻35%。Autodesk还受Hans J. Wegner的Elbow椅子启发,用“捕梦者”设计了一把椅子,目前,Autodesk正与设计公司Hackrod合作设计一款汽车。Autodesk表示,Hackrod团队计划于今年晚些时候以3D打印的形式呈现出这款设计。

位于伦敦的创业公司Jukedeck开发了一款有作曲功能的人工智能。位于多伦多的Logojoy则为小型企业、自由职业者以及业余爱好者提供在线服务,使用机器学习软件帮助他们设计商标,据公司创始人Dawson Whitfield说,他们已经售出了3,000个商标。

业余爱好者在网上组成了活跃的社群,尝试用各种人工智能技术创作艺术作品,有的用电脑作出T.S.艾略特风格的诗,有的用电脑模仿毕加索等艺术家的风格特效。

虽然人工智能的发展呈现出欣欣向荣之势,但专家指出,想让人工智能完全独立地创造出吸引人、卖得掉的艺术作品,尚需数年乃至数十年时间。

Stitch Fix的首席算法官Eric Colson表示,公司的研究人员希望人工智能参与的设计能够在商业可行元素与客户需求之间“架起一座桥梁”。软件筛选了数万亿种衬衫衣袖、图案、剪裁与衣领的组合。有时最终设计出来的效果不及预期,因为有的图案与颜色虽然都很流行,但搭配在一起却未必合适,有时剪裁和面料又不搭。这时就需要人类设计师出马了。

Colson先生表示,混合设计只是服装产业微不足道的一部分,目前在所有产品中“还不到1%”,但其规模正不断扩大。

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