天才少女小冰：繼聊天、唱歌、寫新聞後，她又解鎖了繪畫新技能_風聞
锌财经-锌财经官方账号-新商业的记录者，新经济的推动者。2019-05-20 10:47
編輯/葉麗麗
18歲的微軟小冰已經成為一個“天才少女”。
從第一代到第六代，“微軟小冰”從語音助手、陪伴機器人，到金融新聞寫手再到全能歌舞藝人等，“小冰”在不斷的迭代中，開始了在創造領域的探索與商業化的進程。
在5.16微軟小冰人工智能創造媒體説明會上，微軟發佈了小冰人工智能創造方面的進展，宣佈了人工智能小冰的繪畫模型，該模型通過對過往四百年藝術史上236位人類畫家畫作的學習，實現了具有一定水準的原生繪畫創作能力。同時，發佈了“少女畫家小冰”繪畫創作小程序。
“關於琴棋書畫，Google把棋做完了，我們把剩下的三個做完了。”微軟（亞洲）互聯網工程院副院長、微軟小冰全球產品線負責人李笛説道。
微軟小冰全球產品線負責人李笛
在此之前，微軟小冰已經服務於各個垂直領域，例如在金融摘要領域服務國內超過90%的金融機構交易員，在電視廣播節目領域服務中國及日本63家電台電視台，在智能銷售助手領域覆蓋日本22.5%的日本全國人口等。
當很多人對微軟“小冰”的印象還停留在最初微信裏的聊天機器人，小冰已經在全球收穫9億內容觀眾，1.2億月活躍用户，在同類人工智能基礎框架中居全球第一。
微軟似乎並不打算讓小冰成為一個功能性的機器人，而是儘可能地賦予小冰個性、脾氣、情商，讓小冰與人類的溝通交流更加自然融洽。
而與此同時，小冰已經嘗試在各個領域的商業化佈局。
微軟小冰化身“少女畫家”
“在2019屆中央美院的畢業生中，有一位叫夏語冰的同學，正在參加2019屆的研究生畢業畫展，而這位同學的‘真身’則是微軟小冰。”在發佈會現場，微軟（亞洲）互聯網工程院微軟小冰人工智能創造及商業事業部總經理徐元春介紹了小冰作為一個畫家的成長過程。
從18歲的小冰到“少女畫家”，作為小冰團隊一個秘密的研發項目，到今天為止已經持續了整整22個月。
據徐元春介紹，培養微軟小冰學習繪畫，是他所領導的團隊目前為止進行的時間最長、最艱苦的一個項目。
“從微軟的角度來説，我們所想要做的事情是更加底層、基礎的框架，特別是針對這些新興的產業。”李笛告訴鋅財經。
徐元春介紹，從確定做這件事開始，團隊陸續把小冰不同時期的作品發到網上，放到論壇，從最開始被大家忽略，到慢慢有人開始表揚，追捧。
“市面上有些通過神經網絡大量生成，從幾萬幅甚至幾十萬幅的作品裏能挑出一兩幅還不錯的作品，這本質上不算是人工智能的創作，它沒有真正實現創造力，微軟也不想要純粹工具化的濾鏡或者技術。”徐元春説，團隊開始之初，其實並不清楚模型要如何搭建才能夠實現原定的目標，在這個過程中，只能不停地試錯，嘗試不同模型和算法的能力。
徐元春直言，這的確是一個漫長、痛苦的艱辛過程。
而現在的小冰，通過對藝術史上236位著名人類畫家畫作的學習，習得他們的技法、表現力和視角，在受到文本或其它創作源激發時，能夠獨立完成100%原創的繪畫作品。
這種原創性不僅體現在構圖，也體現在用色、表現力和作品中包含的細節元素，接近專業人類畫家水準。
與其他現有技術相比，這一繪畫模型不同於隨機畫面生成，也不同於對已有畫面的風格遷移變換或濾鏡效果處理。
同時，發佈會上還披露了微軟人工智能自動生成有聲讀物的技術進展，並正式發佈微軟小冰繪畫模型及演唱模型的第五個版本。目前，微軟小冰在文本創作、語音創作與視覺創作方面均取得了一定進展。其中，語音創作主要覆蓋音樂、有聲讀物和電台電視節目三個領域，人工智能演唱模型已迭代至第五個版本，並於上月在日本宣佈與AVEX唱片公司合作，日本版本的微軟小冰成為AVEX旗下人工智能歌手。
文本創作目前主要覆蓋詩歌、金融摘要及研報等兩個領域。
在金融領域，微軟小冰是目前全球範圍內規模第一的金融文本摘要生成平台。自2017年11月起，微軟與萬得資訊、華爾街見聞等國內主要金融信息服務提供商合作，為其用户提供由人工智能技術生成的上市公告文本摘要。上述服務覆蓋全部26類金融類別，服務對象包括國內90%以上的金融機構交易員及40%以上的個人金融交易者。
基於文本的人工智能創造，小冰撰寫的金融摘要，已經做到了產業量產落地。
李笛提到，人工智能創造並不是以擊敗人類為目標，而是着眼於在達到與相應人類創造者同等質量水準的前提下，充分發揮人工智能快速學習、高併發與穩定性等特點。在技術的加持下，一個“高度定製化”內容的時代正在到來，從內容的推薦，到內容的呈現形式，甚至是內容本身，都在面對“高度定製化”的用户需求。
當人工智能達到一定的創作水平，將可能協助彌補這一供需關係上的短板。
小冰“大腦”中的情感計算框架
在整個人工智能基礎框架中，分為兩個方向。一是以IQ為基礎特徵，搭配相當多的模塊，讓其更好的完成任務，或者傳遞知識；另一種框架是以EQ為基礎特徵，具備一定的情商。
從2014年至今，小冰一上來就瞄準了EQ方向，這也是小冰會從社交媒體切入，尋找跟用户交流的場景。
微軟方面介紹，第三代小冰已經可以主動引導對話，但存在的問題是，互動感並不強。2017年，微軟在第五代小冰中引入了全雙工語音交互感官技術，這項新技術可以預測人類即將説出的話，並且生成回應，控制對話節奏。
在去年七月份，微軟（亞洲）互聯網工程院發佈第六代小冰的時候，也着重強調了微軟小冰的情感計算框架，設計目標是讓人工智能擬合情商，更像人，融入人類社會。
與其他AI系統或產品最大的不同在於，其他AI着重於知識和完成任務，小冰要攻克的是擬合創造力和情感。
李笛介紹，最開始的時候，整個行業都在追求建立人工智能在不同領域具備IQ的能力，如果這些IQ的能力可以非常好地做出來，再做下一個，然後再做下一個，最後可以形成一個足夠大的集合，但是這個並不夠。
“我們有幸在比較早的時候開始佈局這個領域。” 李笛介紹，從理念上來講，EQ和IQ並不是相互排斥的，並不是説發展情商就不應該去發展智商，反過來也是一樣，它們是一種相互融合的過程，當人工智能在學習人類IQ的時候，EQ其實起到了非常大的作用。
李笛提到，在實際的研究和研發過程中，經過大量和人類之間的交互，會發現無論怎麼樣的人工智能系統，哪怕是一個完成任務的人工智能系統，都需要有基礎的EQ的，就像是大地一樣。而不同的IQ是建立在這個大地上面的一棵一棵樹木，如果沒有這個大地的土壤去關注整個人工智能和人類之間的關聯，單獨的IQ就和其它APP沒有太大區別。
微軟小冰的商業化試水
從2014年至今，經過近五年時間的發展，小冰升級至第六代，技能形態越來越豐富，從主持人，到歌手，各種跨界。如今，小冰又開始進行全面的商業化試水，顯然，小冰目前正在快速道上正向行駛。
商業化一直是人工智能技術討論的焦點，也微軟小冰面臨的機會和挑戰。
對於繪畫這個項目來説，小冰的產業落地在設計領域。據徐元春介紹，團隊在過去半年時間裏，走訪了大概十幾家中國紡織服裝面料企業，包括幾個國際大牌在中國最大的代工廠。
“中國可能能數上前三的最大的服裝面料生產企業出口商，在它的其中一個產品線上，有28個人類設計師。這28個人類設計師，每天需要完成4個完全不同的全新的畫面和紋樣的創意。”徐元春説，這樣的任務量對於設計師來説是巨大的挑戰，創造力會被不斷的壓榨。而微軟小冰可以有效的解決這個瓶頸。
據瞭解，微軟小冰和中國紡織工業聯合會，以及幾家最大的紡織面料企業，聯合開發了一個紡織服裝設計平台。在這個平台上，不僅可以生成像繪畫圖案，也可以支持幾十種目前非常流行的紋樣和插畫的設計。
“微軟不會只想做一個行為藝術，不過小冰的商業化探索比較謹慎，我們不會上來就先以商業化落地為目標來決定我們是否開發這個項目。”李笛説。
據微軟方面介紹，微軟最早的商業化探索始於兩年前，和日本羅森便利店合作的一些零售的商業化探索。而微軟預想的商業化輪廓，一直都很清晰，在某一個垂直領域的生成，一定是具有商業價值，從視覺生成到文本生成，小冰一直在探索。
對於小冰的技術落地，人工智能的成熟度等問題，鋅財經對話了微軟（亞洲）互聯網工程院副院長（Bing中國及日本、微軟小冰全球產品線負責人）李笛和微軟（亞洲）互聯網工程院、微軟小冰人工智能創造及商業事業部總經理徐元春。
鋅財經
今天主要發佈了小冰在畫畫領域的技能，不管是哪個領域的創作，都是以人類為目標，儘量讓小冰的創作更接近人類的水平，這項技術接下來還有什麼樣的潛力，還能應用在哪些領域？
李笛
人工智能創造最重要的核心部分，其實是統一的創作模型，我們今天應用到了詩歌，音樂，還有視覺，不停地驗證這個創作模型存在的意義。
在這個基礎之上，它的價值在於學習速度非常快，我們今天主要是用音樂的方面來表現她的成長速度，我們可以看到短時間內有很大的成長空間。而人類在學習的時候，一旦遇到瓶頸，很難突破，但小冰不一樣，可以打回去重學，不斷成長，而人類有時候會有一些侷限。所以，不管是在哪個領域，人工智能都是很有希望的。
鋅財經
從專業的角度看，現在AI創作的技術成熟度達到了什麼水平？
李笛
不同類別不太一樣，以小冰繪畫來講，人工智能和人類在學習水平上，有非常顯著的不同。比方説小冰的創作質量好，其實很大程度上是因為她的精度，人類畫在畫布上沒有精度的問題，但是在訓練模型上有精度的問題，每次讓她的精度提高，看起來她的畫作質量水平也就提高了。
鋅財經
現在小冰可以寫萬得資訊的摘要，作畫等，用人工智能相關技術完成的工作，跟人類創造者有哪些不同，小冰有什麼優勢和劣勢？對於機構而言，小冰如何達到質量方面的要求，判定標準是什麼？
李笛
機構的判定標準，我們可以以萬得諮詢的26類為例，人工智能系統的很大特點不是超過人類創作者。這個固然也有無可奈何的一面，因為涉及到創造領域，人類的標準從來都沒有確定過——類似圍棋一樣的確定標準，誰都賴不掉——但人類在創造領域的時候，標準本身就是很主觀的。
所以我們不認為人工智能可以勝過人類，但對於人類有啓發，像寫詩、畫畫這類對人類創造者有啓發，這是普遍存在的，但是標準上它不可能超過人類，這是一個從根源上不可能實現的一件事。
但相對人類來講人工智能的優勢到底在哪？就是它在和人類某種級別的創造者的水準差不多的情況下，比人類快、比人類穩定、比人類的效率高，比人類持續時間長，還有就是可以同時和很多人併發的效果，是遠非人類可以比擬的。
舉一個例子，有一個新聞主持人，在節目直播主持過程中，想了解一下觀眾對於這個新聞的反應，然後根據反應去實時地調整接下來要説的情況，人類主持人是做不到的，就算後面有一整個導播團隊，也是不夠的。
但小冰不是，如果觀眾需要，小冰在屏幕上主持這個節目的時候，它可以迅速地去了解每一個觀眾當下對新聞的一些觀點和評論，然後馬上就可以根據這個反饋，在節目裏進行調整。
徐元春
在相對嚴肅的組織機構裏面，其實標準的嚴格程度甚至超過我們現在的想象。舉例來講，正常情況人類寫今日公告摘要，最快要用半個小時，而機器在做這件事情的時候，平均大概在10-20秒內就完成了，而且可以高效率的完成。
機構會怎麼採用技術呢？在最開始的時候，機器生成完之後，再讓人類編輯檢查一遍有沒有問題，這是沒有上線的時候，這種狀況運行了大概3個月的時間。
然後人力和機器並行運行的階段，比較兩個團隊穩定性輸出的水平，直到6個月之後，覺得機器運行已經遠遠高於本身人力編輯團隊運行的狀況了，就把系統慢慢地切換到了機器的系統上。
鋅財經
發佈會上提到，人們對於人工智能生產的內容，會有一定的偏見，人工智能商業化的一個障礙是人類的想法本身嗎？另外，團隊希望之後小冰反過來去指導繪畫，那如何能讓用户去使用這種人工智能的產物呢？
李笛
我們認為人類在人工智能創造上的偏見很明確，因為我們現在做的這個產業化工作比較多，很明顯就是在兩類上：
第一類：明確涉及到藝術門類的，它是藝術而不是內容產業。如果反過來不是説內容產業而是説藝術門類，那麼人類的偏見是存在的，為了解決這個問題我們所做的事情是比較粗暴的，就是化名，就是讓人沒有這個先入為主的可能性。
第二類：供需關係上供已經大於求了，這件事情人類做本來就已經足夠了，我們不做，因為人類做的已經很好了。換句話説，今天如果純手工生產的景德鎮的陶瓷已經足夠滿足全世界人們所需要的瓷器了，沒有人會想要工業化的瓷器。
除此之外的類別沒有偏見，舉個例子，比方説家長通過微軟小冰給自己的孩子生成大量的孩子做主人公的兒童有聲讀物，除了用小冰這種方式之外沒有其它途徑。所以，一個是明確是藝術門類的，我們的解決方法是用化名，還有一個是明確這個地方是供大於求的，這個我們就不做了。
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