微軟小冰“混”進央美畢業展,AI繪畫創作有多出神入化?
繪畫的商業化之路如何走?
人工智能的商業化一直是討論的焦點,微軟小冰面臨的一項質疑,就是商業化。雖然微軟小冰已經擁有了高超的繪畫水平,但這項能力該如何為人類帶來效益呢?
“對于繪畫這個項目來說,產業落地在設計領域。”徐元春說。
“我在過去半年時間里,基本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。”徐元春在現場演講時說道,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。
“不是28個人完成4個,是每人完成4個,而且每天都要完成,這對人類是非常艱巨的挑戰。”因此,大多數的設計師工作不到兩年就會辭職,因為他們創造力已經被榨干、枯竭了,沒法再設計出不重樣的東西了。
另外,中國的紡織服裝面料工業的成本居高不下,其中一個原因就是因為沒有自己的設計團隊,只能做代工。為什么沒有設計團隊,這就回到了上文提到的問題,因為大多數設計師做兩年就做不下去了。
“所以,我們從過程中看到其實在中國,目前中國制造最強的一個產業,中國的紡織服裝工業,我們的硬件技術、生產技術、物流技術都是全世界最先進的,但是瓶頸就在設計這個部分。”徐元春說。
據了解,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臺。在這個平臺上,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。
在這種能力的支持下,不重復的多樣性可以做到什么程度呢?現在不重復的多樣性可以達到10的26次方。“1026是什么概念呢?換成一個容易理解的文字的描述,就是曾經有人計算過,地球上所有沙子的數量是6×10的23次方,所以理論來講,這一套系統可以為地球上的每一粒沙子繪制一個完全不同的表面。”
徐元春還提到,小冰設計的第一批紡織服裝面料在三個月前已經被中國絲綢博物館正式收藏了。今年6月份,小冰和SELECTED合作設計的第一批絲巾也會正式面世。
“我們發現當我們擁有這項技術的時候,我們的產業就發生了變化,因為我們不再是面對一個圖庫、用圖片檢索的方式使用這些圖片,而是變成了當有需求的時候,讓機器實時地生成,然后提供獨一無二的一個有版權的設計。這其實是對我們的產業,包括技術應用方向,帶來的一個巨大的變革,也帶來了一個巨大的想象空間。”
人工智能發展不僅需要IQ,還需要EQ
“關于琴棋書畫,Google把棋做完了,我們把剩下的三個做完了。”李笛在會上打趣地說道。
與“琴”“書”“畫”與“棋”的不同在于,“棋”考驗的是智商,而其他三者還需要情感。下棋的可能性能夠通過數學計算得出,但另外三者卻有無限的可能。
微軟小冰是一個融合了自然語言處理、計算機語音和計算機視覺等技術的完備的人工智能底層框架。該框架注重人工智能在擬合人類情商維度的發展,強調人工智能情商——而非任務完成——在人機交互中的基礎價值。
與其他AI系統或產品最大的不同在于,小冰不僅僅會“模仿”,還是擁有原創和情感能力。除了視覺方面的繪畫創作外,小冰在文本創作和語音創作方面均有不錯的建樹。
李笛說,最開始的時候,整個行業都在追求建立一個一個不同領域IQ的能力,如果把這些IQ的能力可以非常好的做出來,再做下一個,然后再做下一個,最后形成一個足夠大的集合,但是這個并不夠。
“所以,我們有幸在比較早的時候開始布局這個領域。”從理念上來講,EQ和IQ并不是相互排斥的,并不是說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。
在實際的研究和研發過程中,經過大量和人類之間的交互,會發現無論怎么樣的一個人工智能系統,哪怕它是一個完成任務的人工智能系統,都需要有一個基礎的EQ的一層,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。
微軟認為,人工智能在創造領域的探索,與圍棋不同。人工智能創造并不是以擊敗人類為目標,而是著眼于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、高并發與穩定性等特點,從而開啟“高度定制化”的內容產業未來。
在技術的加持下,一個“高度定制化”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“高度定制化”的用戶需求。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系上的短板。
今年8月,微軟小冰還會進行下一版本的迭代,第七代微軟小冰還將展現哪些全方位的能力,依然值得期待。
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
最新活動更多
- 1 AI狂歡遇上油價破百,全球股市還能漲多久? | 產聯看全球
- 2 OpenAI深夜王炸!ChatGPT Images 2.0實測:中文穩、細節炸,設計師慌了
- 3 6000億美元估值錨定:字節跳動的“去單一化”突圍與估值重構
- 4 Tesla AI5芯片最新進展總結
- 5 連夜測了一波DeepSeek-V4,我發現它可能只剩“審美”這個短板了
- 6 熱點丨AI“瑜亮之爭”:既生OpenClaw,何生Hermes?
- 7 AI界的殺豬盤:9秒刪庫跑路,全員被封號,還繼續扣錢!
- 8 2026,人形機器人只贏了面子
- 9 DeepSeek降價90%:價格屠夫不是身份,是戰略
- 10 AI Infra產業鏈卡在哪里了?


分享













