小智

少女画家小冰

现在我们打开微信小程序里的“微软小冰”，将会发现她多出了画画的新技能，点击“少女画家小冰”即可委托她创作一幅画了，而且是独一无二的原创（图1）。

输入一段文字描述你希望得到的作品后，小冰立刻开始工作，经过后台服务器一系列的操作，很快一幅绘画作品便大功告成。除了画之外，小冰还会配上诗一般的题词，并且给每幅画打分评级（图2）。

在大约3分钟时长的作画过程中，小冰的工作大致可以分成三大阶段：首先是提炼主题，接着是构图造型，最后是上色打磨。下面就让我们深入这些过程，看看后台到底发生了什么。

①小冰的原创绘画代表作

②根據笔者输入的“美好未来”绘制的五星级画作

从意象中提取情感和主题

一切的起点来自于用户的输入，所以小冰首先要能理解用户的要求是什么，这就涉及到自然语言理解技术（Natural LanguageUnderstanding，NLU），这也是Al的核心课题之一。

目前NLU可以接收三类输入：文本、图像和声音。虽然现在小冰仅支持文本输入，不过这对小冰来说并没有太大关系，因为图像和声音输入终究也要被转换为文本，本质上它们不过是多了图像和声音识别的过程而已，而这方面的技术实现已经不成问题。

接收文本之后，接下来小冰需要“理解”文本所要表达的语义，这需要一定的智商（IQ）才能完成。比如一个词、一个句子，在不同的语境中可能会表达出多种不同的意义，有时甚至是完全相反的意义，所以小冰必须要进行词法、句法、语义等一系列的分析，以及进行“消歧”、篇章整合等一系列的处理，最终表征出文本的语义（图3）。

人类语言的魅力，在于它有着丰富的潜台词，在文本显式的语义之下，还潜藏着说话人内在的情感、态度以及各种微妙关系等，对这方面的理解就需要足够的情商（EQ）。

③自然语言理解过程

④延伸意图的提炼与创意情感内容生成示意图

在AI情商方面的探索，微软花了近五年的时间，发展出一套底层情感计算框架，它可以从获取的文本中推理出用户的情感和意图，转而再以此意图为主题进行创意性的表达输出（图4）。

对原始关键字进行语义延伸，确保了小冰每—次的内容输出都是原创性的。我们可以试验输入同样的关键词，一遍遍地让小冰重复绘画，每次都会得到完全不同的结果（图5）。

⑤同样的关键词“美好未来”得到的截然不同风格的绘画

从经典中汲取画作风格

有了核心创意和主题，接下来就是较为具体的工作了，首先是构图确定造型，然后是着色并进行细节打磨。这两个阶段的核心，都是通过机器学习技术来实现的（图6）。当然作为艺术创作的算法，并不是遵循一套即有的规则进行绘画，而是通过分析无数的绘画资料，“学习”（提取）其中特定的美学，再通过算法尝试生成符合该美学的新画作。当然这里是指风格的符合，不是指内容的符合，那样就成了抄袭，而不是所谓原创了。

小冰像人类一样，曾被送到中央美院实验艺术学院学习（学名“夏语冰”），其实就是请导师对模型进行优化、改进而已。小冰所用到的训练库，是过去400年间近236位人类画家的作品，而导师又特别为小冰设定的是伦勃朗的“女儿”，这使得小冰在模仿伦勃朗画作风格方面，显得非常突出，她的成名作及其毕业画展的许多作品，就有着浓厚的伦氏风格（图7）。

AI著作权的困惑

著作权法保护的是人类意志的产物，而AI并非人类，由它创作的作品是否也应该受到保护？如何去保护？其权利又归谁所有呢？

有些专家认为，AI作为非自然人和法人，如果对它们所产生的内容进行保护的话，必然会对传统著作权的客体认定标准和权利归属原则产生冲击。所以应该将AI所创作内容的著作权，归属到AI所有者所有。

据报道，微软（亚洲）互联网研究院已经宣布，他们放弃诗人小冰所作诗歌的著作权，并公告称，人类在小冰诗作的基础上完成最终创作，应能独享该诗歌最终作品的全部权利。那么画家小冰所作画作的著作权又将如何归属呢？我们还需拭目以待。