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人类的最后阵地!AI看不懂漫画造就漫画家铁饭碗

来源:未知   作者:侠客   日期:2017-11-23 12:49

AI工程师的很大一部分工作就是替AI“带路”,然后告诉人类,你们的这项和那项工作都要被AI替代了。今天,他们第一次发现有一项工作AI在一段时间以内都无法超越人类,而这个不会被AI代替的工作,是漫画家。

AI工程师的很大一部分工作就是替AI“带路”,然后告诉人类,你们的这项和那项工作都要被AI替代了。

一直以来,人类似乎都站在一个毫无还手之力的弱势地位,或许未来真的像一些悲观者想象中那样,我们有AI司机、AI售货员、AI诗人,但人类自己却成了可怜的乞讨者。

直到今天,他们第一次发现有一项工作AI在一段时间以内都无法超越人类,而这次胜利属于二次元——不会被AI代替的工作,是漫画家。

连漫画都看不懂,谈什么毁灭世界?

漫画家不会AI代替的原因很简单,因为马里兰大学的一位教授进行了一项研究,最终发现AI根本看不懂漫画。

以上是一则非常简单的四格漫画,对于人类来说理解起来非常容易:小猫在思考创作素材,然后发现了小狗,要求小狗讲个笑话,小狗说“你很漂亮”导致小猫非常愤怒。

实际上,在最后一个画面中,小狗没有入镜,而“你很漂亮”本来是表扬,要和上一个画面中的“笑话”连接起来,才能解释出小猫的情绪。

对于AI来说,理解这些呈现在画面之外的信息,简直太困难了。

在马里兰大学的实验中,研究者搭建了一个由120万张漫画画格组成的数据集,并提取出了每个画格中的文本,利用LSTM模型,希望AI能对漫画进行一个连贯的了解。

关于LSTM(长短期记忆网络)此前已经介绍过很多,这一模型的特点就是加入了记忆的概念,可以处理和预测时间序列较长元素。虽然在长文本、机器翻译等等方面表现的都不错,但在看漫画这件事上,LSTM彻底挫败了。

在经过大量训练后,研究人员给了AI一组以前没见过的漫画,要求AI理解并预测下一个画面中的文字信息或画面内容,结果AI的成绩一塌糊涂。而人类的预测正确程度,通常能达到80%的正确率。

视觉叙事?何必强人工智能所难

严格来说,漫画这种东西属于“视觉叙事”——把信息隐藏于图像之中。同样是视觉叙事,AI理解电影就比理解漫画容易的多,电影的主角是人,而人脸长的都是一个样子,想要训练AI读出人脸表情、识别情绪是件很简单的事,更何况电影还会有详细的剧本。

但漫画最大的特点,就是视觉上不具有连贯性。就像上文的四格漫画一样,第三张图小狗还在画面中,第四张图就不在了。人类可以很快的理解到,名为淡定狗的小狗扔下一句话就淡定的离开。可对于AI来说,读出这种在画面和文字之外的信息实在是强人工智能所难。

其次,不同漫画的绘画、叙事风格迥异,对于AI的训练来说也是个难点。简单的四格漫画中,每一格的场景都是相同的,可在其他漫画中,可能这一格是打斗的场景,下一格就是一张愤怒的人脸。能看懂四格漫画AI,再去看那种有镜头切换感的漫画,也是一头雾水。至于画风方面,不同漫画家对于人脸描绘方式都有很大差异,换成AI来理解,难度又会加大了。

还有一点,视觉叙事这件事是建立在“逻辑”和“常识”两个概念基础之上的。比如小猫说讲个笑话,小狗说“你好漂亮”,理解这个情节就需要“你说我漂亮是笑话=你说我丑”这一基础的逻辑。又比如哆啦A梦中常见的老鼠梗也需要“猫通常不怕老鼠”这一基础常识。这些东西对于人类来说都很简单,可是AI是不具备这些常识和逻辑概念的,我们也不能像编百科全书那样,把这些概念灌输到AI的大脑之中。

围棋界的大手,到了甄嬛传里也是一集死

其实结合AI在围棋领域的胜利和在漫画上的失败,我们可以看出,AI在完全信息信息领域中的表现和不完全信息领域中的表现完全不同。

完全信息本来是经济学中的一个属于,意思是参与者可以理解整个市场的所有信息。在这里,我们可以看做一项工作的数据集。在围棋这项工作中,所有的信息都可以归纳为数据集:游戏的规则、每一步的打法。可在漫画中,我们最多能把画面中做上详细的标注,把文本信息都提取出来。可隐藏在图片文字之外的逻辑关系、常识等等只可意会不可言传的东西,是无法向AI提供的。

而AI做的最差的,就是read between the lines。

以此类推,AI在戏剧、歇后语、四国军棋的暗棋(一种包含了欺骗的军旗玩法)包括谈恋爱等等一切充满了不完全信息、欺骗与反欺骗、解读意象、常识和逻辑的游戏中表现都不会太好。

这么看来,AI有点像《三体》里初期的智子,不会隐藏自己的想法,也不能明白隐瞒、欺骗这种概念。所以,我们真的不必对AI的胜利感到恐惧,它会是办公室里人缘最差的那位同事和后宫里一集死的路人,某一项能力的突出并不能弥补它在不完全信息方面的短板。更何况意象、类比、反讽、隐喻这种东西,是人类最擅长的手段。

我相信,未来世界最好的样子一定是人类和AI各司其职,做各自最擅长的事情。在视觉叙事这类AI特别不擅长的事情上,它们依然能给人类提供很多帮助。

比如用生成对抗神经网络创造人物形象、用监督学习+卷积网络来为线稿上色、甚至开发一款会自动放大文字的漫画阅读App。这些并不是幻想,而是正在发生的现实。当这些繁复的机械劳动被AI代劳后,我们也就能更多的投入到自己擅长的事情中来:利用不完全信息环境讲好更多故事,让这个世界保持应有的趣味。

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