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让AI机器人根据文字描述作画?微软这款绘图AI要火!

2020-12-21 20:35:01
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背景导读

近日,微软研究院在Microsoft官方博客宣布,该研究院正在开发一个基于人工智能相关技术的机器人,该机器人可以画出任何你想要的东西。这是一款根据文字描述即可进行图像制作的AI,比如你可以说:画一只黑色的鸟,它有黑色的尾巴和尖尖的嘴。

而且这些图像并非已经存在的图画,而是由AI根据描述创造所得。

微软称:

微软研究院正在开发的这款机器人可以为你自动生成从普通的牧场场景到荒谬的漂浮的双层巴士在内的所有图像。这种人工智能机器人包含了人造的想象力。

通常情况下,如果你想找到一幅图像,你会在网页上搜索相关内容,但是现在,借助这个绘图机器人,你可以自己创建一幅基于你的描述的图像。

试想,当这一功能和语句分析相结合时,AI也有可能涉足创造类行业。

该机器人所用的技术涉及机器学习技术、行为解释技术以及自然语言分析技术等。

机器学习技术

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器能否象人类一样能具有学习能力呢?1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序,这个程序具有学习能力,它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。4年后,这个程序战胜了设计者本人。又过了3年,这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力,提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。

机器的能力是否能超过人的,很多持否定意见的人的一个主要论据是:机器是人造的,其性能和动作完全是由设计者规定的,因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的,可是对具备学习能力的机器就值得考虑了,因为这种机器的能力在应用中不断地提高,过一段时间之后,设计者本人也不知它的能力到了何种水平。

机器学习有下面几种定义: “机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E.

机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。

行为解释技术

应用行为分析法( Applied Behaviour Analysis, 简称ABA ) 是将目标任务(即教学的知识、技能、行为、习惯等)按照一定的方式和顺序分解成一系列的较小的或者相互相对独立的步骤,然后采用适当的强化方法,按照任务分解确定的顺序逐步训练每一小步骤,直到儿童掌握所有步骤,最终可以独立完成任务,并且在其他场合下能够应用其所学会的知识、技能。

它以操作制约的原理和方法为核心去更易儿童的行为,按儿童的学习目标,设计情境和选定可影响该目标行为的增强物,并以他们自发的反应行为,建立新的适应行为,消除或改善因孤独症征状而引致的不当行为。

自然语言分析技术

自然语言语法分析 - 运用自然语言的句法和其他知识来确定组成输入句各成分功能,借以建立一种数据结构并用以获取输入句意义的技术,也称句法分析。在编译理论、模式识别、自然语言理解等研究领域中,都会遇到句法分析这一术语。

在编译理论、模式识别、自然语言理解等研究领域中,都会遇到句法分析这一术语。这一术语虽然常被相互借用,但是各研究领域所分析的对象性质不同,句法分析的具体内容也不相同。在编译理论中,句法分析的对象是计算机程序设计语言的语句;而在模式识别中,句法分析的对象则是图像描述语言等模式语言的语句,这些都不是自然语言的语句,而是人工语言的语句。

在自然语言理解中,句法分析的对象不是人工语言的,而是自然语言的语句。由于自然语言的复杂性,至今还没有建立能较全面地分析某种自然语言语句的句法分析(或语法分析)的理论和技术。已有的实用语法分析系统的类型有:模板匹配型分析程序(早期自然语言处理系统曾经用过),简单短语结构语法分析程序,转换语法分析程序(见转换语法),以及扩展转移网络分析程序(见扩展转移网络),通用语法分析程序,语义型语法分析程序和无语法型分析程序(见概念依存理论)等。

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