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人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

星系：黑洞你不讲武德！******

　　近日，一个天文学家团队

　　发现了一个独特的黑洞

　　这个黑洞正向另一个星系

　　喷出44万光年长的“口水”

　　这一消息登上热搜

　　不少网友表示疑惑

　　黑洞不是可以吞噬一切吗？

　　怎么还能“吐口水”？

　　椭圆星系中形成恒星稀少之谜

　　如果说恒星是宇宙中的居民，那么星系就是宇宙中的村落或城市。根据不同的形态，星系主要被分成三类：椭圆星系、螺旋星系和不规则星系，螺旋体有大量的冷气体和尘埃，并有光学上看起来像蓝色的旋臂。在螺旋星系中，平均每年有一颗类似太阳的恒星形成。另一方面，椭圆星系的颜色是黄色的，缺乏像旋臂那样的独特特征。

　　图源：百度百科 椭圆星系

　　图源：百度百科 螺旋星系

　　就像人口并非均匀地分布于地球表面一样，这些宇宙城市和村落也是不均匀分布的。在螺旋星系中，平均每年都会产生一颗类似太阳的恒星。但在今天看到的椭圆星系中，数十亿年来没有产生任何恒星。为何在椭圆星系中恒星的产生会如此罕见？这对科学家来说一直是一个谜。

　　“吐口水”的黑洞是“凶手”？

　　一个天文学家小组在公民科学家的帮助下发现了这个独特的黑洞，它正在向另一个星系喷射火热的喷流，看起来像是在“吐口水”，这些喷流在星系中以极高的速度进行，耗尽了未来恒星形成所需要的冷气体和尘埃。

　　图像来源：Ananda Hota博士，GMRT，CFHT，MeerKAT

　　这表明，椭圆星系中形成恒星非常稀少的罪魁祸首或许就是这些大吐口水的黑洞。

　　这个黑洞位于RAD12星系中，该星系距离地球约10亿光年。RAD12中的黑洞似乎只向一个邻近的星系喷出了射流，这个星系被命名为RAD12-B。在所有情况下，喷流都是成对喷出的，以相对论的速度向相反的方向运动。为什么只看到一个喷流来自RAD12，这对天文学家来说仍然是一个谜。

　　黑洞还能喷东西？！

　　编号Sh2-101的郁金香星云

　　图片来源及版权：Peter Kohlmann

　　这片发出微红色光芒的星云

　　俗名为郁金香星云

　　星际气体和尘埃组成了

　　红色的花瓣

　　它们受到附近年轻恒星的

　　紫外光照耀而发光

　　花朵右侧那片弯曲的小叶子

　　就是黑洞喷流冲击形成的杰作

　　事件视界望远镜解析的半人马座A星系中央黑洞的中心喷流

　　图片来源：Radboud University; CSIRO/ATNF/I.Feain et al., R.Morganti et al., N.Junkes et al.; ESO/WFI; MPIfR/ESO/APEX/A. Weiss et al.; NASA/CXC/CfA/R. Kraft et al.; TANAMI/C. Mueller et al.; EHT/M. Janssen et al.

　　黑洞因贪吃而闻名，但它们却不会将落向它们的东西全都吃掉。一小部分物质会以强烈热气体喷流的形式射出，并对周围环境造成破坏，这些热气体被称作等离子体。一路上，这种等离子体以某种方式获取足够的能量来强烈地发光，并沿着黑洞的旋转轴形成两个亮柱。科学家们一直在争论，喷流中的这一过程究竟是在哪里发生和如何发生的。

　　黑洞的喷流是与黑洞周围的气体紧密相关的。要想产生喷流，首先黑洞周围要有足够的气体，这些气体形成一个气体盘，最后如果条件合适的话，那么部分的气体会在掉入黑洞的过程中，掉入到黑洞之前，沿着黑洞的转轴方向喷射出去，形成喷流。所以说喷流只是在特定情况下产生的，在宇宙当中，只有10%左右的超大质量黑洞才会产生黑洞喷流。

　　END

　　资料来源：中国国家天文、北京天文馆、国家空间科学中心、CNBeta、新疆科技馆

　　整理：董小娴

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）