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数据科与艺术擦出了什么样的火花?谈一场逻辑与情感的恋爱...

毕加索无法预测现代计算机能够具备的功能。同样,我们也无法预测从今天起几十年内将发生什么,但是我还挺喜欢目前AI前进的方向。

数据科与艺术擦出了什么样的火花?谈一场逻辑与情感的恋爱...
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当你听到别人说他们使用数据工作时,你想象中这样的工作是什么样的?处理数字,优化成本,怎么推荐Spotify上的下一首歌,如何找出客户的性别和他们可能购买的苹果手机尺寸之间的相关性?

没错,大概就是这种感觉的!但是,我们还能把数据用在其他什么有意思的地方吗?🔢

之前我一直不了解,直到最近我听了一期Towards Data Science的播客,标题为“将机器学习作为一种创新工具”。它勾起了我的兴趣,探索如何使用机器学习和深度学习来创作艺术。

我找到了很多惊艳的艺术作品。在Le Wagon,我们经常不得不打破传统接受事实,不仅仅是将打代码与数学和逻辑联系在一起,它还是一个创造性的过程,而数据科学在艺术上的应用将编程的创造力提升到了一个新的层次。

今天让我带你一起走上这趟创意探索的旅程,让我们从数据科学的幼儿园阶段一起开始吧!👶


涂鸦


这一切都始于Google的数据科学家,(诶又是这群人)。他们使用神经网络识别涂鸦。不过这一次不仅仅是图像识别了,他们开始使用数据科学创造艺术!
三位数据科学家和工程师决定使用了Google的Quick,Draw!收集的数据来创建了sketch-rnn-一个递归神经网络模型,该模型可以根据你已经绘制的内容继续进行涂鸦。
doodle

不知道怎么画画?

它帮你继续画!

除了这个,它还可以执行插值操作-通过填充中间步骤从一个涂鸦转换为另一个。还可以自动编程,它会尝试复制你的涂鸦样式,然后会创建自己的涂鸦!

你甚至可以要求神经网络将各种东西混合在一起。比如,随手画一只猫然后要求神经网络使用螃蟹图像数据集来复制它。于是,绘画军团现身了!🙀🦀
doodle

不仅仅是涂鸦 - 禅绕画


如果你是第一次听到“ 禅绕画”这个词,相信我你不是一个人,我其实也第一次听到。
但这其实是一种我们所有人都看到过的艺术形式,即重复使用一些简单的结构化图样创造出漂亮的图案。比如,你在接一个无聊的会议电话的时候在草稿纸上画的那种。

机器学习爱好者Kalai Ramea一直是zentangle的推崇者,并决定运用她的数据科学知识来创建“ zentangle机器”。她使用了一种称为神经样式转移的技术,将一种基于多个输入的特征组合生成输出(通常是图像)。在这种情况下,出来的作品能够最大程度地融合两个初始图像的特征样式。
zentangle
结果很酷有没有!这能创造出错综复杂的艺术,但Kalai还预测,从logo到T恤,任何视觉设计领域都可以使用这样的技术。
Kalai的作品之一。你想要这件T恤不?

AI在拍卖中与画家竞争


还觉得不够刺激?那我们再来点刺激的,40多万美元的那种。你有没有听说过著名的Edmond de Belamy吗?或者Belamy男爵?那Belamy伯爵呢?没有???那是因为这些不是真实的人,但是他们有非常真实的肖像画。
AI Paint
尽管它们看起来像18世纪的艺术品,但其实并不是!它们是2018年由天才法国艺术团体Obvious建立的一种生成对抗网络绘制的。

近年来,通用生成对抗网络(GAN)成为了深度学习的一大飞跃。它是由两个网络组成的系统:生成器和鉴别器。

简而言之,两个网络处于连续游戏中-鉴别器判断生成器生成的内容(在这种情况下为绘画)是“真实”还是“伪造”,并且生成器根据鉴别器的反馈继续生成内容。这样,生成器将在每一轮中都经过训练,直到能够欺骗“判断的人”!🤯

Image from https://sthalles.github.io/intro-to-gans/.

刚刚肖像画组图中最右下角Edmond de Belamy的肖像,,被全世界最主要的拍卖行之一佳士得拿下。本来计划以低于10,000美元的价格出售,结果售出价格为432,500美元。曾几何时,我们还信誓旦旦地说,机器人不会抢了艺术家的工作呢。现在,嘿嘿,可不好说了。🤖

同一个艺术团体Obvious现在正在做一个新项目:生成18世纪的日式艺术!


AI 在现代艺术中的尝试


到目前为止,所有艺术品都围绕着某种逻辑或“规则”:它们有明确的风格,人的形状和面孔。但是,当我们要求一台机器尝试更多,比如表现主义时,会发生什么?🎨

William Anderson做了这样的尝试,并训练机器学习模型来创建包豪斯风格的艺术品。

William使用了一种称为马尔可夫链的技术。这种机器学习算法无所不在-从手机上的预测性短信到电子邮件中的自动完成功能,再到社交媒体机器人。马尔可夫链的工作方式是,它们尝试根据先前的对象序列来“猜测”下一个对象。秘诀在于链条的“顺序”。例如,如果手机上的文本预测器使用一阶马尔可夫链,则它将仅查看前一个单词才能尝试预测下一个。如果它具有三阶马尔可夫链,那将查看前面的三个单词。

听晕了没?
我们回到艺术的部分!

 如果我们以像素为单位而不是单词来提供机器学习模型的艺术品,会发生什么?模型开始查看颜色序列,并猜测接下来要画什么!
AI Paint
我承认,与上述真正的包豪斯作品相比,是有那么一些些感觉。但是有趣的是,用于训练该模型的数据相对很少,而借助马尔可夫链,我们实际上是在要求机器跟随其直觉并创作艺术品!


电脑没用。他们只能给出答案。 ----毕加索,1968年

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