为什么创造力比我们意识到的更宝贵

在自学如何编写AI的过程中,我们的专栏作家Perry Nightingale对人类的艺术性有了新的认识。他说,有些技能我们根本无法转移到机器上

在过去的几年中,我一直在教自己编写AI。今年我’将我的新技能运用到客户的激动人心的实验中,并与Adobe合作构建了一个AI助手,该助手将帮助人们创造出精美的设计。

We’我花了很多时间讨论我们将如何处理该项目。一种方法是获取数千个布局–一些好,很多坏–并贴上标签,教AI区分它们。有了这个‘model’AI可以捕获所有可以进行良好设计的小图案并将其应用到文档中。

走 ogle used this technique with a photography competition recently. They fed all the entries into a data 模型 to train 它 to rank photos based on how visually pleasing they were –它还可以根据所学知识对图像进行增强。

今天’硬件,巨型数据集和提供识别这些复杂模式的工具的技术助长了AI的革命。

例如,我们’re able to take an audio stream 和 detect what a person has said based on massive 模型s built from an almost unimaginable number of recorded conversations. At Grey we used this for an award-winning app called 脏话连篇 为英国慈善救济会(Comic Relief)提供帮助,该活动可以发现人们何时使用了不良语言并自动向慈善机构捐款。

但是,在我们这个不可预测的世界中,无法想象的巨大数据集’正如自动驾驶汽车和智能扬声器所证明的那样,这总是足够的。 走 ogle在SXSW上告诉我们,它的自动驾驶汽车曾经不得不与一位坐在电动轮椅上的老妇打交道,用扫帚追着鸭子往街上走。它只是冻结(汽车,而不是鸭子)。