“计算机看到了这些人，”罗比·巴拉特（Robbie Barrath）在推特上说，展示了他所写的神经网络创作的超现实主义绘画。
老实说，这些作品并不令人愉快。 绘画中的人物比人更像是寂静岭上的动物-大多数人没有头，如果有，那么由于某种原因，它们看起来像是奇怪的紫色纹理。
开发人员本人并没有掩盖结果令人恐惧的事实。 罗比在接受
CNet采访时称，神经网络的工作是“四肢肉肉的超现实滴”。
如果在或多或少狭窄的圈子中讨论早期的神经网络艺术家，那么在2018年10月25日，这个话题引起了共鸣。 这是由于这样一个事实，即一群名为Obvious的法国学生在拍卖会上出售了由神经网络创建的
图片 ，该代码由Robbie编写。 因此，三个拥有他人代码和出色公关活动的学生成为讨论AI艺术的关键人物。 值得吗？ 让我们弄清楚。
在削减-一个关于罗比·巴拉特的故事，版权和成功的营销，这有助于获得近一百万美元。
谁是罗比·巴拉特
现在Robbie Barrath已经19岁，他在斯坦福大学生物信息学实验室任教。
罗比（Robbie）的童年时光是在西弗吉尼亚州的一个父母农场中度过的—远离了新技术和计算机开发。 在
接受 《斯坦福日报》（Stanford Daily）
采访时 ，这名男子回忆说，一名体育老师在他们的学校教授计算机科学，因此需要更新计算机。 但是，这并没有阻止Robbie研究神经网络。
巴拉特的神经网络是一种业余爱好，他放学后花了很多时间。 在过去的几个月中，他在人工智能和神经生物学研究方面做了演讲，他的神经网络创建的照片出现在彭博的封面上。
彭博社封面用AI画风景。 资料来源：1fuzz.com“从高中毕业到NVIDIA工作后，我几乎立即来到了加利福尼亚。 他们注意到GitHub上的一个项目，其中我教过神经网络如何编写说唱，并为我提供了实习机会。 “我最近离开了NVIDIA，去实验室工作。”
AI说唱歌手和Kanye West的足迹
罗比·巴拉特（Robbie Barrat）在17岁时创建了他的第一个AI-赢得了争论。 然后，由罗比（Robbie）担任主席的学校编程俱乐部的参与者就人工智能是否比人类更好地完成任务进行了辩论。 在巴拉特看来，答案是显而易见的，但是直到最后一个同行都捍卫了“人类优越性”的理论。
“突然间，我想到了创建一个可以读取说唱的神经网络的想法，”巴拉特回忆说。 一周后，当俱乐部再次见面时，他展示了已经写好的AI歌曲。
AI说唱是Robbie Barratt的第一个重大项目。 开发人员声称他在晚上编写了大部分源代码，并在接下来的几天中花费了很多时间来优化结果。 最后一次迭代在6,000个Kanye West轨道上进行了训练，并且可以生成几乎总是在主体中发出的语音和暂停。
“最初，人工智能只是从歌曲中交换短语，但是现在它可以写自己的词了，”巴拉特说。
链接到GitHub上的开源项目- 这里 。Balenciaga的Couturier AI和时装秀
歌曲只是开始。 2018年8月，罗比（Robbie）在Twitter上发布了他的新最佳实践-基于Balenciaga秀的模特照片由AI创建的服装系列。
在过去的两个月中，罗比·巴拉特（Robbie Barratt）从lookbook，广告活动，印象和在线目录中收集了Balenciaga服装模型的图像，然后用它们来训练pix2pix神经网络。
结果证明输出不比Balenciaga的原始输出差。 “由于神经网络不仅限于人类的品味，风格和历史，因此它带来的东西永远不会让人感到头疼。 我喜欢网络忽略对称性的方式，” Barrat在Twitter上写道。
例如，神经网络提供的裤子的口袋位于小腿上。 罗比非常喜欢这个主意，因此决定为自己和其他时尚鉴赏家缝制这种东西。
即使AI的想法并不总是看起来现实，Barrat认为设计师可以使用这样的工具来寻找灵感。
胖褶皱和肚脐：什么样的人工智能可以看到裸露的人
甚至在与Balenciaga进行项目合作之前，Robbie就创建了可以生成图片的神经网络。 起初是风景和人物肖像。 他们之后是一个名为Nudes的收藏集，该收藏集是由裸体人士的绘画样本产生的。
神经网络可以创建图片，发明衣服和写歌，这在很大程度上要归功于Jan Goodfellow。 Goodfellow在2014年发表的GAN论文是AI的传奇人物。 他们说，在詹与朋友坐在酒吧里喝了几杯啤酒之后，创造创造竞争性网络的想法就传给了詹。 然后，Goodfellow想知道：神经网络是否可以相互竞争？
使用GAN创建的图片具有特殊的美感。 在他们的帮助下，我们可以看到算法如何处理信息。
网络知道如何复制基本的视觉模板，但不知道如何将它们相互结合。 巴拉特（Barrat）神经网络的绘画也反映了这一点-乍一看它与人体有些相似，但是它们的边界模糊，人物相互融合，并且原则上不存在解剖规则。
“创作高质量的绘画大约需要两个星期。 鉴别器一遍又一遍地扫描了30,000幅画。 他可能至少扫描了整个数据集10,000次。 因此，花费了数百万个样本来训练神经网络，” Barrat解释说。
“在培训开始时，神经网络效果不佳。 鉴别器没有区分图像，而发生器只是产生噪声。 但是，当生成器收到来自鉴别器的反馈时，鉴别器也受到了训练：他可以访问生成器创建的真实图片和伪图片。
裸体绘画的收藏很糟糕，但是很好。 生成器只是试图从鉴别器中获得好分数。 他发现歧视者只关注低级功能-例如，脂肪和肚脐的褶皱。 当生成器为鉴别器提供带有此类组件的图片时，测试网络认为它是真实的。 产生器欺骗了鉴别器，向其供给了这些带有褶皱的可怕果肉滴。 鉴别者说：“是的，这是一个裸露的身体的画像。”那一刻，训练停止了。 发电机不再需要改进。
当照片无法解决时，我很沮丧。 但是值得承认的是，结果非常有趣。 如果鉴别者只跳过了漂亮的图像，它们将吸引十分钟的注意力。 我们已经看过许多裸体肖像-人们在故事中大部分都画了这些肖像。 神经网络创建了一种新的绘画风格，尽管这很罕见。”
链接到GitHub上的开源项目- 这里 。那么谁的代码呢？
AI绘制的图片并不是一个新的方向，只是最近才被宣布为艺术。 10月25日，由GAN创作的de Belami家族的Edmond de Belami肖像在佳士得拍得432,500美元的价格。
该作品的作者是三个法国学生，称为Obvious。 正如他们在拍卖后指出的那样，这幅画献给了Jan Goodfellow：来自法国的“ bel ami”意为“好朋友”。 顺便说一句，原始代码的作者Robbie Barrata在感谢演讲中也被提及，但非常间接。
“我们要感谢AI社区，尤其是那些首先使用该技术的人。 这是GAN算法的创建者Jan Goodfellow，他启发了我们以Famille de Belamy系列命名，而Robbie Barrat则对我们产生了深远的影响。 这是一个激动人心的时刻，我们希望这次拍卖能引起人们对我们前任和同事正在做的工作的关注，” Obvious技术负责人Hugo Kassel-Dupre说。
但是，尽管Obvious受到艺术鉴赏家的兴趣，但它却使AI开发人员感到困惑。
罗比在接受The Verge采访时
说 ，Obvious要求他使用代码的“组件”。 但是在达成协议后，他们开始制作与他在GitHub上发布的作品相同的作品。 从那时起，AI开发人员开始推理谁拥有该代码：Barrat还是Obvious？
美国门户网站The Verge已经对该问题进行了全面调查。 其他AI艺术家也加入了他的行列。
来自德国的AI艺术家Mario Klingemann震惊于拍卖会以数十万美元的价格售出了这幅画。 他在接受《华盛顿邮报》采访时说，一段时间以来，他认为这是“寡头之间的玩笑”。
“对我来说，这是业余工作，相当于只有父母才能评估的儿童项目，”克林格曼说。 “但是我认为，对于那些以前从未见过这种事情的人来说，这似乎很有趣。”
在给The Verge的一封信中，这位画家写道：“大概90％的实际作品是由Barrat完成的。” 来自新西兰的学者和AI艺术家汤姆·怀特（Tom White）也告诉The Verge，作品非常相似。
“我知道人们会将我的代码用作其项目的组成部分。 但是我从来没有想过有人会卖掉它-仅仅是因为我的作品还没有那么高的质量。 巴拉特在接受《华盛顿邮报》的
评论中说：“我在学校的空闲时间就编写了这段代码。”
那么，为什么显而易见的人在绘画上赚钱，而罗比·巴拉斯却不行？
顺便说一句，Obvious从未否认他们的工作依赖于他人的代码。 Hugo Kassel-Dupre确认这些元素是从Barrat借来的：“说到代码，他没有做大的改变，但是我们在神经网络本身的工作上花费了大量的精力。”
从所有这些问题中得出的问题是：半非半成品，半无聊的作品通常如何落入佳士得的手中？ 毕竟，这不仅仅是一家拍卖行，它还是全球艺术品市场的领导者，其总收入仅到2015年底就达到4.8英镑（74亿美元）。
Obvious成功的原因之一可能是他们的归档能力。
在三人于2018年初发送的新闻材料中，有类似的座右铭：“创造力不仅是为了人”，还有“人工智能设法创造了艺术”。 媒体对这种消息的需求很大。
Obvious发送给媒体的新闻稿的第一页。 资料来源：边缘尽管美丽的表述并不完全正确，但佳士得已准备好购买。 而且，事实证明，他们并没有失败。
最有可能的是，巴拉特，如果需要的话，仍然不会证明任何事情-但他真的不想要。 除非他在Twitter上发布刺激性文章，否则：
PS：人工智能的使用将在我们的两次会议中进行讨论。首先，在11月14日举行的
AI会议Kyiv上。
然后在11月22日
在莫斯科举行的
AI会议上。