麻省理工学院的 AI 新研究：不会织毛衣没关系，交给 AI 就行了

AI与大数据 13小时前 0

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说到人工智慧，除了某些具领先地位的应用软件，其实我们经常会想到“假”这件事，用人工智慧完成的造假除了一些灰色产业，更成为一种娱乐方式，其中最有名的可能就是 AI 换脸，这种换脸术至今还在网络流行。

相反的，AI 应用软件在现实带来的“真”变化可谓少之又少。不过最近美国麻省理工学院的研究人员发现了一种与“造假”相反的 AI 研究，这种研究反而需要 AI 来点“真”的东西，准确的说是针织的东西。

这项研究让人有点出人意料，谁能想到机器学习的能力会用在复制针织品呢？

（Source：Shima Seiki USA）

首先要回答一个问题：为什么不能直接交给 Shima Seiki 这类自动针织机“复制”或“创造”。

关于这件事如果拿几件自己的针织衫看一下可能就知道答案了，很多针织品实际上表面并不完全平整，商家为了满足个性化需求，通常会在针织品做出不同针织图案，而这些图案的织法和其他地方不同，因为有这部分“创意”，死板的自动针织机就无法完成这项任务。

（Source：MIT）

为此研究人员有了新想法：使用自动针织机需要大量专业知识为其“编程”，所以他们想出用一种方便理解的软件简化流程，即便没有相关经验的人也能上传自己的作品。

这仍需大量手动设置指定图案的织法，就是机器学习有趣的地方，经由神经逆编织网络，可透过演算法学习针织法，然后将真实的织法与设计图案结合，并转换成自动针织机能辨识的指令。你可以将这种模式称为“电脑编织”。

不过就如包含补充材料的论文详述，神经网络必须计算两个不同的东西：首先计算展示的服装理想表现形式，然后再计算针脚。

（Source：MIT）

首先，神经网络收到两种样本，即作者从头开始编织然后拍摄的针织服装真实照片，然后由软件合成服装图像。合成之后的图片会比真实世界的照片更简洁。

为了将设计图案与真实图案融合，AI 发挥了很大作用。

（Source：MIT）

然后进行 IMG2PROG，就是将图案转换为指令，支援将这种像“混合图层”之后的合称图案导出指令。为了简化过程，程式开发者定义了 17 条基本针织手法的指令标签，而合成图案会带有这些标签，再透过神经网络与这些标签“交叉熵”优化，最后完成机器统计，再输入自动针织机，大功告成。

这就是 AI 有趣的地方，它是一个人与机器之间沟通的桥梁，理解人类的自然语言、想法及创造力，并转换成机器与数位世界的语言。

在未来，很多事你未必懂得具体达成过程，但只要有足够想像力，AI 就能帮你变成现实。

（本文由爱范儿授权转载；首图来源：pixabay）

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