文/腦極體

　　作為一個(gè)AI垂直自媒體的作者，我工作中的很大一部分就是替AI“帶路”，然后告訴人類讀者們，你們的這項(xiàng)和那項(xiàng)工作都要被AI替代了。

　　一直以來(lái)，人類似乎都站在一個(gè)毫無(wú)還手之力的弱勢(shì)地位，或許未來(lái)真的像一些悲觀者想象中那樣，我們有AI司機(jī)、AI售貨員、AI詩(shī)人，但人類自己卻成了可憐的乞討者。

　　直到，我***次發(fā)現(xiàn)有一項(xiàng)工作AI在一段時(shí)間以內(nèi)都無(wú)法超越人類，而這次勝利屬于二次元——不會(huì)被AI代替的工作，是漫畫(huà)家。

　　連漫畫(huà)都看不懂，談什么毀滅世界？

　　漫畫(huà)家不會(huì)AI代替的原因很簡(jiǎn)單，因?yàn)轳R里蘭大學(xué)的一位教授進(jìn)行了一項(xiàng)研究，**終發(fā)現(xiàn)AI根本看不懂漫畫(huà)。

　　以上是一則非常簡(jiǎn)單的四格漫畫(huà)，對(duì)于人類來(lái)說(shuō)理解起來(lái)非常容易：小貓?jiān)谒伎紕?chuàng)作素材，然后發(fā)現(xiàn)了小狗，要求小狗講個(gè)笑話，小狗說(shuō)“你很漂亮”導(dǎo)致小貓非常憤怒。

　　實(shí)際上，在***一個(gè)畫(huà)面中，小狗沒(méi)有入鏡，而“你很漂亮”本來(lái)是表?yè)P(yáng)，要和上一個(gè)畫(huà)面中的“笑話”連接起來(lái)，才能解釋出小貓的情緒。

　　對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，要理解這些呈現(xiàn)在畫(huà)面之外的信息，簡(jiǎn)直太困難了。

　　在馬里蘭大學(xué)的實(shí)驗(yàn)中，研究者搭建了一個(gè)由120萬(wàn)張漫畫(huà)畫(huà)格組成的數(shù)據(jù)集，并提取出了每個(gè)畫(huà)格中的文本，利用LSTM模型，希望AI能對(duì)漫畫(huà)進(jìn)行一個(gè)連貫的了解。

　　關(guān)于LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）此前已經(jīng)介紹過(guò)很多，這一模型的特點(diǎn)就是加入了記憶的概念，可以處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列較長(zhǎng)元素。雖然在長(zhǎng)文本、機(jī)器翻譯等等方面表現(xiàn)的都不錯(cuò)，但在看漫畫(huà)這件事上，LSTM徹底敗了。

　　在經(jīng)過(guò)大量訓(xùn)練后，研究人員給了AI一組以前沒(méi)見(jiàn)過(guò)的漫畫(huà)，要求AI理解并預(yù)測(cè)下一個(gè)畫(huà)面中的文字信息或畫(huà)面內(nèi)容，結(jié)果AI的成績(jī)一塌糊涂。而人類的預(yù)測(cè)正確程度，通常能達(dá)到80%的正確率。

　　視覺(jué)敘事？何必強(qiáng)人工智能所難

　　嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，漫畫(huà)屬于“視覺(jué)敘事”——把信息隱藏于圖像之中。同樣是視覺(jué)敘事，AI理解電影就比理解漫畫(huà)容易的多，電影的主角是人，而人臉長(zhǎng)的都是一個(gè)樣子，想要訓(xùn)練AI讀出人臉表情、識(shí)別情緒是件很簡(jiǎn)單的事，更何況電影還會(huì)有詳細(xì)的劇本。

　　但漫畫(huà)大的特點(diǎn)，就是視覺(jué)上不具有連貫性。就像上文的四格漫畫(huà)一樣，第三張圖小狗還在畫(huà)面中，第四張圖就不在了。人類可以很快的理解到，名為淡定狗的小狗扔下一句話就淡定的離開(kāi)?？蓪?duì)于AI來(lái)說(shuō)，讀出這種在畫(huà)面和文字之外的信息實(shí)在是強(qiáng)人工智能所難。

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