自雲彩想像出一個人、一個符號、一種動物......一直是古今中外創作人的浪漫。然而 Google 告訴你，愈來愈追近人類腦袋的電腦 AI 已經悄悄奪去這種想像的專利。一部電腦抬頭望天，也可以聯想到不同圖案，而這些圖案還比人類能產生的，更有創意（或更奇怪）！

且看新進藝術家&nbsp;Google 作品如下：

一直有研究人工智能技術的 Google，運用有如「數碼夢境機」一般的「人造電腦網路」，「創作」了這一<a href="https://photos.google.com/share/AF1QipPX0SCl7OzWilt9LnuQliattX4OUCj_8EP65_cTVnBmS1jnYgsGQAieQUc1VQWdgQ?key=aVBxWjhwSzg2RjJWLWRuVFBBZEN1d205bUdEMnhB" target="_blank">系列數碼藝術創作</a>。

Google 稱此一創作過程為 Inceptionism ，其原理是向一個模擬動物腦部構成的神經網路注入數以百萬計的圖象，直至該神經網路可以開始辨認出圖象入面特定的資訊，如甚麼是「狗」、甚麼是「鳥」、甚麼是「人」等等為止。

Google 工程師 Alexander Mordvintsev、Christopher Olah 及 Mike Tyka 在 Google 的<a href="http://googleresearch.blogspot.co.uk/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html" target="_blank">研究博客</a>上如此解釋作品生成：「我們要求『（神經）網路』：『無論你看到甚麼東西，我都想要更多！』這便產生了一個回饋迴旋(feedback loop)：如果一團雲看起來有點像一隻鳥，那『網路』便會讓它更像一隻鳥。而整個過程最終會令『網路』本身在下次更容易辨識出一隻鳥來。如此類推，直至一隻細緻的鳥可以無中生有為止。」

例如，工程師要求 Google 的網路繪畫一個「啞鈴」。Google 便會根據網路上海量關於啞鈴的圖片，辨認出一種叫做「啞鈴」的東西應該具備怎樣的特性。然後，系統會把這些特性加以組織，理解，再整理出它判斷為「啞鈴」的理想圖案。

此圖可見電腦努力嘗試理解「啞鈴」為何物，卻錯誤判斷「啞鈴」必須要有一隻人類手臂。無他，因為網路上多數「啞鈴」圖片都有一隻手臂，直接誤導了電腦對這件物件的理解。

不過，正正也就是因為這些錯誤理解，令 Google 設計的系統可以倒過來，「將錯就錯」，在一些普通圖片中誤讀（或曰，想像）出奇怪的圖案。Google 的作品，就是這樣誕生的。

過往其實亦曾有過電腦創作圖象的實驗，反而&nbsp;Google 是次計劃，並非以創作為主要目的。工程師團隊最希望了解的是，電腦 AI&nbsp;學習的能力如何？而實驗結果又似乎給我們帶來另一問題：到底孕育創意的「聯想」能力，在人類腦袋裡面是如何誕生的呢？

自雲彩想像出一個人、一個符號、一種動物......一直是古今中外創作人的浪漫。然而 Google 告訴你，愈來愈追近人類腦袋的電腦 AI 已經悄悄奪去這種想像的專利。一部電腦抬頭望天，也可以聯想到不同圖案，而這些圖案還比人類能產生的，更有創意（或更奇怪）！且看新進藝術家 Google 作品如下：一直有研究人工智能技術的 Google，運用有如「數碼夢境機」一般的「人造電腦網路」，「創作」了這一系…

當年今日