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人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

影响航母和舰载机发展的因素有哪些？******

　　航母问世已有百余年的历史，二者可以说是一种剑不离鞘、鞘不离剑的关系，既相互依存，又相互促进，成就了当今海上霸主的地位。现在，有10个国家装备22艘航母。在这些航母中，美国和法国装备核动力常规起降航母，其他国家的航母属于滑跃起飞航母，装有滑跃起飞甲板。美法两国的航母和舰载机基本是交替迭代发展的，其他国家基本是根据可获得的舰载机发展航母的。

图为：歼-15舰载机在航母上降落

　　纵观国外航母和舰载机的发展历史，影响航母和舰载机的发展主要因素有这样几个：第一、军事需求；第二，对舰载机及其作战使用的认识，或者说赋予舰载机的使命任务；第三是国家的造船工业能力；第四，国家财力支持的力度。受这些因素的影响，各国航母呈现出大小之分和起降方式的差异。下面我们看美国、苏联、英国战后航母和舰载机的发展。

　　所谓军事需求，首先是国家军事战略需求，要不要发展航母，其次是未来准备打什么仗，潜在作战对手的装备情况等。我们再来看对舰载机及其使用的认识，以美国和苏联为例（俄罗斯几十年来没有发展航母和舰载机，所以这里主要讲的是苏联时期的发展情况），美国海军认为舰载机具备多种作战能力，可重复使用，使用成本相对较低；无论是反舰、空战，还是对陆攻击任务，舰载机都可以承担，经过两次世界大战的洗礼和战后的多场战争的考验，赋予舰载机的作战任务越来越多，因此，舰载机的能力也随之越来越强。

　　而苏联海军则认为，在海战中，反舰导弹比舰载机反应速度更快，使用导弹可以更快地摧毁敌方舰艇，所以在航母上装备了远程反舰导弹，这在航母史上也可称得上独树一帜。因此，苏联海军的舰载机主要用于攻势防空，舰上虽然也配备了苏-24战术轰炸机，但它大概也是在反舰导弹实施第一轮攻击后，补刀用的。在守势防空方面，苏联海军也比较注重导弹的作用，在舰上装备了4座6单元SA-N-9防空导弹垂直发射装置，备弹192枚。

　　因为专注发展核潜艇和导弹，对舰载机没有强烈的军事需求，所以苏联海军也没有在舰载机的研发方面投入很大的精力和财力。苏联早期曾投资研制过雅克垂直短距起降的舰载机，但最终没有结果。因为欠账太多，在苏-27战斗机退役后，只能改装当年在竞争中败给苏-27的米格-29战斗机，以解燃眉之急。

　　我们再看英国，英国原是航母大国，二战结束时，英国还曾保有15艘攻击型航母和36艘护航航母、1300多架舰载机。英国还是第一个喷气式飞机上舰的国家，截至50年代，先后发展了“毒液”“弯刀”等5型固定翼舰载战斗机和1型舰载反潜机。后来，因国防战略的调整，受“导弹制胜论”的影响，开始削减航母，不再发展舰载机。20世纪70年代，英国海军利用“鹞”式飞机，发展了滑跃起飞的轻型航母，同时也为中小国家发展航母开辟了新途径。意大利、西班牙、泰国等国的航母都采取了这种发展模式。

　　国家工业基础的重要性不言而喻，其实目前能够建造、维持大型航母的国家也没有几个。另一方面，虽然建造船体相对简单，但维持舰载机在舰上正常运转、执行作战任务并不容易，需要庞大、复杂的各种系统，以及设备的支持。有人用综合国力来形容航母的发展是非常恰当的。财力支持也是非常重要的因素，现在航母的建造费用越来越高，美国福特级航母的造价已高达140亿美元，一艘航母服役四五十年，这期间每隔几年还要进行维修、大修，全寿期费用高达数百亿美元，如果再加上两代舰载机的采购费、维修保养费等，总费用还要翻倍，所以一般国家根本没有力量研制舰载机和建造、维持航母。

　　作者简介：侯建军，原海军装备研究院某研究所总工程师、研究员，他长期致力于外国海军装备发展研究，著述30余部，获国家科技进步二等奖1项,、军队科技进步二等奖3项，被评为国防科技信息事业50周年优秀工作者。

　　出品：科普中国军事科技前沿

　　作者：侯建军

　　策划：金赫

　　监制：光明网科普事业部

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）