对于创意人员和人工智能来说，要想实现双赢，就必须双管齐下
你很可能以前就见过这样的备忘录："我强迫一个机器人观看了 1000 多个小时的[电视剧]，然后让它自己写一集。这是第一页"，后面是一个无厘头的剧本。这些备忘录因其超现实和难以理解的输出而显得有趣和古怪，但在过去的几年里，人工智能得到了改进，创造出了一些令人难以置信的作品，比如 OpenAI 的语言模型，它可以编写文本并回答阅读理解问题。
人工智能已经掌握了一些创造才能：按照著名艺术家的风格制作原创音乐，或者把你的自拍照变成一幅古典肖像画，等等。虽然这些实验给人留下了深刻印象，但它们通常只是玩具范例，旨在展示人工智能与人类创造力的差距。它们很有趣，但对于创意人员的日常使用来说并不实用。这促使我们的研发团队 MediaMonks Labs 开始考虑这些工具在 MediaMonks 项目中的实际功能。
这个问题激发了实验室团队两年的实验和神经网络训练，他们制作了一系列机器学习增强型音乐视频动画，展示了人类与机器之间真正的创意共生，其中三维人像表演了一段完全由人工智能开发（或与人工智能合作）的舞蹈。
制作模拟系列的初衷是让人类以更积极的方式与人工智能进行创造性合作，通过拼接人工智能创作的舞蹈动作或按照自己的喜好拍摄和编辑数字表演来控制输出。这意味着你不必是动画（或舞蹈编排）方面的专家，也能制作出令人印象深刻的视频；只需让机器根据音轨渲染一系列舞蹈片段，然后根据你的喜好进行编辑输出即可。
"Samuel Snider-Held 说："一旦有了我喜欢的动画，我就可以把它放到 Unity 中，从我想要的摄像机角度进行拍摄，或者快速改变整个艺术方向。作为 MediaMonks 的创意技术专家，他领导了机器学习代理的开发工作。"就在那时，我感觉所有这些想法都融合在了一起，你可以使用机器学习代理反复尝试很多不同的舞蹈，然后对最终输出拥有很大的控制权。斯奈德-赫尔德说，代理生成 20 种不同的舞蹈大约需要一个小时，远远超过人类设计和渲染相同舞卷所需的时间。
斯奈德-赫尔德不是动画师，但他的工具让任何人都有机会有机地创建、拍摄和剪辑自己独特的视频，只需一首源歌曲和 Unity。他开玩笑地说："我花了两年时间研究面向动画的最佳机器学习方法。如果我花两年时间来学习动画，我还能达到同样的水平吗？这很难说，不过斯奈德-赫尔德和实验室团队在这两年的详尽迭代开发中取得了很多成就--从用人工智能设计的植被填充虚拟景观，到人工智能生成舞蹈的更初级形式，以追求人机协作。
用人工智能提升创意智能
尽管人工智能工具能发挥动画师的作用，但它并不是要取代任何人--相反，它旨在增强创意人员的能力，使他们能更好地完成工作，就像 Adobe Creative Cloud 能简化设计和图像编辑的创意流程一样。创意机器帮助我们在更短的时间内思考和探索各种创意可能性。
人工智能正是在这一坚果和螺栓的开发过程中发挥了最大的作用，为创意人员提供了一系列可供选择的改进和完善方案，奠定了基础。"Snider-Held 说："我们希望把重点放在中间环节上，神经网络并不是一气呵成的。"我们需要的是构图和分块，然后我们就可以按照自己的想法进行风格化。
该工具的缺陷美学使其 "与众不同"。它不仅能提高你的工作效率，还能提升你的想象力极限。
不难看出，人工智能生成大量工作的能力可以帮助团队承担在成本和规模上都不可行的项目，比如在短时间内生成大量手绘插图。但说到神经网络增强的创造力，斯奈德-赫尔德更兴奋的是探索一种全新的创意流派，如果没有机器，这种流派也许根本无法存在。
他说，"这就像一个反向图灵测试，"他指的是计算机科学家阿兰-图灵（Alan Turing）的著名测试，在这个测试中，审讯者必须猜出他们的对话伙伴是人类还是机器。"该工具的缺陷美学让人觉得它'另类'。它不仅能提高你的工作效率，还能提升你的想象力极限。有了人工智能，我们就能创造出其他方式无法创造的新美感，再配上真正具有实验精神的客户端，我们就能做出令人惊叹的事情。"
谷歌的 "超级合成器"（Nsynth Super）就是一个很好的例子，它说明了如何利用机器学习提供前所未有的创造力：合成器将源声音组合在一起，形成人类从未听过的全新声音。同样，人工智能工具，如自动渲染人工智能编排的舞蹈，也能释放出传统导演或动画师很可能无法想象的超现实的新创意可能性。
本着合作的精神，我们将拭目以待人类和机器在不久的将来和遥远的未来共同创造出什么--以及它将如何进一步改变创意团队的运作方式。但现在，我们将乐于看到人类和他们的人工智能合作者在虚拟世界中共舞。
