據(jù)近日消息，一則通過機器學習人工智能畫出的繪畫作品掀起了一陣熱點，大家看到這些畫的時候感到非常驚艷，感覺就是畫家的作品，但是當被告知是人工智能的作品后，就會驚嘆人工智能和機器學習的發(fā)展之快。

人工智能是如何繪畫的呢?這方面雖然涉及復雜的機器學習算法，但是也比較容易理解，用戶只需要給予人工智能一些關鍵詞，比如繪畫的主題、風格等等，人工智能會根據(jù)這些關鍵詞在浩瀚的互聯(lián)網(wǎng)海量資源和素材中搜索，然后用機器學習進行學習，最后根據(jù)這些畫的特點和共性，將關鍵字體現(xiàn)在新的繪畫上，而這就成了人工智能的的畫作。

比如移動互聯(lián)網(wǎng)的Wombo Dream是一個面向大眾用戶的人工智能作畫工具，界面可視化程度高，和美圖秀秀一樣是面向基礎用戶的傻瓜式操作，但是生成圖片的速度很快。但是還有像谷歌的Disco Diffusion這類比較專業(yè)且復雜的人工智能，各類的側重點是不一樣的，Disco Diffusion能夠詳盡地設置圖片的大小、質量，在描述上的要求也更加精細，可以涵蓋畫師風格、色調、主題等許多方面，因此更復雜的邏輯使它的作品仿佛出自真人畫師之手。

二項Midjourney則是基于現(xiàn)有的需求，模仿很多用戶的需求。Stable Diffusion是一款開源軟件，許多游戲開發(fā)者都青睞于它廣闊的應用前景，二巷Artbreeder這種因為專門側重對真人頭像的模擬而前幾年就廣受歡迎。

人工智能和機器學習雖然前幾年就已經(jīng)陸陸續(xù)續(xù)在應用，但是其所依賴的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)比如海量的數(shù)據(jù)素材確實近些年才陸續(xù)形成體系的，而之后人工智能也就迎來了飛速的提升，同時效率也大大升高。

但是人工智能依然只是工具，只能對美術方面的重復性勞動進行輔助，是用來解放畫家而不是代替畫家的，至于創(chuàng)造性的生產(chǎn)還是無法生成，在實際的市場應用下，人工智能仍然有較長的路要走，而開發(fā)者們依舊處在探索和研究的階段，離真正的工業(yè)化、大規(guī)模應用還有一段距離。