人工智慧領域缺錢，但這兩個月來，他們不缺「好消息」。
Google 母公司 Alphabet 旗下的 DeepMind，先推出了蛋白質結構預測 AI——AlphaFold 2，為困擾了生化學界 50 年的難題提供了解決思路；接著又發論文介紹「進階版 AlphaGo」——MuZero，這個 AI 能在完全不知道棋局規則和人類知識的情況下，自己摸索，決策，並贏棋。
2021 年的第一周還沒過去，AI 就再次向人類發起了「挑釁」。
AI 研究機構 OpenAI，繼去年部分開放了 AI 模型 GPT-3 並引爆整個科技圈之後，又於近期連發了 DALL·E 和 CLIP 這兩個連接文本與圖像的神經網絡。它們剛一面世，就點燃了整個 AI 社區。因為人們發現有了這些神經網絡，就能通過自然語言操縱視覺概念，比如，你輸入「一把牛油果造型的扶手椅」，它們就能通過圖像合成，「憑空捏造」出一系列的目標圖像。
什麼是人工智慧的未來？《麻省理工科技評論》認為就是「那把牛油果造型的扶手椅」，因為 AI 又往「構建多模態 AI 系統」這個長期目標又邁近了一大步。
「幹掉」程式設計師後，AI 又對藝術家下手了
DALL·E 率先在社交網絡上刷起了屏，因為人們放出了很多看起來像憑空捏造的合成圖，比如「立方體狀的豪豬」、「由烏龜變成的長頸鹿」和「豎琴狀的蝸牛」，這些就像是超現實主義畫家薩爾瓦多·達利在夢裡會看到的奇異造物。有意思的是，DALL·E 也正是「Dalí」和皮克斯動畫形象「WALL-E」的合成詞。
豎琴狀的蝸牛
DALL·E 是 OpenAI 基於 GPT-3 開發的一種「用字生圖」的 AI。GPT-3 本質上是一個自然語言處理（NLP）模型，機器就是依靠 NLP 理解了我們平時說的「人話」。在 1750 億參數量基礎上的 GPT-3，展現出了驚人的翻譯、問答和文本填空能力，寫出來的新聞甚至通過了圖靈測試，人們分辨不出是人還是機器寫的。
GPT-3 可擴展性非常強大，甚至可以用在無代碼開發領域。無代碼就是就是不用敲代碼也可以直接生成程序，而 GPT-3 就是強大的無代碼開發平臺，只要對它輸入你想要什麼樣的網頁或者 app，它就能幫你直接生成。因此，業內認為基層碼農將會被 AI「幹掉」。
而 DALL·E 是 GPT-3 的一個小版本，使用了 120 億個參數。它使用的是「文本-圖像對」的數據集，而非像 GPT-3 那樣廣泛的數據集。「從原理上來看，它應該就是 GPT-3 在文本合成圖像方向上的擴展版本。」Keras 創始人 Franois Chollet 表示。
DALL·E 可以利用自然語言從文字說明中「捏造」圖像，就像 GPT-3 創建網站和寫故事一樣。DALL·E 生成複雜圖像的表現，讓人驚喜，比如下面這則包含多個要素的目標文本：「一隻戴著紅帽子、黃手套、藍襯衫和綠褲子的刺蝟」。
要正確地解釋這句話，DALL·E 不僅要正確地將每件衣服與動物組合在一起，還要將（帽子、紅色）、（手套、黃色）、（襯衫、藍色）和（褲子，綠色）形成各種聯想，而且還不能混淆它們。
這張圖顯示了 DALL·E 掌握了理解相對定位、堆疊對象和控制多個屬性方面的能力｜OpenAI
因為足夠強大的 NLP 底層，DALL·E 還能執行多種圖像到圖像的翻譯任務，比如「參照上面的貓在下面生成草圖」、「畫出和上面一樣的茶壺，並在茶壺上寫上『GPT』」等等。除此之外，DALL·E 也能理解地理事實，生成讓人信服的「中國食物的圖片」，它甚至也能理解「時間」，畫出從 20 年代起發明的電話，甚至聯想未來的手機。
中國食物
各個年代的手機
另外，它還能根據文字指令「看日出的水豚鼠」，生成諸如波普風格、超現實主義風格、浮世繪風格等不同藝術風格的畫作，還能渲染出各個角度下美洲獅的細節。
看日出的水豚鼠
Coursera 創始人、史丹福大學教授吳恩達還特別對 OpenAI 表示祝賀，並挑選了自己最喜歡的「藍色襯衫 + 黑色長褲」的 AI 生成圖。DALL·E 能不能成為藝術家不敢說，但成為 AI 大神的著裝參謀，綽綽有餘。
吳恩達的 Twitter
一個生成圖像，一個匹配文字和圖像
但 DALL·E 目前也存在局限，比如當人們引入更多的對象時，DALL-E 容易混淆對象及其顏色之間的關聯。另外，用意思相同的詞重新表述指令，生成的圖像也不一致。還有一些跡象表明，DALL·E 只是在模仿它在網上看到的圖片，而不是生成新穎的圖像。
而 OpenAI 同期發布的 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），則是為了加強文本和圖像的關聯程度而誕生的。CLIP 是一個從網際網路上收集的 4 億對圖像和文本來進行訓練的多模態模型。
CLIP 使用了大量可用的監督資源，即網絡上找到的文本-圖像對。這些數據用於創建 CLIP 的代理訓練任務，即給定一張圖像，然後預測數據集中 32768 個隨機採樣文本片段中哪個與該圖像匹配。
簡單來說，CLIP 能根據視覺類別名稱，自己分類圖像，創新點在於它學會了識別圖像，而不是像大多數現有模型那樣，通過數據集中的標籤（比如「貓」或「香蕉」）識別圖像，而是從網際網路上獲取的圖像及其標題中識別圖像。
CLIP 瞄向的，就是當前深度學習的兩個「痛點」：一是數據集構建成本高昂；二是數據集應用範圍狹窄。具體來說，深度學習需要大量的數據，而視覺模型傳統上採用人工標註的數據集進行訓練，這些數據集的構建成本很高，而 CLIP 可以從網際網路上已經公開可用的文本圖像對中自行學習；CLIP 可以適應執行各種各樣的視覺分類任務，而不需要額外的訓練樣本。
另外，實驗結果表明，經過 16 天的 GPU 訓練，在訓練 4 億張圖像之後，Transformer 語言模型在 ImageNet 數據集上僅實現了 16% 的準確率。CLIP 則高效得多，實現相同準確率的速度快了大約 9 倍。
簡單來說，DALL·E 可以基於文本直接生成圖像，CLIP 則能夠完成圖像與文本類別的匹配。
出門問問 CEO 李志飛曾告訴極客公園（ID: GeekPark），「GPT-3 隨著數據和參數規模增大而展現出的學習能力曲線，目前也還沒有要停止的意思。雖然 AI 的學習能力還沒有達到大家公認的「摩爾定律」，但是過去幾年確實看到模型每幾個月就翻倍。可以預測到的是，GPT-4 參數又會增大至少 10 倍，而且處理的數據將會更加多模態（文字、圖像、視覺、聲音）。」
OpenAI 首席科學家 Ilya Sutskever 也在推特上發文表示：「人工智慧的長期目標是構建多模態神經網絡，即 AI 能夠學習不同模態之間的概念（文本和視覺領域為主），從而更好地理解世界。而 DALL·E 和 CLIP 使我們更接近『多模態 AI 系統』這一目標。」
DALL·E 和 CLIP 的出現，讓人們看到自然語言與視覺的壁壘正在被逐漸打通。
幾十年前，柯達說出了那句經典的廣告語，「你負責按快門，剩下的交給我們」。在未來，AI 興許也會打起類似的廣告，「你什麼都不用幹，剩下的交給我們」。
本文圖片：OpenAI
責任編輯：於本一
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