你是否常常覺得自己拍出來的照片不夠「藝術」？即使經過 Instagram 甚至 Photoshop 的加工還是很普通？不用擔心，科學家們最近發明的一種「超級濾鏡」能讓你變身成為「藝術家」！
德國圖賓根大學（University of Tubingen）的計算機視覺研究者們最近開發出了一套全新的圖像處理算法，它可以將人們拍攝的照片變成擁有梵高（Vincent van Gogh）、畢加索（Pablo Picasso）等大師作品風格的畫作。
這套算法利用一系列複雜的神經網絡將輸入照片進行「解構」，提取出照片各個「零件」內容的特征信息，再根據指定藝術家繪畫作品的風格去「重構」這些「零件」，從而讓照片產生藝術大師的繪畫效果。
深度學習（Deep Learning）是這套算法的核心，它也是近年來的熱門研究領域機器學習（Machine Learning）中表征學習方法的一類。深度學習常常被看作是通向真正人工智能的重要一步，因而許多機構對深度學習的實際應用抱有濃厚的興趣。
目前，該算法已經被寫在一篇論文中，並投稿給了權威科學期刊《自然通訊》（Nature Communications），該論文的第一作者 Leon Gatys 是圖賓根大學的一名博士生。
這項研究展現出現今的神經網絡算法技術已經足以區分一幅畫的「內容」和「風格」，並能將「風格」獨立套用到其他地方。不過，這套算法在套用中也需要平衡「內容」和「風格」的比例——如果放入太多「風格」的話，容易讓「內容」失去原來的樣子。
我們提出了一套基於深度神經網絡（Deep Neural Network）打造的人工系統，它可以創作出高品質的大師級作品。這個系統使用神經表征來區分並重組任意一張圖片的內容和風格，然後利用神經算法創建出一幅藝術圖像。
為了展示這一神奇的算法，研究者們挑選了一張圖賓根大學的照片，以及梵高、畢加索等大師的風格進行試驗。從效果圖可以看出，原本一張普通的照片已經儼然成為了各位藝術大師的手筆。
美國史丹福大學（Stanford University）計算機科學專業的研究生 Andrej Karpathy 也利用這一算法分享了一些有意思的圖片，比如梵高給他「畫」的肖像、畢加索「畫」的《魔戒》人物甘道夫等等。
聲音
這是又一則機器模仿人類能力的例子。當然，機器並沒有自己的風格，它們只能複製已存在的事物。如何讓機器產生真正的創造性仍是一個更大的挑戰。
就現實而言，深度學習只是建造智能機器這一更大挑戰中的一部分。這些技術缺乏表達因果關係的手段……缺乏進行邏輯推理的方法，而且遠沒有具備集成抽象知識，例如物品屬性、代表和典型用途的信息。
機器學習
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