机器学习助力创意工作

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　　【说在前面】听起来可能有点不合常理，但就创作来说，下一次进化的动力可能来源于机器。由于人工智能的进阶，一种新的创意工具正在进入市场。它们不仅让内容制作变得更容易，还消解了创造过程中本身的阻力。但这些工具能完全取代人类天才吗？合成内容能与真正内容竞争吗？在最新的clubhouse频道“马赛克”（注：Clubhouse，一款音频社交软件，Mosaic Patterns为频道名），我们和托马斯·沃尔瑟（TapeIt的创始人），维克多·里帕贝利（Synthesia的联合创始人），和内森·贝奈希（Air Street Capital的创始人）聊了一下这方面的话题。

　　机器学习工具正在重塑创新过程

　　有两种类型的创意工具。其一，能够推动内容生产并使之大众化的工具。这一类工具由来已久，比如合成器，PS，还有文字处理器等等。其二，帮助创作者更有创造力的工具。这一类工具更新颖也更有趣，比如用智能手机拍摄。托马斯对此进行了解释，有很多东西你是无法用肉眼捕捉的，也很难觉察。“了解这是什么场景，亮度有何差别，光线如何平衡，这些都能帮助你更有创造力，更专注。”

　　新一代机器学习工具即将上市，这有助于减少创新事务中的创造性摩擦，而不仅仅是程式摩擦。在维克多看来，下一个十年将由两者的合并来定义。视频制作将超越相机和编辑软件，扩展到可以提取、分析和总结文本，将文本转换为语音并创建30秒摘要视频。它利用模板和过滤器为你做出一些创造性的决定（比如你已经通过Keynote、Instagram等提供的那些），并利用机器智能来提高效率。

　　创造性的“忙碌工作”将变得无形

　　正如本尼迪克特所指出的，“计算机永远不应该问你一个它能自己找到答案的问题。”随着时间的推移，我们一直致力于过滤掉这些问题，比如用哪台打印机，想在哪里保存文件，用什么电缆连接。这些问题繁杂且没有必要。计算摄影学也遵循同样的轨迹。十年前的HDR按钮，如今用智能手机的相机就可以实现同样的效果——连续拍五帧，自动保留最好的一帧，也不用另外操作。

　　更多有创意的工具正在涌现出来，把本尼迪克特所说的“忙碌的工作”从创意过程中剔除。机器学习现在可以从音频中移除“ums”，或者从现场表演的录音中移除咳嗽声。其发展方向将尽可能避开在创意软件上配置无数的按钮，转而以智能模板出现，进行以目标为导向的创意设计。

　　技术支持新的使用案例、工作流程和想法

　　对于内森来说，最有前途的创新是那些不太关注技术本身，对用户问题和潜在解决方案有更全面的看法的创新。那些“与创作问题密切相关，并知道如何快速地将机器智能包装起来”来展示需求的创始人，比那些一开始只做一个很酷的演示，然后处心积虑要卖给谁的人更受欢迎。

　　这是一个常见的错误。合成媒体公司往往过于注重产品，最终构建了用户并不真正关心的工具。维克多解释说:“技术应该成为创造新的工作流程的工具，而不是插入到现有的播客编辑应用程序中。”机器学习提供了一种全新的方式来制作媒体内容，这就是为什么它令人兴奋。Synthesia（维克多的公司）一开始试图让视频制作变得更容易更快，但很快意识到它的关注点错了。与视频相比，它需要做的应该是让更多以文本为创作内容且从没制作过视频的人参与进来，释放这一人群的潜力并为他们提供更丰富的 创作体验。

　　创意工具的更迭：像智能手机取代数码相机一样

　　今天正在开发的许多工具可能会演变成全新类型的媒体和内容体验。下一代的视频和音频工具不仅会添加新功能，还会以完全不同的方式创建内容。

　　托马斯预计它们会像智能手机取代数码相机那样取代今天的技术。“十年前，数码相机风行一时。现在它们逐渐没落。”这是因为它们实际上使用户体验复杂化了，就像如今在音乐制作中的很多创意工具一样。录制音频时，音乐家需要接口、麦克风、麦架、线缆、软件……而他们真正想做的只是弹钢琴。这场大革命将在于摒弃不必要的元素，让其他创意模式像在智能手机上拍照一样简单。

　　本尼迪克特对此表示赞同。从上世纪70年代的相机到数码相机、单反相机，最后到智能手机，我们可以从创意工具中期待的是:“一切都将是软件”。

　　技术不能取代天才——它解放了天才

　　但这并不意味着我们可以告别“真实”的音频和视频，这些音频和视频是用我们熟悉的硬件工具创造出来的。

　　认为机器学习会取代人类天赋是错误的——它只是消除了创造过程中枯燥乏味的部分，以及所有会产生阻力的微观决策。智能工具允许人们将个中过程抽象，让创作者们能无缝地将点子带到生活中，而不是陷入执行的芜杂中。

　　维克多说，最终的愿景是在笔记本电脑上制作一部好莱坞电影。用代码取代摄像机的合成媒体是视频技术的下一个发展方向。一旦它成为软件，它就可以无限扩展，可访问，并且不需要任何模块成本，这意味着创造者将能够做出我们闻所未闻的“各种稀奇古怪的作品”。

　　最终，这些将是新的内容类型，而不是我们现有内容的替代品。这是给创造者和消费者的选择。制作一个虚拟模型可能比真实的模型好，也可能比不上真实的模型，但这不是重点。内森指出:“鼓机听起来不像鼓，但它们听起来仍然很棒。”新的创意工具的价值在于它们帮助我们创造新事物，而不仅仅是把旧事物做得更好。

　　原文链接：

　　https://www.mosaicventures.com/patterns/machine-learning-meets-creative-content-how-new-tools-are-taking-the-drag-out-of-creativity-and-inventing-new-genres?utm_campaign=Artificial%2BIntelligence%2BWeekly&utm_medium=email&utm_source=Artificial_Intelligence_Weekly_208

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