相反的，AI 运用在现实中带来的「真」变革可谓少之又少。不过最近美国麻省理工学院的研究职员创造了一种与「造假」相反的 AI 研究，这种研究反而须要 AI 来点「真」的东西，准确的说是针织的东西。
这项研究让人有点出人意料，谁能想到机器学习的能力会用在复制针织品身上呢？
▲ 图片来自：Shima Seiki USA Inc.
首先我们要回答一个问题：为什么不能直接交给 Shima Seiki 这样的自动针织机进行「复制」或「创造」。
关于这件事如果你拿出几件自己的针织衫看一下可能就知道答案了，在很多的针织品中实际上表面并不是完备平整的，商家为了知足个性化需求常日会在针织品上再做出不同的针织图案，而这些图案的织法和其它地方是不同的，也正是由于了有了这部分「创意」存在，去世板的自动针织机就无法完成这项任务了。
▲ 图片来自：zdnet
为此研究职员中有了一项新的想法，要利用自动针织机须要大量的专业知识为其「编程」，以是他们想出了用一种方便理解的软件去简化这个流程，即便是没有干系履历的人也能够上传自己的作品。
但即便如此这仍旧须要大量手动去设置指定图案的织法，而这便是机器学习有趣的地方，通过神经逆编织网络，它可以通过算法去学习针织手腕。然后将真实的织法与设计图案相结合，并转换成自动针织机能够识别的指令。你可以将这种模式成为「打算编织」。
不过就如包含补充材料的论文中详细描述的那样，神经网络必须打算两个不同的东西：它必须首先打算所展示的服装的空想表现形式，然后再打算所涉及的针脚。
▲ 图片来自：zdnet
首先，神经网络被送入两种样本，即作者从头开始编织然后拍摄的针织服装真实照片，然后由他们的软件合成服装图像。合成之后的图片会比真实天下的照片更简洁。
为了将设计图案与真实图案进行领悟，AI 个中起到了很大浸染。
▲ 图片来自：zdnet
然后进行 IMG2PROG，便是将图案转换为指令，支持将这种像「稠浊图层」之后的合称图案导出指令，为了简化过程，程序开拓者定义了 17 条基本针织手腕的指令标签，而合成图案上会带有这些标签，再通过神经网络与这些标签进行「交叉熵」优化，末了完成机器统计，再输入自动针织机，大功告成。
这便是 AI 有趣的地方，它是一个人与机器之间沟通的桥梁，理解人类的自然措辞、想法已经创造力，并将其转换成机器与数字天下的措辞。
在未来，很多事你未必懂得详细的实现过程，但只要你有足够的想象力，AI 就能帮助你将其变成现实。
题图来源：Bluprint