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在此次Google I/O 2017期間，我們與負責應用機器學習重新建構畫作、音樂內容的Project Magenta產品負責人Douglas Eck進行簡單訪談，了解Google透過此項計畫作了那些嘗試，同時希望達成什麼樣的目標。Project Magenta (洋紅計畫)是Google Brain團隊底下一個試驗性產品，簡單地說起來就是讓電腦系統藉由機器學習分析人類創作的畫作、音樂作品，並且嘗試將相關元素重新建構，類似應用其實就像先前推出的QuickDraw，以及後來藉由反向形式呈現的AutoDraw。而在更早之前，Google也曾與非營利組織灰色空間藝術基金會攜手合作，透過類神經網絡系統將影像轉換為電腦視覺呈現結果，藉此建構成全新藝術創作作品。
類似的作法，Sony曾由旗下電腦科學實驗室 (CSL)透過人工智慧系統編寫兩首樂曲《Daddy’s Car》、《Mister Shadow》，其中分別採用披頭四與美國爵士樂曲風格編成，而IBM也曾利用超級電腦「華生」協助創作時尚禮服，甚至藉由現有調理方式與各類食材資訊創造全新食譜內容。
而推行此項計畫的原因，其實是為了讓電腦模仿人腦思考模式，例如在畫貓臉的時候會先畫出兩組尖尖耳朵，並且畫出鬍子等構成「貓」的明顯特徵，進而能讓電腦系統知曉畫貓時的主要特徵，以及什麼圖像代表「貓」。在長時間進行訓練之後，一旦使用者在輸入端畫了有八隻腳的貓，而電腦在經過訓練後清楚「貓」不會有八隻腳，因此最終繪製結果將修正為有四隻腳的貓。
因此套用在實際創作的話，電腦系統藉由學習分析原本畫作、音樂內容，進而在「理解」內容後重新建構全新作品，使得人工智慧也能成為內容創作者的全新應用工具。
以目前Google將機器學習分析用於內容創作的作法，包含將兩張圖像用色、線條特徵比對分析後，進而產生全新圖像內容，而在音樂內容創作部分也會藉由比對兩種不同聲音，藉此創造全新聲調、節奏。
不過，就Douglas Eck看法並不認為藉由人工智慧系統重新建構的畫作、音樂應該被稱為「藝術」，反而比較傾向稱之為「結果」，因為這些內容結果僅只是透過分析原始繪畫，進而重新建構的類似結果。因此對Google而言，此項應用更像是提供全新創作工具，而非設法取代既有創作者。
至於是否藉由Project Magenta分析各類藝術作品，進而讓電腦系統能從中理解創作者在作品所投入情感、想法，Google則認為是相當有趣的想法，只是以現階段的技術能力仍有一段差距，但或許會是可嘗試發展方向。
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