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      解析動漫中的“日式視覺語言”:人工智能如何讀懂二次元?

      本文作者: 黑匣 2016-01-26 15:08
      導語:人工智能如何讀懂漫畫二次元世界中的人? 動漫中的“日式視覺語言”,人工智能也看臉。

      現在已經有人開始利用人工智能研究動漫里萌萌噠的視覺語言了。加州大學圣迭戈分校的Neil Cohn和Sean Ehly兩位學者對日式視覺語言中的“詞素”進行了描述與分類,并且分析了1997年到2012年最受歡迎的10本男生向漫畫和10本女生向漫畫,包括《火影忍者》、《進擊的巨人》、《妖精的尾巴》等。他們發現,視覺語言在男生向漫畫與女生向漫畫并無顯著差異。

      那些生活在漫畫二次元世界中的人,他們的生活是怎樣的?色迷迷盯著美女時,他們的鼻子會流血;安穩睡覺時,他們的鼻子上又會出現氣泡。一旦二次元漫畫人物情緒高漲,他們就會迅速變得異常“卡通化”,就像下圖這樣——

      解析動漫中的“日式視覺語言”:人工智能如何讀懂二次元?(日本漫畫中的代表性情緒“視覺語言” | 圖片來源:Visual Language Lab)

      即便不認識圖中的英文,看過日式動漫的人想必也一定能理解這些卡通圖像的含義。這些長久以來約定俗成的漫畫元素被稱作“視覺語言”,流血的鼻子和鼻子上的氣泡等則被視為“視覺詞素”。

      | 什么是“視覺語言”?

      人類使用口頭或書面語言來交流,同時也會使用視覺圖像,例如繪畫。但運用視覺進行交流有其特殊性。首要的一個問題是,我們說口語,那么我們畫()?

      當代的語言與認知理論給出的答案正是“視覺語言。”實證也表明,人們在處理視覺信息時,大腦的神經反應與處理口語句子相似。和口語一樣,視覺語言也分為多個語種,這與各地區的文化差異有關。

      在東亞流行的日式漫畫建立在“日式視覺語言”上,它們與美式漫畫或法式漫畫差異極大。“日式視覺語言”只是一種統稱,中國與韓國的許多動漫也具備這些元素。另外,“日式視覺語言”也并非只出現在動漫中,它早已滲入到東亞青少年的日常生活,你在QQ或微信上一定被類似下圖中的表情萌到過。

      解析動漫中的“日式視覺語言”:人工智能如何讀懂二次元?

      (視覺語言萌萌噠 | 圖片來源:千圖)

      現在,有學者開始研究生活中的這種視覺語言了。

      | 動漫中的“日式視覺語言”

      為了研究這種視覺語言,加州大學圣迭戈分校的Neil Cohn和Sean Ehly兩位學者對日式視覺語言中的“詞素”進行了描述與分類。為此,他們分析了1997年到2012年最受歡迎的10本男生向漫畫和10本女生向漫畫,包括《火影忍者》、《進擊的巨人》、《妖精的尾巴》等作品。

      運用人工智能領域的圖像識別與自然語言處理技術,他們分類了日本漫畫中約定俗稱的73個圖形模式,下面便是其中的12種。他們還發現,視覺語言在男生向漫畫與女生向漫畫并無顯著差異,只有10種只出現在某一類漫畫里。他們的論文將發表在2016年新一期的《語用學雜志》(Journal of Pragmatics)上。

      (雷鋒網萌萌噠二次元記者友情備注:男生向就是后宮向,男主自帶主角光環,所有女孩子都喜歡他一個人,其他男二男三都沒人愛;女生向就是耽美番,里面全是男的,各種搞基賣腐,或者像月刊少女野崎君那樣的純愛番,男主蠢萌,女主各種追。這種狗血劇跟韓劇有些類似,但是沒有那些要死要活的,只有賣萌。)

      解析動漫中的“日式視覺語言”:人工智能如何讀懂二次元?

      (日本漫畫中的圖形模式 | 圖片來源:黑匣)

      | 那么,他們為什么要研究漫畫中的日式視覺語言?

      • 從自然語言到視覺語言

      長久以來,人工智能研究者的夢想便是讓電腦等機器“懂”人類的語言。人工智能和語言學交叉,形成了自然語言處理這一分支。現在,機器已經能夠基本“聽懂”人類的語言,自然語言處理早已滲入普通人的生活。

      以語音搜索與識別為例,根據德勤的報告,Google在2014年將語音識別的精準度從2012年的84%提升到如今的98%,移動端Android系統的語音識別準確性提高了25%。而在2015年5月,微軟宣布實時翻譯工具Skype Translator面向所有用戶開放預覽版,它能自動翻譯不同語言的語音通話和即時通信消息。未來,科幻電影《星際迷航》中的“萬用對講機”很可能變為現實,各個地區之間的語言障礙將不復存在。

      但是人類還同時使用其他“語言”溝通,例如面部表情。雖然圖像識別發展迅速,理解人類的表情或情緒對于機器來說仍然困難。

      • 人工智能也“看臉”

      現在,機器已經能夠識別人臉等圖像,近年逐漸興起的深度學習技術更是讓圖像識別有了巨大飛躍。

      2014年,4位Google深度學習科學家發表了一篇題為“Show and Tell: A Neural Image Caption Generator(NIC,神經圖片標題生成器)”的論文,展示了神經網絡為圖片自主擬出標題的技術。NIC堪與圖片編輯相比,是一項包含視覺和語言要素的大型實驗。其非凡之處在于,它將可視化圖片的學習系統建立在神經網絡的基礎上,而后者可以用自然語言造句。

      解析動漫中的“日式視覺語言”:人工智能如何讀懂二次元?

      (NIC根據圖像生成完整的自然語言句子 | 圖片來源:arXiv)

      下一步,憑借著人工智能的發展,機器或許將可以很好地理解人類的面部表情等情緒表達。許多學者認為,要將自然語言處理拓展到視覺語言,首先要弄懂這種“語言”的基本“詞素”。

      運用各種視覺元素來展現情節與情緒的漫畫無疑是個很好的載體。如何機器能夠預先知道漫畫的典型視覺“詞素”,也能識別出對話等文本,那么“看懂”漫畫就指日可待。最終,人類的各種表情與情緒也難逃機器法眼,一個能看懂你的小冰或者Siri難道不更聰明可愛嗎?

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      解析動漫中的“日式視覺語言”:人工智能如何讀懂二次元?

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