Pikazo是一款利用特殊的神經(jīng)算法把快照變成藝術(shù)作品的應用。

許多孩子天生就是藝術(shù)家，他們的蠟筆畫被父母掛在冰箱上。隨著年齡漸長，他們往往失去用藝術(shù)表達自我的自由靈感。當一個同事說她整個周末都在涂涂抹抹時，大部分人不會認為她在畫畫，而是以為她在粉刷房屋。

讓手機攝影愛好者能夠把自己的照片與名畫模式相融合，從而創(chuàng)造出獨一無二的數(shù)字藝術(shù)作品，這種天生的才能是人工智能(AI)設(shè)計師植入 Pikazo應用的一個特點。

Pikazo是在被其創(chuàng)始人稱作“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”的基礎(chǔ)上開發(fā)的，這是一個模仿人腦和神經(jīng)系統(tǒng)的計算機系統(tǒng)。充分利用人工智能并通過強大的英特爾計算性能而實現(xiàn)，這款應用讓人們重新獲得自己與生俱來的創(chuàng)造力并創(chuàng)作出具有大師風范的藝術(shù)作品。

與那些在人們記憶中轉(zhuǎn)瞬即逝的Snapchat或Instagram圖片不同，Pikazo所創(chuàng)作的作品更像是藝術(shù)品。

Pikazo聯(lián)合創(chuàng)始人Noah Rosenberg表示：“人們會說：‘哇哦，我想再看看這幅圖。’”

Pikazo之所以獨特，是因為它不只是對圖片進行過濾。相反，這款應用的神經(jīng)網(wǎng)絡會以意想不到的方式重新安排原始圖片的元素——就像把面孔重鑄到抽象肖像中。

Pikazo利用這種神經(jīng)風格傳輸算法，把一個圖片的風格融合到另一張圖片中，從而創(chuàng)作出全新的作品——這個作品既有兩幅原始圖片的神韻，但是又與原圖有天壤之別。

來自人和機器的藝術(shù)——它的運作原理是什么

Pikazo應用融合的兩張圖片，一張圖片是“被畫的”主題(例如一張自拍)，另一張圖片則顯示畫圖的風格——可以是達芬奇的《蒙娜麗莎》也可以是畢加索的立體主義風格。

Rosenberg解釋道：“如果我給它一張我的圖片，再給它一張梵高的《星空》，它就會把這兩張圖融合到一起。”

這就是它的運作原理。神經(jīng)網(wǎng)絡，或者模仿人腦的軟件，包含經(jīng)過訓練可識別圖片的探測器層。當Pikazo識別一個具體形狀時，它激活一個特定的神經(jīng)路徑。檢測器層讓它能夠?qū)σ环鶊D片進行深入理解。

英特爾優(yōu)化Torch深度學習框架 助力Pikazo實現(xiàn)飛躍性突破

Pikazo的代碼最初充分利用Visual Geometry Group和Torch現(xiàn)有的開源神經(jīng)網(wǎng)絡項目，這個機器學習框架可通過圖形處理單元(GPU)來渲染圖片。

這也是一個復雜的流程，神經(jīng)網(wǎng)絡必須運行在云中，而不是用戶移動設(shè)備上。在云中可用的GPU只允許Pikazo處理300萬像素的圖片，需要花30-45分鐘來創(chuàng)建，而渲染一張3.5兆的圖片需要大概一個小時，這也幾乎是GPU可以渲染的極限，這動輒數(shù)十分鐘的渲染時間無疑非常影響用戶體驗。

為了尋找一個能夠縮短渲染時間的解決方案，Rosenberg找到了英特爾。

英特爾優(yōu)化Torch深度學習框架 助力Pikazo實現(xiàn)飛躍性突破

通過優(yōu)化的軟件，Pikazo能夠不再依賴那些用來為應用生成藝術(shù)作品的昂貴的專用硬件。降低成本意味著Rosenberg能夠降低通過該應用創(chuàng)建更大的海報尺寸版本的藝術(shù)作品的成本，從而大大加速了Pikazo的廣泛普及。

正如Rosenberg所說：深度學習框架Torch的優(yōu)化使得我們的成本降低了14倍，把在英特爾CPU上處理高分辨率圖片的時間從超過1個小時縮短到大約5分鐘?？s短低分辨率圖片的處理時間也降低了免費處理圖片的開銷。大大提升的響應速度和更低的成本已經(jīng)大大改善了Pikazo的業(yè)務。例如，Pikazo在2016年8月4日的一周內(nèi)就處理了超過20萬張圖片。

Pikazo免費創(chuàng)建基本圖片，并銷售可創(chuàng)建更高分辨率圖像的增強功能。一開始，高清圖片的價格是15美元?，F(xiàn)在，用戶只需花1美元就能創(chuàng)作高清圖片。

這幫助Pikazo增加了用戶群并擴大了藝術(shù)創(chuàng)作的規(guī)模。Pikazo最初生成的圖片打印出來只有3英寸——比智能手機的屏幕還小。Rosenberg說，現(xiàn)在Pikazo的內(nèi)存容量足以支持大得多的圖片。

Pikazo的成功，是英特爾積極布局人工智能領(lǐng)域的有力驗證。英特爾公司軟件與服務事業(yè)部副總裁開發(fā)者及產(chǎn)品部總經(jīng)理Bill Savage 表示：為了推動AI應用的普及，英特爾注重開拓行業(yè)上游市場，增強行業(yè)影響力。而通過與開發(fā)源頭的軟件所有者合作，能夠幫助其改善和優(yōu)化產(chǎn)品，從而引導人工智能社會效益最大化。

英特爾正充分利用自身技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新的整合優(yōu)勢，為人工智能提供全面的、極為靈活的端到端解決方案產(chǎn)品組合：構(gòu)建于業(yè)界領(lǐng)先的基于英特爾架構(gòu)的涵蓋至強處理器、至強融核處理器、Nervana平臺和FPGA、Omni-Path網(wǎng)絡、3D XPoint存儲等技術(shù)的硬件平臺，結(jié)合英特爾針對深度學習/機器學習而優(yōu)化的英特爾數(shù)學函數(shù)庫(Intel® MKL)、英特爾數(shù)據(jù)分析加速庫(Intel® DAAL)等，和致力于為多節(jié)點架構(gòu)提供卓越性能的開源軟件框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等，及可推動前后端協(xié)同人工智能發(fā)展布局的Saffron、TAP、Nervana 系統(tǒng)、Movidius等工具和平臺，以上這些產(chǎn)品組合將最終幫助廣泛的行業(yè)和企業(yè)更方便地獲取、開發(fā)和部署人工智能應用，將人工智能潛能在各個領(lǐng)域中充分釋放，如智能工廠、無人駕駛汽車、體育、欺詐檢測、生命科學等等。