人工智能，如何妙笔“生”画******

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　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

破解就医停车难需要多方协作******

　　就医停车难、医院周边交通拥堵，为群众所诟病，亟待解决。这不仅需要医院、交通管理等部门进行治理，政府相关部门也应共同协作、多方发力，利用信息化优势，多措并举，从而改善患者的就医体验。

　　1月12日晚，参加北京市政协十四届一次会议的委员们陆续报到，北京市政协委员、北京市丰盛中医骨伤专科医院院长齐越峰带来《关于解决就诊停车难，缓解医院周边拥堵的提案》。

　　诸多问题导致患者就医停车难

　　作为医药卫生界的市政协委员，齐越峰在参政议政过程中，聚焦患者的停车问题。齐越峰谈道，随着北京市机动车保有量不断增加，驾车就医成为普遍现象，而在各大医院门口，经常出现就诊患者的车辆排成长龙、等待进入医院的景象，有时患者已经看完病，家属的车辆还未开进医院。齐越峰调研发现，诸多问题导致患者就医停车难。

　　首先，患者到医疗机构就诊存在潮汐现象。齐越峰在提案中指出，周一、周二上午就诊人数最为集中，医院周边路段此时也最容易堵车，社会车辆对就诊高峰不了解，更加剧了交通拥堵。其次，中心城区的医院由于历史原因，院内停车位有限，且难以扩容，开车就诊的人数与医院内部停车位明显不成比例。

　　此外，对于医院外的道路，医院在管理上无能为力，交管部门警力有限，依靠电子摄像头监控、违法停车贴条等办法，也极易引起患者不满，更有甚者将怨气指向医疗机构。

　　齐越峰介绍说，北京市曾在2014年到2016年出台一系列政策，鼓励社会资本进入医院停车场。但从实际情况来看，在北京市内的医院建设地下立体停车库，每个车位成本高达30万元左右，投资方积极性不高。

　　患者就诊时间过长，也导致医院内的车位使用率不高。齐越峰观察，患者到了医院后，经历取号、报到、就诊、拍片、取药、治疗等环节一般需要2-3小时。大医院有时患者较多，看病至少耗费一上午，有限的车位和单次就诊时间过长的矛盾更加剧了停车难。

　　交管和医院协作疏导成为破题关键

　　如何破解就医停车难？齐越峰在提案中建议，首先应由交通管理部门牵头，加大医院周边交通拥堵情况的指挥调度。

　　齐越峰梳理媒体报道发现，2022年北京市针对重大活动、重点时期开展了30余次交通综合协调调度，及时发布预警信息为市民出行提供参考，并取得较好的效果。“随着交通数据共享、指挥调度能力进一步提升，将医院预约就诊、动态就诊人数纳入交通运行监测平台，建立交通综合协调调度机制，可以让医院周边交通更加有序和通畅。”齐越峰说。

　　交通部门要加大信息化建设。齐越峰指出，利用百度或高德等APP及时发布医院就诊人数信息、院内停车位数据，以及医院周边道路的拥堵指数，在预约和就诊人数集中时段采取交通预警和分流绕行提示，让社会车辆尽早避开医院，医院周边的交通状况或将得到改善。

　　除了疏导车辆，齐越峰建议，医疗机构要继续深入开展分级诊疗、预约诊疗、检验和化验报告的数据化，优化患者就诊的各项服务流程，缩短患者在医院的驻留时间，减少患者不必要的就医出行，也可有效缓解停车难题。

　　齐越峰还谈道，政府牵头在城区医院附近合适区域，在不影响街区景观的前提下，可鼓励社会资本出资建设立体停车场，让患者在医院附近就近下车就医。

　　文/本报记者 崔毅飞