【转载】Prisma后又来了Ostagram，人工智能技术正在改变社交玩法

【转载】Prisma后又来了Ostagram，人工智能技术正在改变社交玩法不过，人工智能产品还需要更通晓人性...



不过，人工智能产品还需要更通晓人性，提供更多价值，才能保持用户黏性。

图片社交软件又出现了新玩法。

在Prisma 潮渐渐消退后，很多人发现了一个名为Ostagram的网站。它同样诞生在俄罗斯，与Prisma一样，在Ostagram网站上上传一张目标图片，再在其数据库中选择一幅“风格图片”——它们大多是一些名画、漫画，这款软件就会为你自动将目标图片“画”成与风格图片画风相同的一张新图片，而图片上部的分享和点赞标识，让这个平台具备了简单的社交功能。



Prisma和Ostagram使用的都是人工智能技术中的深度机器学习模型“卷积神经网络（CNN）”。在这一技术普及之前，我们接触到的图片滤镜，大多是通过对像素点的逐个计算和蒙版覆盖实现图片美化的。而现在，计算机可以学习这些名作的绘画特征，根据另外一张图片的构图，绘制出一副新的作品。

就在Prisma走红的一年前，Google公布了图像处理程序DeepDream，它使用的是一种名为Inception的卷积神经网络，这个词来源于电影《盗梦空间》的英文原名。通过DeepDream制作的图片也和电影《盗梦空间》一样玄幻，这样的艺术风格被命名为“Inceptionism”。

虽然许多网友从美学上不能接受这种风格的图片，但Google此次对代码的开源，能促使这一领域的科学研究更进一步。与此同时，德国的科学家也在尝试将艺术作品与这样的技术相结合，并发表了相关论文。终于，在今年7月，随着Prisma的走红，这一技术被大众认识。



而现在从Ostagram首页上的用户作品展中不难看出，热衷于尝试的网友中有很大一部分来自中国。许多国内的创业公司也借机推出类似App，如与Prisma类似的手机应用“深黑”，在图片社交网中嵌入相关功能“inDream”的手机应用“in”。

图像领域是人工智能中相对比较成熟的领域，基础技术比较完善。“一般情况下，一个良好运作的神经网络，至少需要上百万张图片，把神经网络训练出来。大家比的是能不能收集到更好的数据，设计出更好的用户体验。” 微软亚洲互联网工程院开发总监周力向《第一财经周刊》表示。

Prisma似乎印证了这一点。从Ostagram和DeepDream可以看出，同样使用深度机器学习技术，在电脑上合成图像需要很长的时间，而用Prisma，正常情况下只需要几秒。有专家猜测，Prisma对算法做了优化，以牺牲图片的质量来提升速度，适应了移动互联网快节奏的特点。

而只有网页版的Ostagram，对画面触笔的粗细（style scale）和重力（style weight）分别有12个和10个调节梯度，用户可以选择付费调节图片分辨率和迭代次数，从而获得质量更高的图片。

然而，使用深度机器学习技术的图片处理过程无法单独在手机上完成，和Prisma一样，Ostagram也是通过互联网在线上生成图片。Prisma曾在最火的时候遇到服务器瘫痪的窘境，许多Ostagram的用户也抱怨，在网站上生成一张图片需要排队等待两天，虽然这一问题可以通过付费解决。

除了用户体验的问题，图片社交软件即便使用了一些有趣的新技术，也常常逃不出“红不过3个月”的命运。奥运会开幕前几乎人人都在玩的Prisma，现在已在朋友圈中“消失”。类似的还有同样一夜爆红的微软颜龄软件How-Old，这款使用人工智能技术识别照片中人物年龄的软件，在去年5月成为朋友圈的“爆款”，网友们或是讨论它使用的技术，或是吐槽它的识龄功能并不准确，或是质疑它所牵涉到的隐私问题。但没过多久，这片嘈杂的讨论声也随着用户关注度的下降而安静下来。

所以，人工智能这一炫酷技术如何保证这些互联产品的用户黏性也是一个问题。

“人工智能不能只‘秀肌肉’。”周力表示，“显示‘我很聪明’不是人工智能对用户的价值。目前来讲，人工智能在感官上、对话上无法跟人类相比。如果要让用户喜欢它，它一定要对用户产生一些额外的价值，而不仅仅是很酷的玩具。”

微软已在这方面有所探索。它在智能机器人“小冰”内部嵌入了多种识图功能，这些功能不仅仅局限于识别图片内容，机器还能猜测或评价图片内部的人物关系、人物衣着（当然还有之前已开发的颜龄预测）等等。因为人类本身都不能为这些内容提供一个标准答案，机器所提供的评价可能会持续激发用户的兴趣，让用户不断对产品做出反馈。人工智能产品需要通晓人性，才能提供更好的用户体验。

2010年Instagram发布，新颖的滤镜功能和图片社交方式迅速吸引了用户的注意，借助社交网站上升期的红利，它迅速成为全球最大的图片社交平台。

名字与Instagram只有细微差别的Ostagram或许也怀有这样的野心。人工智能技术正在渐渐改变社交软件的玩法，但我们仍需要等待真正具有颠覆性意义的产品出现。

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