本文介绍了幽默艺术家Janelle Shane训练神经网络系统，对编织艺术推陈出新，与编织爱好者共同设计风格独特的织物的经历。作者Alexis C. Madrigal对神经网络的创造性十分认可。本文编译自The Atlantic题为“SkyKnit: How an AI Took Over an Adult Knitting Community”的文章。
神经网络与艺术
近五年来，神经网络这种机器学习技术在人工智能领域已成为主流。Janelle Shane非常特别，她竟用神经网络制造幽默。
也许你曾看过她为情人节设计的心形标语。神经网络经过训练，可以批量生成让人啼笑皆非的“甜言蜜语”，像是“亲爱的我”“爱的小面包”““我的胖狗熊”等等。
也许你还听过这几种颜色：喇叭绿，免费红，公牛乳色。这是她训练神经网络对RGB256色自动命名的结果。
还有她为万圣节服装设计的新名字：朋克树，迪厅怪兽，斯巴达甘道夫，星舰狂鲨，还有蒙面箱子侠。
她的最新计划蓄势待发，预备将幽默艺术推陈出新。受到编织爱好者论坛Ravelry上一位用户的启发，她整合了500多种编织方法，训练神经网络输出新的织法，结果竟然和论坛上一些人不谋而合：她们也想出了这种织法。
“我脑海里有个念头一直挥之不去。研究编织方法，能为纺织爱好者和电脑程序之间构建一道桥梁，这是非常有意思的。”Shane还提到：“电脑程序会输出一大堆我看不懂的织法，但织工看到之后可能会觉得那真的很有趣。”
尽管你不一定愿意为这些新奇古怪的产品慷慨解囊，但这件事本身却饶有兴味。Rivalry论坛一名叫Citikas的用户就做了这个“吃螃蟹的人”，在论坛上展示了自己按说明织出来的“翻领披肩”。它看上去的确怪怪的，但也不失独特的魅力。
论坛里把整个计划命名为Skyknit，Shane戏谑地称作是一场“欢乐的灾难”。
Ravelry论坛用户citikas展示的“翻领披肩”图案
运用神经网络进行复杂的计算处理，这个概念已经提出了数十年。但直到近十年，数据组，芯片制备与计算能力三者的进步才终于将神经网络发展为实用的技术工具。目前我们已经开发出多种类型的神经网络，以满足用户不同的需求。例如，利用神经网络进行多语种的Google翻译;用于图片的自动识别与归类的软件;还有用于Facebook界面新闻推送的程序。可以说，神经网络已经渗透到技术领域的方方面面。
不同的神经网络都有个共同点：它们需要接收海量数据，然后为其建模。成功拟合数据后，可以大胆冒险，尝试进行预测。遗憾的是，我们很难将神经网络的工作原理可视化，也很难阐释清出背后的数学知识，因为模型中的数值可能具有上百个维度，而我们人类的生存却是局限在三维空间当中。但热衷于神经网络研究的Robin Sloan曾说过：“那又怎样呢?事实证明，即使你想象不出这样的多维空间，它还是有用的啊。”
神经网络潜移默化地渗透到其它领域，由此催生出一种新的艺术形式。与旁人不同，艺术家们利用神经网络，探索潜藏于广阔而神秘的世界间的奥秘。他们会思考这样的一个问题：当机器接收并理解了人类输入的数据后，它们会如何认识这个世界?最有名的，莫过于Google的Deepdream，它向我们证明了，神经网络如何利用输入的原图像对其材质、触感以及意象等进行处理，从而输出绚烂的幻觉图案。
此外，神经网络经过训练，可以像人类一样绘画;还能“舞文弄墨”，斟酌词句。诗歌，散文，电影剧本创作都不在话下。但这些实验都是在计算机的虚拟空间内进行的。在这个空间中，字母已经不再是白纸上具有某种形状的墨块，而是被定义的字符;图像也不再是帆布上的油彩，而是像素块的有序排列。
