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332人工智能讓歷史“重生”
近日，一段被人工智能修復的100年前北京街景影像片段在網絡上“刷屏”。有了AI的幫助，那些原本卡頓、清晰度差的黑白畫面被還原了色彩，1920年的北京城變得流暢而生動，頗有生活氣息。有人感嘆：時間兩頭的我們，被這段影片連了起來，好像“穿越”了一樣。百年前的影像中我們看到了什么?AI修復，如何讓歷史“重生”?
AI再現歷史風貌
100年前的北京城和中國人，究竟是什么模樣？
從大全景來看，百年前的北京街景，充滿了年代感。馬路上人來人往，人流、馬車、人力車交錯而行，集市、食肆、儀仗、禮儀、買賣等，就這樣呈現在我們眼前。不少網友在微博邊看邊討論今昔的不同：“駱駝出現在大街上，是當時的運輸工具；現在要去沙漠里尋找駱駝”“100年前出來逛街的都是男人，現在女人比較多”……
這段影像由加拿大攝影師拍攝而成，而給它重新上色修復的是中國一位年輕的獨立游戲開發者大谷。原本色彩單調、輪廓模糊的人影，變得面目清晰、動作流暢，再加上后期逼真的音效，生動再現了當時的歷史風貌。
記者通過網絡聯系到了人在美國紐約的大谷，他說，自己一直在B站做繪畫、作曲等科普視頻，這是第一次利用人工智能修復歷史影像。“我從小在北京長大，對老北京的風貌情有獨鐘。”大谷說，由于當年拍攝設備的限制，我們看到的黑白影像損失了重要的色彩信息，AI可通過算法和大量的訓練打造成“火眼金睛”，先對照片進行圖像分割，區分出標志性物體，如樹木、天空、人臉、服裝等，對黑白影像場景進行彩色化處理。
“傳統的影像修復，是由藝術家們手繪，一幀幀影像重新上色，比較耗時費力，一段影片往往需要幾十到數百人同時奮戰幾十天。”他說，而人工智能做的是同樣的步驟，不過運算效率更快。他截取了10分鐘視頻，一個人用了7天時間，嘗鮮使用AI技術相繼完成上色、修復幀率、擴大分辨率，最終呈現出流暢的彩色畫面。
大谷同時表達了自己的遺憾。“這段影像的色彩，是AI自我學習的結果，不一定是歷史的原色。”他說，這次AI修復所采用的模型是從國外老電影中“學習”的，影片整體色彩比較淡，如果更好地了解歷史，能做得更準確。他表示人工智能不足的地方，也要通過訓練不斷加強。他準備讓AI程序加強“學習”，多“看”一些中國年代影片，在未來進行修復著色時將更有中國味道。
年代感的看點不少
這段“重生”的歷史影像，雖然只有短短幾分鐘，卻留下了許多有年代感的看點。
一段畫面中出現了多人互相行禮的片段，細細看來，包含了三種禮儀。比如“打千禮”，這是滿族男子下對上通行的一種禮節，流行于清代。禮儀姿勢為屈左膝、垂右手、上體稍向前俯，在清宮戲中常能看到這類禮儀。第二個禮儀是“作揖”，是漢人男子之間的見面禮——兩手抱掌前推，身子略彎，表示向人敬禮。孔子像中的孔子，也是作揖的姿態。第三個是“萬福禮”，這是漢人女子的見面禮。右手放在左手上兩手握拳，位于腹部正中央，右腳向后撤一小步，兩膝微曲，頷首低眉，微微伏身而起。“萬福”二字，出自《詩經》，最早是表示祝福的吉祥語，意為福氣滿滿。比如1987年版電視劇《紅樓夢》中，林黛玉初見賈寶玉時，賈寶玉行的是作揖禮，林黛玉行的就是萬福禮。
這段影像還閃過了一個鏡頭，是見證歷史的白色牌坊“克林德碑”。當年，京城老百姓對這個名字很“硌硬”，大家都叫它“石頭牌坊”。
1900年6月2日，德國公使克林德在此處被人開槍打死，以此事件為導火索最終引發了八國聯軍侵華和簽訂《辛丑條約》。根據德國要求，1901年6月25日，清政府在克林德殞命處開工建造一座紀念牌坊并祭祀謝罪。直到1918年11月第一次世界大戰結束，德國成為戰敗國，這座象征著屈辱的牌坊立刻成為眾矢之的，于1919年被拆除。拆除后，主體的散件被運至中央公園（今中山公園）重新組裝，題頭被換成了“公理戰勝”，在1952年召開的亞洲及太平洋區域和平會議上，為表彰中國人民保衛世界和平所做的貢獻，決定將“公理戰勝”牌改為“保衛和平”碑。
影視作品“修舊如舊”
“歷史影像一上色，好像拉近了和我們之間的距離，看完十分親切。”大谷表示，許多網友和他交流中都談到這一體會。其實，去年新中國成立70周年時，《開國大典》等經過AI和人工修復的獻禮片就驚艷了公眾，許多觀眾看后熱淚盈眶。
修復版的電影《開國大典》讓人們目睹三次戰役勝利到開國大典的歷史過程。通過人工智能深度學習的方式，老片中常見的噪點、色偏、模糊、抖動、劃痕等“小傷小痛”得以被批量化修復。但是，一些老片畫面由于損失嚴重或存在大片污漬，人工智能無法通過時間、空間信息“腦補”，在這種情況下，必須依靠有經驗的修復專家來完成。因此，專業修復師對影片《開國大典》進行了修補，總共修復了1082個鏡頭。雖然修復歷時僅40天，但這是600人每天工作20小時之后的結果。可見，人工智能實際上不能完全代替手工勞動，人機共同協作才能產生最好的結果。
為高科技裝上“指南針”
近年來，計算機視覺在人工智能和深度學習的大背景下變得流行起來，越來越多的應用場景被挖掘，圖像處理技術成為最熱門的應用之一。而深受公眾喜愛的是圖像修復功能，一鍵修復老照片等App應用，在社交網絡上掀起傳播潮流。
大谷告訴記者，AI圖像修復有許多神奇的玩法。比如人臉生成，用新婚夫婦的照片通過AI程序可以制作一張未來孩子的照片；再比如，一些人沒有童年照片，這樣的遺憾也可以通過人工智能來彌補，AI通過對其現有照片的學習和判斷，生成童年照。“你也可以通過人工智能看看自己變老的樣子。”他說。
許多科學家開始關注人工智能的注意力機制。注意力機制來源于人類的視覺注意力，即人類在進化過程中形成的一種處理視覺信息的機制。對于人工智能來說，它是機器學習中的一種數據處理方法，主要功能是減少對無用線索的關注。
目前，AI注意力和真正的人類注意力差距仍然很大。在科學家們看來，在未經充分訓練的情況下，讓AI關注人是容易的，但關注某個特定的人是困難的。目前來說，AI注意力機制更接近直覺，科學家也在研究增加模型的知識儲備，提升模型的推理能力，這樣AI才能在復雜的圖像等語境下運用注意力完成更為復雜的操作。
人工智能修復，為公眾呈現了一次遇見古人的時空穿梭之旅。然而，技術不僅僅是應用工具。對于創造和應用技術的人類而言，在法律規范和道德約束下讓技術“為我所用”，才能真正為技術裝上“指南針”，實現人類和科技的促進發展。
