說到人工智慧，除了某些具領先地位的應用軟體，其實我們經常會想到「假」這件事，用人工智慧完成的造假除了一些灰色產業，更成為一種娛樂方式，其中最有名的可能就是 AI 換臉，這種換臉術至今還在網路流行。
相反的，AI 應用軟體在現實帶來的「真」變化可謂少之又少。不過最近美國麻省理工學院的研究人員發現了一種與「造假」相反的 AI 研究，這種研究反而需要 AI 來點「真」的東西，準確的說是針織的東西。
這項研究讓人有點出人意料，誰能想到機器學習的能力會用在複製針織品呢？
（Source：Shima Seiki USA）
首先要回答一個問題：為什麼不能直接交給 Shima Seiki 這類自動針織機「複製」或「創造」。
關於這件事如果拿幾件自己的針織衫看一下可能就知道答案了，很多針織品實際上表面並不完全平整，商家為了滿足個性化需求，通常會在針織品做出不同針織圖案，而這些圖案的織法和其他地方不同，因為有這部分「創意」，死板的自動針織機就無法完成這項任務。
（Source：MIT）
為此研究人員有了新想法：使用自動針織機需要大量專業知識為其「編程」，所以他們想出用一種方便理解的軟體簡化流程，即便沒有相關經驗的人也能上傳自己的作品。
這仍需大量手動設置指定圖案的織法，就是機器學習有趣的地方，經由神經逆編織網路，可透過演算法學習針織法，然後將真實的織法與設計圖案結合，並轉換成自動針織機能辨識的指令。你可以將這種模式稱為「電腦編織」。
不過就如包含補充材料的論文詳述，神經網路必須計算兩個不同的東西：首先計算展示的服裝理想表現形式，然後再計算針腳。
（Source：MIT）
首先，神經網路收到兩種樣本，即作者從頭開始編織然後拍攝的針織服裝真實照片，然後由軟體合成服裝圖像。合成之後的圖片會比真實世界的照片更簡潔。
為了將設計圖案與真實圖案融合，AI 發揮了很大作用。
（Source：MIT）
然後進行 IMG2PROG，就是將圖案轉換為指令，支援將這種像「混合圖層」之後的合稱圖案導出指令。為了簡化過程，程式開發者定義了 17 條基本針織手法的指令標籤，而合成圖案會帶有這些標籤，再透過神經網路與這些標籤「交叉熵」優化，最後完成機器統計，再輸入自動針織機，大功告成。
這就是 AI 有趣的地方，它是一個人與機器之間溝通的橋梁，理解人類的自然語言、想法及創造力，並轉換成機器與數位世界的語言。
在未來，很多事你未必懂得具體達成過程，但只要有足夠想像力，AI 就能幫你變成現實。
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