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用一部4K修复版《武状元苏乞儿》,去还胶片年代的“账”

作者 李禾子
2023年8月25日 11:40

“开始的时候,我的态度还是想保留这个影片原本的样子不变,到后来,又发现它确实有些地方是可以改善的。”

在要不要修复电影《武状元苏乞儿》的问题上,导演陈嘉上坦言,他有过不少纠结。这部上映于1992年的香港电影曾是一代人的记忆,作为周星驰第一部尝试悲喜结合方式演绎的电影,《武状元苏乞儿》中吴孟达和周星驰展现的父子亲情,和无厘头背后的人生况味与现实厚度,曾打动过不少影迷。

《武状元苏乞儿》电影截图
《武状元苏乞儿》电影截图

因为电影足够经典,是让它就停留在那个年代,还是接受一次现代技术的改造,想必许多创作者都不会轻易选择后者。陈嘉上担心的地方在于,修复会不会破坏电影原本的质感。《武状元苏乞儿》最早由胶片拍摄而成,胶片本身的化学特性决定了每张胶片上的元素分布都不相同,也使胶片电影呈现出了独特的颗粒感和朦胧色彩,虽然看上去粗糙,这种质感却让不少后来的观众回味。

“现在用数码拍摄和过去我们用胶卷,有一个很大的分别在于景深。”陈嘉上举例道,胶片电影里影像的景深相对更浅,比如很多四周的画面会模糊很多,但现在的数码摄影,几乎所有各个角落都能看得清清楚楚,“其实有时候这样的一些模糊就是我们的特点,也是当年这种电影让观众都专注在画面主体上的一个好处。”

然而,胶片的问题也恰恰在于它本身的材质。很多老片都是以胶片的形式储存,胶片硝酸基片的材质非常易燃,因而对储存环境的要求很高,即便环境达到要求,存放时间一场也容易产生霉变、划痕和褪色等状况。

从这个意义上说,胶片电影有修复的必要,可是如果修复不得当,胶片电影的上述特质又很容易被擦去。

今年早前,中国电影资料馆、抖音和火山引擎开始与陈嘉上谈修复《武状元苏乞儿》的事。前者正在酝酿一个“经典香港电影修复计划”的项目,计划在一年内将100部香港老片修复至4K版本,而《武状元苏乞儿》将是这个计划公开放映的第一部影片。

4K修复版《武状元苏乞儿》官方海报
4K修复版《武状元苏乞儿》官方海报

让陈嘉上改变主意的一大原因或许是修复团队的专业态度。

中国电影资料馆(简称资料馆)作为国家电影档案专业机构,早在1982年就已经开始了电影修复的相关工作,2019年由其修复的《盗马贼》4K版本还曾入围第72届戛纳国际电影节经典单元。据中国电影资料馆事业发展部主任黎涛介绍,资料馆的修复流程大体分为三步,分别是物理修复、数字修复和艺术修复。

简言之,物理修复可以理解为电影正式修复前的准备工作,比如对影片胶片的破损部位和缺失的尺孔进行弥补,以及用超声波洁片机进行洁片,去掉胶片上的灰尘和油污等;数字修复是在用6K扫描仪将胶片转成数据文件后,由修复师进行更细致的修复,譬如去掉画面中的抖动、脏点、变形和划伤等,同时将声音的爆破音和杂音去掉,进而还原出影像的真实情况;艺术修复则是在前两步的基础上,根据一些影片的馆藏图文资料、导演阐述和摄影阐述等,尽可能还原创作者原本的创作意图,允许的情况下,还会把导演本人请来,对修复工作做进一步指导。

据品玩了解,并非所有影视作品的修复都会有“艺术修复”这一步,一些机构或公司在修复时往往会止于数字修复这一步,最终成片的效果也会以修复师的个人经验和审美为主。

陈嘉上透露,作为导演的他几乎全程参与了《武状元苏乞儿》的修复过程,从观看影片的原始胶片版本,到最后看到粗修版本给出最终意见,可以说,观众最终在资料馆影院看到的《武状元苏乞儿》4K修复版,是一个能够准确还原创作者意图的版本。也正因为这样的合作方式,给到了创作者足够的“安全感”。

陈嘉上
陈嘉上

《武状元苏乞儿》正式的修复工作历时只有一个月左右,因为发布会和正式放映的日期就卡在那里,修复团队手中的任务也十分繁重。据中国电影资料馆修复师王铮介绍,按照过去的经验,一部影片根据胶片损坏程度的不同,修复用时也在几个月至数年不等。而《武状元苏乞儿》的修复之所以能够在一个月内完成,除了由于其胶片保存得当损耗较小外,还和AIGC相关技术的应用有关。

这次AIGC修复部分的技术支持由火山引擎提供,而据报道,此次也是国内第一次有人将新兴的大语言模型技术运用到老片修复中

如果说很多人对电影修复的印象还停留在像在故宫修文物那样,是个纯靠手艺完成的工作,那么AIGC等技术的引入,可以说让电影修复从农耕时代迅速进入了智能时代。

因为火山引擎的加入,《武状元苏乞儿》的修复在资料馆原有修复流程的基础上,又增加了“算法修复”的环节。在由资料馆完成对影片的物理修复和数字基础修复后,接力棒下面就会交到火山引擎手里,进入算法修复的步骤。

AI应用于电影、电视剧和演唱会影像资料等领域的修复其实不算新鲜事,但据火山引擎视频云技术架构总监王悦介绍,大模型相较过去的AI,体现出了两大优势:一方面,大模型生成能力强,修复效果优于之前的算法,画面细节更自然;另一方面,大模型具有非常强的信息结构化能力,在学习了海量数据对后,可以在其中提炼出大量的知识并“存储”在模型参数之中,其生成空间更丰富,能够应对更多的修复场景。

而针对大模型可能出现的生成伪影或者虚假纹理等“幻觉”、在一些场景下表现不稳定的问题,火山引擎多媒体实验室也对视觉大模型做了三个层面的算法优化:

在图像生成方面,通过控制模型的边界条件、强化高质量生成空间等手段,显著提升大模型的图像输出质量;

在视频场景里,通过采用设计时域的自编码器、光流特征对齐、时域条件约束等技术手段,让大模型在修复的过程中可以使用前后帧的信息,更好地处理视频任务;

同时,火山引擎还携手Intel在算法和工程上进行了多项优化,能显著提升大模型在4K场景下的处理效率并兼顾算力成本。

引入大模型的意义在于,极大提升了《武状元苏乞儿》的修复效率。不过王悦也表示,“修复的过程中,最难、最有挑战性的并不是算法和技术,而是如何保持影片原有的艺术风格,在追求高清的过程中,尽量保证影片原有的艺术感。”

这些其实都说明,电影修复的所有环节,最终目的都是为更好地展现创作意图而服务的

更好地展现创作意图,含义其实不只局限在解决胶片在漫长存储过程中出现的种种损耗,还包括了去还胶片年代电影创作因为各种技术限制而欠下的“账”。虽然《武状元苏乞儿》已经成了很多影迷心目中的经典,但在陈嘉上看来,这部电影因为受制于当时技术条件而留下的遗憾,一直都在。

“过去我一直觉得《武状元苏乞儿》里面的红色太多了,尤其是结尾,已经是很扎眼了。”据他回忆,在90年代,电影一旦终印,能调整的东西就不多了,至多是调整一些画面的亮度,让画面看起来不至于跳光跳得太厉害。也因此,主创在影片拍摄阶段就会更有意识、更严格地去控制片场的光影,可即便现场光影已经控制得非常好,画面中的红色一跳出来,还是会让陈嘉上觉得有些“过”。

“所以这一次在修复的时候,我就特意要求大家替我把这个红去掉了一部分,把它压一下,让它没有这么突出。”陈嘉上说。

某种程度上,这种做法让电影修复的工作更增加了一种“创新”的色彩。而在全程参与了《武状元苏乞儿》修复的黎涛看来,这部电影已经可以称得上是一部新的作品,“今天我们看到的美学风格和当时导演呈现的美学风格还是有很大的不一样的。”

在被问及这次和中国电影资料馆、抖音和火山引擎的合作感受时,陈嘉上用了“感恩”来形容。他谈起香港和内地电影在电影修复这件事上做法的差异,在香港,负责电影修复的主体通常是有商业化需求的电影公司,不论是体量还是动力,与内地相比都有一定差距。“如果只凭香港电影资料馆自己的财力物力,能做的非常有限,来到内地之后感受非常不同,对一个香港电影人来说非常感恩。”陈嘉上说。

现在AI没意识,不代表以后没有!图灵奖得主Bengio最新论文:技术已不是障碍

作者 李禾子
2023年8月24日 19:39

人工智能会发展出意识吗?

今年年初ChatGPT的热潮席卷全球的时候,这一度还是许多人关心的问题(另一个问题则是AI会不会让自己失业)。不过这种恐惧和危机感,后来很快就被各种让人眼花缭乱的大模型产品取代了,绝大多数人在焦虑未来和关注眼前之间选择了后者。

不过59岁的Yoshua Bengio依然在关注这件事,就在当地时间本周二,包括他在内的一个19人团队刚刚发布了一篇长达88页的重磅论文,来论证现在的AI有无可能拥有意识。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.08708.pdf
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2308.08708.pdf

Bengio曾在2018年因深度学习的相关研究获得图灵奖,被认为是人工智能领域先驱式的人物;论文的其余作者也都是来自人工智能、神经科学和哲学领域的教授和专家。

先看结论:这篇论文认为,目前并不存在拥有意识的AI,但是以现有的技术条件,创造出有意识的AI基本不成问题

光是一句话就足够让人汗毛树立。这就好像,昨天我们还在说能在虚拟小镇里相安无事像人一样过生活的AI智能体,明天这群AI智能体就开始想着小镇外面有什么、真正的人类世界是什么样之类的事了……

是福还是祸,我们不如先来看看这篇论文的研究方法。

首先必须指出的是,关于什么是“意识”,虽然每个人都能大概讲出一些自己的理解,但在学界,意识的概念长达几个世纪以来都存在不同的定义。哲学家、神学家、语言学家和科学家对这个概念进行了数千年的分析、界定、诠释和辩论,但意识的本质仍然统一的认可、留有争议。

人工智能领域对于人工意识的理解也经历了漫长的演进。

20世纪以来,以艾伦·图灵为代表的行为主义者曾贡献了这一领域最具影响力的对意识的定义,也就是著名的“图灵测试”——如果一个测试者对无法确认身份的两个对象(一人、一机器)提出相同的一系列问题,得到的答案让他无法区分究竟谁是机器,谁是人,那么则认定机器通过图灵测试,拥有意识。

行为主义的特点是,将意识解释为一系列能被外部观察到的行为,以行为来定义意识。但这种方法也被诟病忽略了心理现象,无法解释智力。

功能主义后来取代行为主义,成为新的定义人工意识的主导思想理论。和行为主义相比,功能主义更关注大脑做了什么以及大脑功能在哪里起作用——如果有任何东西可以模仿特定的心理状态与计算过程的因果作用,意识就是可以实现的

功能主义也对事物如何工作、到底是由怎样的材质组成等等外化体现不感兴趣,就好比将任何能报时的东西都归为时钟一样,而时钟是什么 制成的并不重要,只要它能报时就行了。

尽管功能主义也被认为存在无法体现事物的思考性等问题,但它依然是现在人工智能领域较为主流的衡量AI是否存在意识的依据。

后来美国哲学家、计算机科学家Hilary Putnam又将功能主义与计算概念结合,提出了计算功能主义。简而言之,计算功能主义认为,精神世界是基于一个使用诸如信息、计算(思考)、记忆(存储)和反馈等概念的物理系统(即计算机)。

而Bengio等人此次发布的论文,对AI有无意识基础的判断依据正是计算功能主义

基础原则确定之后,接下来就进入到了更细致的“打分”环节。因为此前,学界对意识的研究已经有了一些公认的结果,比如科学家和哲学家对意识必要条件的主张等等,论文作者在研究中做的事情就是,从过往对意识研究的成果中选取一部分科学理论,作为判断AI是否具有意识的更具体的评估依据和指标

论文主要介绍了其中用到的循环加工理论(Recurrent Processing Theory,RPT),全局工作空间理论(Global Workspace Theory,GWT)和计算高阶理论(Computational Higher-Order Theories,HOT)三种科学理论。

以循环加工理论(RPT)为例,研究者将这一理论具体拆分成了RPT-1和RPT-2两个指标:RPT-1指“使用算法循环的输入模块”,RPT-2指“生成有组织、整合的感知表示的输入模块”。

在衡量一个AI有无意识时,要做的就是将其性能和这些指标进行对照。

以下是论文中详细列出的其他科学理论指标:

当然这一步并不是真的去给一个AI打分,而是要看这个AI能够同时满足以上多少指标。研究者同时也指出,判断AI有无意识并没有绝对的答案:

为了方便起见,我们通常把意识写得好像是一个要么全有要么全无的问题。然而,我们对这种情况的可能性持开放态度:一个AI系统可能是部分有意识的,或者既不是完全有意识的,也不是完全无意识的。有许多属性具有“模糊”的边界,就像一件衬衫可能是介于黄色和绿色之间的一种颜色,这样就没有关于它是否是黄色的事实。

此外,论文中也提到此次研究使用了偏理论的研究方法。这其实也和计算功能主义的原则相对应,偏理论指的是去评估AI是否满足科学理论指标中的功能或架构条件,而不是去寻找他们某些具体的行为特征,“对于AI意识研究来说,一种重理论的方法是必要的,重理论的方法是专注于系统如何工作,而不是它们是否显示出可能被视为有意识存在特征的外在行为形式”。

以上便是这篇论文用到的研究方法。

论文的下半部分也提到了一些具体的研究案例,来体现判断特定的AI系统是否具有意识的研究过程,其中就包括了基于Transformer的大语言模型和Perceiver架构,还分析了DeepMind的Adaptive Agent(一个在3D虚拟环境中运行的强化学习智能体)和谷歌的PaLM-E(一个经过训练可以操纵机器人的多模态视觉语言模型)。

不过最终结果显示,这些AI系统并没有体现出非常明显的有意识的倾向。

研究者同时写道,“我们研究的证据表明,如果计算功能主义是正确的,有意识的AI系统实际上可以在近期内建立起来。”

论文发表后,英伟达首席AI科学家Jim Fan第一时间便转发了这一消息,并表示了他对研究团队的敬佩,

“ ‘意识’一直都是AI领域大家讳莫如深的话题。这篇由图灵奖得主Yoshua Bengio参与撰写的88页论文,是对意识科学理论以及当今人工智能堆栈中可能实现的系统调查,我赞扬他们有勇气去解决这个大多数研究人员都会回避的争议性话题。”

事实上,作为世界级的人工智能专家和深度学习先驱,Bengio近年来的研究课题许多都和人工智能的意识问题相关——

2017年,他曾在arXiv上发布过一篇题为《意识先验》(The Consciousness Prior)的文章;2019年的NeurIPS大会上,他又发表了《从System 1深度学习到System 2深度学习》的主题演讲,提出了一个在当时让人印象深刻的观点:深度学习正在从直观的、无意识的静态数据集学习,向具有意识、推理和逻辑的新型架构研究转变。

而在今年3月,Bengio也参与了那场轰轰烈烈的反对各家人工智能实验室搞AI“军备竞赛”、要求其暂停至少6个月比GPT-4更强大模型研发的运动,和其他超过千名的产业和学术大佬一起在公开信上签了名;两个月后,他又发表了一篇系统分析“危害人类的AI是如何出现的”的文章。

直到这次联合发表这篇长达88页的论文,Bengio一直都在不遗余力地做那个想要警醒大家AI的未来该向何处去的人。

就像这篇论文里写到的那句话,“这篇报告还远未对这些(AI有无意识的)话题做出最终定论。我们强烈建议支持对意识科学及其在AI中应用的进一步研究。我们也呼吁,社区应尽快将建立有意识的AI系统的道德和社会风险纳入考量(尽管这并不是这篇报告所强调的主题)。”

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