人工智能是一门融合了计算机科学、图形学、生物学、语言学等学科的前沿科学。随着电子硬件的发展和算力的提升，人工智能的技术理论逐渐走向落地，各种应用和设想层出不穷，丰富了其内涵和外延。

「AI 收藏夹」将会与大家分享一些 AI 领域实用和有趣的文章和工具，与大家一起见证技术的创新与变革。

文章

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用卷积神经网络（CNNs）鉴定油画

2017 年 11 月 15 日，一幅耶稣的肖像在纽约以 4.503 亿美元的价格成交，这是迄今为止最昂贵的易手画作。然而，很多专家对这幅画的真伪提出质疑，指出画作经过修复，或非本人所做。

确定一件艺术品是否是真迹，需要对艺术家的风格和技巧进行精微的判断，这项任务很适合交给卷积神经网络（CNNs）。上图就是将神经网络应用于伦勃朗的画中。暖色部分表示，机器学习画师作品后判断该部分画作更有可能是真迹[1]。 

在医学方面，巨大的组织学样本全幻灯片图像可能有数十亿像素大小，其中的细节信息同样非常丰富。科学家们正在尝试使用卷积神经网络自动化分析病理图像，捕获肿瘤细胞的表征。

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在未来

还会有「婚礼摄像师」这个职业吗？

这篇文章[2]提出了一个设想：我们可以用 AI 自动处理视频剪辑。

让我们想象一下这个场景：婚礼上，亲朋好友们用手机录下现场的精彩瞬间，他们在同一个 App 里进行实时协作，AI 会自动根据光线、机位、声音效果检测每一段视频的质量，并自动剪辑其中精彩的段落。当新人接吻时，AI 还会识别到需要特写的场景，给手机一个反馈，触发手机拉近特写。这种多机位拍摄、多人协作的摄影模式，让摄影成为一种社交体验。你会期待这种「摄影社交」吗？

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李逵变李鬼？

AI 改变视频制作范式

想象一下，你输入几行文字，一个明星就会在几秒钟内说出这些话。

计算机图形学家 Maneesh Agrawala 创建了一个视频编辑软件，只要有充足的原始视频，他就能让任何一个人说出他们没有说过的话。这些视频非常逼真，被称为「深度伪造」（Deepfake）。有了这项技术，电视和电影可以避免昂贵的重拍，声带受损的人可以用这项技术恢复他们自然的声音[3]……不过，关于「深度伪造」的伦理边界在哪里？这也是值得我们思考的问题。

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用 AI 预测事故热点

通过分析过去四年的路况数据，AI 分析并预测出多个事故高风险区域（如右侧中部的圆点所示），而实际上这些地方暂未出现过事故。随后几年，这些地方真的出车祸了。

这篇论文名为《基于卫星图像和 GPS 轨迹的高分辨率交通事故风险地图推断》[4]。作者使用 AI 分析大量的卫星地图、 GPS 轨迹、道路地图和历史事故，生成了一张高分辨率的事故风险地图。

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Feminist 机器人挑战我们的性别偏见

你有没有注意到，语音助手的声音默认都是女声？面对羞辱，语音助手可以反击和显得「不温顺」吗？

在这篇文章[5]中，作者做了一个儿童实验：女性语音助手将会反击那些含有性别歧视的语言。人机交互或许有可能纠正性别偏见、影响人的行为，而这个实验本身也正代表了一种立场。

工具

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DeepFaceLive 实时换脸

🌟 功能： 

• 对输入的摄像头视频流或本地视频文件进行实时换脸

👀 亮点：

• 五官无违和感

• 不同性别也可以替换

• DeepFaceLab 中已有训练好的模型可使用

👉 地址：

https://github.com/iperov/DeepFaceLive

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lxi.ai 让你的网页书签拥有「神经网络」

🌟 功能：

• 根据网页内容的不同，为书签页自动打上标签

• 根据标签，生成「神经网络」，标明关联性

👀 亮点：

• 通过 Chrome 插件收集和管理网页书签，方便

• 重合度较高的书签将会自动关联，形成复杂的网络

👉 地址：https://lxi.ai/

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用 AI 让老照片焕发新生

🌟 功能：

• 修复划痕

• 色彩增强

• 面部增强

👀 亮点：

• 友好的图形用户界面

👉 地址：https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

参考资料：

[1] 卷积神经网络鉴定油画：https://spectrum.ieee.org/this-ai-can-spot-an-art-forgery

[2] AI 自动剪辑视频：https://spectrum.ieee.org/ai-video-editing

[3] 「深度伪造」视频：https://hai.stanford.edu/news/how-ai-changing-video-editing

[4] AI 预测事故热点：https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/He_Inferring_High-Resolution_Traffic_Accident_Risk_Maps_Based_on_Satellite_Imagery_ICCV_2021_paper.pdf

[5] 语音机器人挑战性别偏见：https://spectrum.ieee.org/human-robot-interaction

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Zilliz 构建了 Milvus 向量数据库，以加快下一代数据平台的发展。Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。

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