“找课本茬”背后是平等的学习姿态******

　　用一副三角板能画出多少度数的角？“除了30度、45度、60度、75度……应该还有165度！”据极目新闻报道，四川成都两名四年级学生米之贤、廖钧宇发现课本上一道数学题参考答案“有问题”，自己找到的一个答案不在参考答案中，他们给教材编写组发去了邮件。编写组回信肯定了两名小学生的探究精神和严谨态度，表示要在教材修订中采纳他们的建议。

　　类似“找茬”“挑刺”且成功的例子，并不鲜见。2021年秋，沈阳七年级学生崔宸溪指出英语课本上蜜蜂配图配成了食蚜蝇，出版社编辑为他点赞；当年10月，上海小学生吴叶凡发现美术课本上的“树叶”应该是数亿年前的古生物“海百合”，出版社第一时间将错误进行溯源并上报修订……

　　出版社虚心接纳意见的坦诚固然值得肯定，但这些中小学生敏于思考、敢于质疑的探究精神更难能可贵。面对权威的课本，这些学生不盲从，不盲信，是其所是，非其所非，坚定地表达己见，展现出新时代中小学生积极主动求知求真的价值认定。

　　尽信书不如无书。中小学课本“千锤百炼”，经过诸多专家之手，当然经得起各种推敲，也比其他读物更精准、更标准，但这并不意味着课本就完美无缺、无可挑剔了。中小学生每天与课本生活在一起，当然最熟知课本的角角落落。很多时候，即便发现问题，一些学生也没有选择发出质疑，这恐怕仍与当下部分中小学过于格式化的教育方式有关。

　　我早年曾经做过三年中学语文老师，每每困惑于如何协调学生鲜活的认知与课本刻板答案之间的关系。我并非不知道，学生多一些深入思考，多一些触类旁通，多一些路径方法，更能打开他们的思维，但在应试考试的“硬杠杠面前”，很多时候只能收敛起来、压制回去。表现在行动上，就是把学生们的注意力聚拢到记诵上来，“背会就行了”“答案要标准”，久而久之，这种做法就会变得模式化，最终浓缩为成绩单上的数字。

　　这当然是一种让步，乃至退步，其后果，往往会在学生未来的生涯中一点点呈现。当一茬茬学生走出校门，进入更高的学府，乃至走上社会，不少人都表现出一个共同的特点，就是不会提问，只会照办。尽管我们不能、也不应该把这个结果完全归因于当初的压制质疑，但至少，当下的教育中，应该容得下孩子们表达自己的质疑。

　　此外，学生不去质疑，或者很少质疑，也与传统社会强大的因循习惯有关系。课本代表着权威，课本就是标准，这类意识往往会持续削弱大家的质疑精神。敬惜字纸也好，尊重老师也好，在很多地方、很多时候，这些观念都在无形中过滤着不同的声音。如果学生总想着从课本的纸缝中找出一些问题，难免不会被视为是“有意找茬”。

　　必须认识到，“找课本的茬”，就是一种在问题意识中学习知识的绝好路径。凡事破中有立，问题意识多了，必然会逼迫你去寻求答案，探索路径。这种钻研、探究、严谨的精神，就是创新创造的开始。

　　一方面，这会打破制式化标准模式，让学生从固化思维的桎梏中解脱出来，尝试去寻求不一样的路径和办法，看到不一样的风景。比如，从产生问题意识开始，发展发散思维，找到学习的方法，融会贯通、上下求索，一步步把课本读“薄”读透；又如，大家都来提问题，也会形成一种智力上的砥砺和激荡，这本身就是思想火花得以发生的基础。

　　另一方面，这也会产生某种超越的心理体验，由知识超越抵达价值超越，而这种超越，对于一个崭新的灵魂而言，至关重要。毕竟，课本只是一座知识的桥梁，大家可以凭借它摆渡，但却不必过度依赖它，更不能迷信崇拜它。如此，才能形成一种科学的求知精神。

　　无论如何，学习的过程，可能需要一定程度的知识灌输，以吸纳更多新知，但这不意味着学生要全盘接受。在这个过程中，学习者从姿态上是平等的，唯有时时保持求真的敏感，才能真正窥见通往新知的门径。

　　龙之朱 来源：中国青年报

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）