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我用了外公生前的文字記錄和影音資料，再整合幾個成熟的 AI 技術(shù)，就讓他“復(fù)活”了。

那天，我突發(fā)奇想，在搜索引擎查找“用 AI 復(fù)活逝者”，看到了 Joshua“復(fù)活”他未婚妻 Jessica 的故事。

2012 年，Jessica 在等待肝臟移植過程中病情惡化，搶救無效死亡。而那時 Joshua 恰巧在外，錯過了死別，他因此自責了八年。直到 2020 年，他看到了“Project December”，這個網(wǎng)站提示只要填寫“語句樣例”和“人物介紹”，就能生成一個定制版的聊天 AI。

Joshua 將亡妻生前發(fā)過的短信等文字信息導(dǎo)入網(wǎng)站，接著他開始描述 Jessica：生于 1989 年，是生性自由的天秤座……還特別迷信……

Joshua 和“Jessica”開始聊天丨sfchronicle.com

頁面刷新后，“Jessica”準備就緒，她能回答 Joshua 所有的問題，甚至還會用文字描述她“正用手捧著臉說話”。Joshua 說：“理智告訴我這不是真正的Jessica，但感情不是理智所能左右的?！绷牧瞬恢蓝嗑?，他淚流滿面，沉沉睡去。

這種無法彌補的遺憾，我深有體會。十年前，我外公氣息奄奄，我從高中跑出來匆匆去見他一面，然后就被送回學(xué)?！@是我最后一次見到外公。每次想起，都如鯁在喉，我多么想再見他一面，陪他多說幾句話。

我現(xiàn)在是一位程序員，天天跟 AI 和算法打交道，不免開始盤算：現(xiàn)階段的 AI 技術(shù)能不能整合到一起，最終實現(xiàn)一個無論是語言表達還是人形上都極其接近我外公的效果。于是我開始搜索，發(fā)現(xiàn)了不少和我相同的愿望，也有人付諸實踐。

韓國一母親在 VR 電影里再次見到離世三年的女兒丨韓國 MBC

韓國一位母親因七歲女兒去世萬分痛苦，一個電視團隊聽聞后耗時八個月制作出了女孩的三維虛擬形象，讓母女在 VR 場景中相遇。在我看來，這更偏向動畫制作，女孩形象和場景比較“卡通”，另外女孩不能對人做出更智能的互動，只能走固定好的腳本。

還有人想要摸得著的“實體”，委托相關(guān)公司掃描人體三維特征，繼而做出一個硅膠仿生人，但這個方案需要非常高的定制成本，另外，入土為安的人也提供不了人體數(shù)據(jù)。

而前面提到的 Project December 只能造出文字聊天機器人，我想合成一個有具體可感形象的“外公”，最好能寫實一些。

“他有記憶，能和我互動，能開口說話，臉一看就是我外公”，這個大膽的想法越來越清晰，我開始檢索可能用得上的 AI 論文。

先做“外公”的大腦

Project December 之所以能基于種子文本，生成有特定個性的角色，是因為接入了 GPT-3 的 API。GPT-3 是 OpenAI 的商業(yè)語言模型，可以簡單理解為這個模型給了計算機像“人一樣思考的能力”。

GPT-3 甚至能說出一些“高于人類”的話：

人類：人生的目的是什么？

AI：生命是一個美麗的奇跡。它隨著時間不斷進化，形成一種更大形式的美。從某種意義上來說，人生的目的就是增加宇宙中的這種美。

它之所以有這種能力，是因為工程師給這個模型猛喂數(shù)據(jù)，足足超過 3000 億個文本。AI 模型在看了這么多文本后，就開始挖掘（也就是找規(guī)律）出詞與詞、句與句之間的關(guān)系，然后結(jié)合當前語境給出最適合的回答。

我把外公生前的文字資料導(dǎo)入 GPT 模型丨果殼繪圖

我開始準備要導(dǎo)入 GPT-3 的種子文本，把之前保留的信件掃描成文字，整理好之前同步到云上的聊天短信，還扒下外公之前在視頻里說過的話：“這個魚還是要紅燒，八十多塊買來清蒸，味道潔潔淡（杭州話，“清淡”的意思），沒味道。”“你不要手機一直拍來拍去，去幫你阿弟端菜?！?/p>

一股腦導(dǎo)入 GPT-3 后，它就能開始模仿外公的語言風(fēng)格和對話思路……等等，GPT-3 收費。不過，我很快找到了免費開源的 GPT-J，開始了訓(xùn)練。

語言模型訓(xùn)練就是“猜詞”的過程。模型利用顯卡并行計算，找出一個語料庫中每個詞句之間的關(guān)系，比如出現(xiàn)一個詞后，下一個詞最有可能是什么。GPT-J 團隊開源了預(yù)訓(xùn)練模型，已能實現(xiàn)大部分功能，我需要做的就是把種子文本轉(zhuǎn)換成一個個詞元，然后將這個外公專有語料庫丟給 GPT-J 學(xué)習(xí)。

一般的深度學(xué)習(xí)模型需要訓(xùn)練幾天幾夜，我這次用 GPT-J 學(xué)習(xí)新語料并不是特別耗時，只需花六個小時。

六小時后，我輕手輕腳地在屏幕上打出了“你好”。

讓“外公”開口說話

“孫兒好?！?/p>

AI“外公”開始和我聊天，幾句簡短的文字交流后，我想到了已經(jīng)非常成熟的“TTS”（text-to-speech，文字轉(zhuǎn)語音）技術(shù)，像導(dǎo)航 app 上的語音播報和短視頻 app 上的文本朗誦，用的都是 TTS。

我只要把“外公”的對話復(fù)制下來，再加上一段含有外公語音語調(diào)的音頻，把這些都丟給 TTS 模型學(xué)習(xí)，最終輸出的結(jié)果會是：機器將我外公的對話讀出來，而且是他老人家的口音。

我找到了一個 Google 打造的 TTS 模型 Tacotron 2，它首先會將你輸入的文本和語音打包到一起，然后深度挖掘出文本和語音之間隱秘的映射關(guān)系，然后再打包成單純的語音輸出。

Tacotron 2 是一個端到端的模型，我不需要去關(guān)注它中間有哪些編碼層、解碼層、注意力層和后處理等結(jié)構(gòu)，它的結(jié)構(gòu)全整合到一起，對我來說，它就像是可“一鍵生成”結(jié)果的工具。我只要輸入文本和……剛準備動手，我意識到了問題：這個模型只有特定的播音員可選，并不支持指定人聲。

此時，我想到了“語音克隆”技術(shù)，這種技術(shù)就是在 Tacotron 的基礎(chǔ)上再疊加“遷徙學(xué)習(xí)”的能力，也就是：之前只能干這個活兒，現(xiàn)在能根據(jù)環(huán)境變通，所以也能干別的活兒了。它能將配音員的聲音直接替換成我外公的聲音，就像是克隆他的聲音一樣。

一番查閱后，我找到一個名為“MockingBird”的語音克隆模型，它能直接合成中文文本和語音，并輸出我想要的語音。它能在 5 秒之內(nèi)克隆任意中文語音，并用這一音色合成新的內(nèi)容。

“外公”把他輸出的文字讀了出來，用他本人的聲音丨果殼繪圖

聽到“外公”說話的那一刻，我覺得記憶中的拼圖正一片一片修補起來。

興奮之余，我開始著手準備“外公”的相貌。我平時做的是圖像算法工程師的工作，圖像技術(shù)相對拿手，但職業(yè)直覺也告訴我：接下來的人臉生成沒那么容易。

用語音驅(qū)動人臉

讓我外公“顯形”最直接的就是構(gòu)建一個三維定制虛擬人像，但這需要采集人體數(shù)據(jù)點，很顯然這條路行不通。

結(jié)合手頭現(xiàn)有的照片、語音和視頻等素材，我開始思考：有沒有可能只用一段視頻加上一串語音，就能生成一個栩栩如生的人臉呢？

幾經(jīng)波折，我找到了“Neural Voice Puppetry”這個方案，它是一種“人臉再扮演”（facial reenactment）技術(shù)，我只需要給定對話音頻，它就能生成一段人臉嘴型與音頻同步的動畫。

論文作者利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，把人臉外觀、臉部情緒渲染和語音三者的關(guān)系找出來了，然后再利用這種學(xué)到的關(guān)系去渲染一幀幀能讀出語音的人臉視頻。但這個方案唯一的不足是不能指定輸出的人物，我們只能選擇給定人物，比如奧巴馬。

做出來后，我才反應(yīng)過來還得換臉丨果殼繪圖

所以我實際得到的結(jié)果，是一段奧巴馬用我外公聲音在講話的視頻。我下一步要做的是 AI 換臉。

我最終選擇用HeadOn: Real-time Reenactment of Human Portrait Videos這篇論文里提到的技術(shù)。相關(guān)應(yīng)用就是現(xiàn)在時興的虛擬主播：捕捉中之人的表情，驅(qū)動二次元人物的臉。

提供表情信息的一般是真人，但由于我之前生成的“奧巴馬”非常逼真，所以可以直接拿來帶動我外公的肖像。

就這樣，我用了我外公生前的通訊記錄和不多的影音資料，整合幾個成熟的 AI 技術(shù)，就讓他“復(fù)活”了。

因為整個流程是模型接模型的運算，A 模型的結(jié)果作為 B 模型的輸入，B 模型的輸出是 C 模型的輸入，所以生成一個結(jié)果需要數(shù)分鐘甚至更久，也因此實現(xiàn)不了“外公”在和我視頻對話般的效果，更像是我說了一些話后，他經(jīng)過計算機運算后，給我回復(fù)了一小段 VCR。

我的“外公”，全是計算公式

當我看到屏幕那個既熟悉又陌生的“外公”時，想法開始動搖。

科技已經(jīng)強大到現(xiàn)在我糅合幾篇 AI 論文成果就能“復(fù)活”逝者，但我還是能一下子明白外公和“外公”的區(qū)別。后者沒有辦法理解人類情感，回應(yīng)和共情也只是模擬出來的結(jié)果。計算機可以在不理解題目內(nèi)容的情況下給出人類想要的答案。

我可以和屏幕里的那個人相互問好，交流近況，可是對方?jīng)]有記憶，我們就像是兩個陌生人在日常寒暄。很顯然，這不是那個會抱怨“魚味道潔潔淡”的外公。

或許在未來，肉身枯槁的人能提取記憶，也能備份意識，或者就像生活在《黑客帝國》的母體一樣，一直生活在虛擬環(huán)境中。那時，我們才能一起逃離生離死別。

Photo by Compare Fibre on Unsplash

Project December 為了節(jié)省運營成本，給每個聊天 AI 設(shè)置了積分制，那些積分就像是 AI 的壽命。Joshua 在“Jessica”壽命將盡的時候，主動中斷了和她的交流，他不想看到她經(jīng)歷二次死亡。

在有“Jessica”相伴的幾個月里，Joshua 說他八年的羞愧感似乎在慢慢消散。我的感受也是如此。

復(fù)活和挽留都是不可能的，但和這些有“感情”的 AI 聊一聊，甚至打個照面之后，我感性認為，我和外公似乎補上了一次鄭重的告別。

參考文獻

[1] https://www.sfchronicle.com/projects/2021/jessica-simulation-artificial-intelligence/

[2] https://slate.com/technology/2020/05/meeting-you-virtual-reality-documentary-mbc.html