Cambridge Consultants 在本周于慕尼黑举行的 GTC 欧洲大会上展示了一款由深度学习驱动的应用程序。使用此应用程序，您只需拿起笔来描画几条线，然后观察，即可看到应用程序将您的涂鸦作品变成了七种风格（从约瑟夫·马洛德·威廉·透纳的阴郁的油画到色彩丰富的波普艺术）之一的艺术品。
NVIDIA 首席执行官黄仁勋先生于星期二在 GTC 欧洲大会上发表主题演讲，这个演示让前来聆听演讲的 3,000 多名嘉宾惊叹不已。
黄仁勋先生甚至在主题演讲中途走下舞台，拿起笔勾勒了一个经典的 NVIDIA 徽标和一个男人的轮廓 – 这款应用程序在他描画时将素描内容转化成了一幅毕加索风格的油画 – 这引得他露齿微笑，同时也赢得了观众的热烈掌声。
故事背景：经过精密调整的生成式对抗网络采集了 8,000 个伟大的艺术作品作为样本（这在数据密集型深度学习世界中是很小的样本数量），在 NVIDIA DGX 系统上对其训练了仅仅 14 个小时，便创建出这款能将人类输入的内容转变为令人惊奇的作品的应用程序。
利用 Cambridge Consultants 的 AI 研究实验室长达数千小时的研究，Digital Greenhouse 这个五人团队仅用了两个月的时间便创建出 Vincent 演示版。
然后，他们将软件加载到运行 NVIDIA GPU 的 PC 或笔记本电脑上，并搭配 Wacom 平板电脑一起使用。
黄仁勋先生的主题演讲结束后，GTC 与会嘉宾有机会亲自拿起笔，从 7 种风格中选择其一，来速写肖像、风景以及猫等各种事物。
“这太神奇了，”技术专家 Christoph Angerer 在看到自己速写的树变成了一副抽象艺术作品后说。
此演示与几年前引起全球关注的其他两个深度学习演示截然不同。
例如，Google 的 QuickDraw 可以快速将速写识别为听诊器或背包。
第二种类型是风格转换器，可以将伟大的艺术家风格应用到照片甚至是视频中。
但是，正如黄仁勋先生在其主题演讲时概括的那样，Vincent AI 为我们展现了这样一个世界，即人们能够设定新产品设计的高级方向，然后依靠机器在他们进行素描的过程中填充作品的细节内容。
Vincent AI 演示还证明了 DGX 和生成式对抗网络（或众所周知的 GAN）的性能。
尽管传统的深度学习算法已经通过分析海量数据实现了令人惊艳的结果，但 GAN 可以训练一个神经网络来模仿其收集的数据，训练另一个神经网络尝试找出虚假数据，从而通过更少的样本数量来创建应用程序。
Barlow 说，他的公司可以利用这个结果来解决一些实际问题，因为企业要处理的样本数量可能只有几百个，而非数十万个。
Cambridge Consultants 服务的众多类型的企业都在寻找棘手问题的答案，这对于他们来说非常具有吸引力。
但同时，这个应用程序也同样令艺术家着迷。
此应用程序好像能感受到您想用绘画表达的思想，在您绘画时能采用 17 世纪的油画或 20 世纪的现代素描风格来实时丰富您的想法。
“艺术家真的非常喜欢这个应用程序，”Barlow 说。“您学习了艺术，并加强了对艺术的理解。”