特写：“跳水皇后”郭晶晶的三次转折与四个建议******

　　中新社香港11月22日电 题：特写：“跳水皇后”郭晶晶的三次转折与四个建议

　　中新社记者 韩星童

　　11月22日，香港理工大学(理大)赛马会综艺馆内，掌声雷动，一袭黑裙衬粉色衬衫的郭晶晶，在众人簇拥下入场，随即向台下师生挥手致意，笑眼弯弯。

　　这是理大85周年校庆系列活动之一，邀请郭晶晶以“拨水见光·追逐梦想”为主题举行讲座。

　　演讲由一张郭晶晶运动员时期的出水照开启，那是她前半生的缩影。长达22年的职业生涯，带来荣耀，挫折与痛苦亦如影随形。“成功就是强迫自己坚持下去，因为有的时候不是看到希望才坚持，而是坚持下去才看到希望。”

　　学习跳水，对郭晶晶而言实属误打误撞。年幼的她为了克服对水的恐惧，在教练来学校挑选跳水队员时，她举起了手，“那时候我听到水，就以为是学游泳。”结果第一天走入跳水训练场地，年幼的郭晶晶吓坏了，拉着母亲的手掉头就走，被门口的教练拦住，教练说，既然来了，就试试。

　　这一试，就整整22年，试出了一位“跳水皇后”。

　　郭晶晶的人生也从这里开始转向，与跳水结下不解之缘。所以郭晶晶给予现场同学们的第一个建议，就是培养对专业的兴趣爱好，“干一行不如爱一行。”

　　2000年失落的悉尼奥运会，则是郭晶晶的第二个转折。那年她二度出征奥运，迫切地渴望金牌，导致身心状态差过预期，最终仅收获两枚银牌。“大家都在庆祝夺冠的时候，只有我万念俱灰，对不起自己这么多年的努力，也对不起教练。”

　　有同学举手提问：“当你没能达到目标，怎样与自己和解？因为我们做实验也常常失败。”引得台下一阵会心的笑声。

　　郭晶晶坦言，低潮期给予她思考的空间，促使她的心态发生转变。“我开始从自身出发，明白战胜自我是走向成功的关键，过程比结果更重要。”这令她成功卸下过重的得失心，转而享受训练。于是我们在奥运赛场上总能看到郭晶晶镇定自若地走上跳板，完成一次次堪称完美的翻转与入水。

　　“但其实我每次踏上跳板都很紧张，感到自己心脏扑通扑通跳。”郭晶晶笑道，奥运舞台永远没有板上钉钉的事情，每场比赛都是从零开始。也正是这种不确定性，当2008年北京奥运会舆论理所当然认定她必将卫冕，无形之间向她施加了压力。

　　她主动提起这段往事，是为以自身经验回应一位同学的提问：如何面对亲友的期待？她说不要太过受外界目光影响，脚踏实地做自己应该做、能做的事，自然会有好的结果。

　　而29岁选择退役，随丈夫霍启刚移居香港，又是第三次转折。“香港对我来说很陌生，当时确实很担心。”但随着时间一天天过去，她逐渐尝试融入这个拥有独特历史文化的国际都会，也能在记者的要求下相对流利地用粤语作自我介绍。

　　所以郭晶晶勉励青年人不要害怕为梦想闯荡，亦不用畏惧人生分岔路口的迷茫。勇敢追梦，必定拥有充满无限可能的未来。

　　讲座在阵阵欢呼和掌声中结束，理大学生金岳告诉记者，自己从小就是郭晶晶的粉丝，“那时候看奥运会，我都会搬起小板凳坐到电视机前看郭晶晶跳水，甚至在她入水的那一刻会激动得跳起来。”今天终于圆梦听偶像分享经验，她最大的收获就是做一件事一定要坚持，不要拘泥于中间的坎坷。

　　理大学生臧婉滢则从郭晶晶同样由内地移居香港的经验获得共鸣，“她提到刚来香港时面临朋友少、语言不通的问题，也分享了如何克服这些困难的经验，受益匪浅。”(完)

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南