长城“最隐秘的暗门”现身******
本报记者 韩梅
近日，天津大学建筑学院教授张玉坤团队宣布，河北省秦皇岛市明长城段发现一处突门实物遗存。作为长城暗门家族中最隐秘的一员，突门生动地传承着中国古代长城建筑、军事以及文化智慧。
首次构建暗门“家族图谱”
“近几年，我们在明长城全线调研中首次构建了暗门的‘家族图谱’，并发现了其中最隐秘的类型——突门。”团队成员、天津大学建筑学院特聘研究员、博士生导师李哲介绍，发现突门的长城段位于秦皇岛附近，是2000多年前史书有关突门记载的首次实物发现。
突门作为一种古代防御设施，早在2000多年前的春秋战国时期就有类似设施的记载，《墨子·备突》篇中对突门做了专门的著述，暗门(突门)“藏于九地之下为暗，动于九天之上为突”。此后，唐、宋、明，甚至清代学者都有记述，但现代相关研究论文却寥寥无几，一直没有发现对应的实物。突门是所有暗门中最为秘密的出口，外面用一层砖砌上，从外面看和城墙一样，让敌人无法分辨。突门没有被击破的时候，完全是隐蔽状态，打仗时一旦需要出兵制敌，里面的士兵可以迅速击碎表层墙，就跟鸡蛋破壳一样，士兵破墙而出，侧面夹击敌人，甚至可以把火炮从突门推出来击退敌人。
已确认明长城有220处暗门遗存
长城的门洞就其规模而言，可以分为三类，其中较大型的是“关”，属于古代连通塞外与内地的重要地理门户，一般设有重兵屯集防守，如居庸关、黄崖关等；中等是“口”(边口)，如慕田峪口、张家口等；最小的即为“暗门”。所谓“暗门”，顾名思义，就是伪装隐藏起来、不公开的门。其所以设置乃是攻防需要。“由于历史的原因，长城上的暗门遗存较少，且散落暗处，不为人知，甚至被忽视和误解。”李哲说。
团队2003年启动对长城的研究，2004年起开始将无人机低空信息采集技术应用其中。2018年年底启动长城全线实景三维图像采集工程。4年多来，跨越10省区对明长城全线进行无盲区数字化测绘，用无人机拍摄的200余万张照片，制作完成平均厘米级精准的三维数据库，终于将明长城内外构造清晰明了地呈现在世人眼前。
暗门洞口一般宽0.6至1.6米，高1.5至2.5米，其中最窄的仅容单人、最宽的可通马匹对行；从结构上，暗门可分为石或木质过梁式和砖或石质拱券式。
时至今日，暗门实物遗存已甄别130余处，其中绝大多数为砖石遗址，集中分布于京津冀晋的蓟镇、真保镇、宣府镇、大同镇等区段。陕甘宁青明长城因夯土结构不易保存，目前仅发现2处暗门；此外依靠古代舆图整理出西部段41处暗门。许多暗门没有专属名称及门匾装饰，在已确认的220处暗门遗存中约一半属于此类。
封锁下的隐秘通道
“长城暗门(突门)的发现和挖掘，说明长城除了作为防御入侵的‘边墙’，还有另外一个身份——封锁下的隐秘通道，体现了中国古代朴素辩证的思维方式和深厚博大的规划思想，突门的发现和挖掘使得墨子时代的军事智慧有了实物传承。”张玉坤接受记者采访时说。
“暗门为人们开启了积极防御的新认知，打破了以往视长城为保守、封闭性象征的认识局限。”张玉坤说，沿着长城广泛分布、功能丰富、式样完备的暗门家族及其背后的巧思设计表明，即使是在宏大繁巨的军事工程体系建设中，古代中国人仍然执着于对政治局势、战争规律、防卫环境的细致把握，并将其贯彻于精密的工程设计之中，展现出惊人的统筹能力和严谨的实干精神。
长城国家文化公园建设对长城文化景观资源的挖掘与阐释、利用的深度与广度提出了更高的要求。团队对暗门功能、类型、分布的深入分析有助于原真性解读长城各类设施及整个防御体系的建设意图和运作机制，从整体视角撬动一系列新的遗址价值认知，引领长城文化景观资源的深度挖掘。
暗门看似细枝末节，但却能够牵引出多层次的长城历史认知。这说明无论是长城文保管理还是文化园建设，应保持对遗址细节的敬畏，立足于对长城遗存进行全面系统观察研究。
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
