解析动漫中的“日式视觉语言”：人工智能如何读懂二次元？

现在已经有人开始利用人工智能研究动漫里萌萌哒的视觉语言了。加州大学圣迭戈分校的Neil Cohn和Sean Ehly两位学者对日式视觉语言中的“词素”进行了描述与分类，并且分析了1997年到2012年最受欢迎的10本男生向漫画和10本女生向漫画，包括《火影忍者》、《进击的巨人》、《妖精的尾巴》等。他们发现，视觉语言在男生向漫画与女生向漫画并无显著差异。

那些生活在漫画二次元世界中的人，他们的生活是怎样的？色迷迷盯着美女时，他们的鼻子会流血；安稳睡觉时，他们的鼻子上又会出现气泡。一旦二次元漫画人物情绪高涨，他们就会迅速变得异常“卡通化”，就像下图这样——

（日本漫画中的代表性情绪“视觉语言” | 图片来源：Visual Language Lab）

即便不认识图中的英文，看过日式动漫的人想必也一定能理解这些卡通图像的含义。这些长久以来约定俗成的漫画元素被称作“视觉语言”，流血的鼻子和鼻子上的气泡等则被视为“视觉词素”。

人类使用口头或书面语言来交流，同时也会使用视觉图像，例如绘画。但运用视觉进行交流有其特殊性。首要的一个问题是，我们说口语，那么我们画（）?

当代的语言与认知理论给出的答案正是“视觉语言。”实证也表明，人们在处理视觉信息时，大脑的神经反应与处理口语句子相似。和口语一样，视觉语言也分为多个语种，这与各地区的文化差异有关。

在东亚流行的日式漫画建立在“日式视觉语言”上，它们与美式漫画或法式漫画差异极大。“日式视觉语言”只是一种统称，中国与韩国的许多动漫也具备这些元素。另外，“日式视觉语言”也并非只出现在动漫中，它早已渗入到东亚青少年的日常生活，你在QQ或微信上一定被类似下图中的表情萌到过。

（视觉语言萌萌哒 | 图片来源：千图）

现在，有学者开始研究生活中的这种视觉语言了。

为了研究这种视觉语言，加州大学圣迭戈分校的Neil Cohn和Sean Ehly两位学者对日式视觉语言中的“词素”进行了描述与分类。为此，他们分析了1997年到2012年最受欢迎的10本男生向漫画和10本女生向漫画，包括《火影忍者》、《进击的巨人》、《妖精的尾巴》等作品。

运用人工智能领域的图像识别与自然语言处理技术，他们分类了日本漫画中约定俗称的73个图形模式，下面便是其中的12种。他们还发现，视觉语言在男生向漫画与女生向漫画并无显著差异，只有10种只出现在某一类漫画里。他们的论文将发表在2016年新一期的《语用学杂志》（Journal of Pragmatics）上。

（雷锋网萌萌哒二次元记者友情备注：男生向就是后宫向，男主自带主角光环，所有女孩子都喜欢他一个人，其他男二男三都没人爱；女生向就是耽美番，里面全是男的，各种搞基卖腐，或者像月刊少女野崎君那样的纯爱番，男主蠢萌，女主各种追。这种狗血剧跟韩剧有些类似，但是没有那些要死要活的，只有卖萌。）

（日本漫画中的图形模式 | 图片来源：黑匣）

| 那么，他们为什么要研究漫画中的日式视觉语言？

• 从自然语言到视觉语言

长久以来，人工智能研究者的梦想便是让电脑等机器“懂”人类的语言。人工智能和语言学交叉，形成了自然语言处理这一分支。现在，机器已经能够基本“听懂”人类的语言，自然语言处理早已渗入普通人的生活。

以语音搜索与识别为例，根据德勤的报告，Google在2014年将语音识别的精准度从2012年的84%提升到如今的98%，移动端Android系统的语音识别准确性提高了25%。而在2015年5月，微软宣布实时翻译工具Skype Translator面向所有用户开放预览版，它能自动翻译不同语言的语音通话和即时通信消息。未来，科幻电影《星际迷航》中的“万用对讲机”很可能变为现实，各个地区之间的语言障碍将不复存在。

但是人类还同时使用其他“语言”沟通，例如面部表情。虽然图像识别发展迅速，理解人类的表情或情绪对于机器来说仍然困难。

• 人工智能也“看脸”

现在，机器已经能够识别人脸等图像，近年逐渐兴起的深度学习技术更是让图像识别有了巨大飞跃。

2014年，4位Google深度学习科学家发表了一篇题为“Show and Tell: A Neural Image Caption Generator（NIC，神经图片标题生成器）”的论文，展示了神经网络为图片自主拟出标题的技术。NIC堪与图片编辑相比，是一项包含视觉和语言要素的大型实验。其非凡之处在于，它将可视化图片的学习系统建立在神经网络的基础上，而后者可以用自然语言造句。

（NIC根据图像生成完整的自然语言句子 | 图片来源：arXiv）

下一步，凭借着人工智能的发展，机器或许将可以很好地理解人类的面部表情等情绪表达。许多学者认为，要将自然语言处理拓展到视觉语言，首先要弄懂这种“语言”的基本“词素”。

运用各种视觉元素来展现情节与情绪的漫画无疑是个很好的载体。如何机器能够预先知道漫画的典型视觉“词素”，也能识别出对话等文本，那么“看懂”漫画就指日可待。最终，人类的各种表情与情绪也难逃机器法眼，一个能看懂你的小冰或者Siri难道不更聪明可爱吗？