当下人工智能技术介入视觉艺术创作的优势与局限

姜畅

（四川美术学院）

“人工智能”这个名词在当下已经屡见不鲜了，现在说起人工智能的起源，公认是1956年的达特茅斯会议。从那一刻起，人工智能的奋斗目标就是让机器拥有人类智能。人工智能的发展跌宕起伏，经历过两次“寒冬”之后，AI在二十一世纪迎来了发展的黄金时期。现如今，AI在不同的领域均有所突破，不知不觉中人工智能技术已经无时无刻地影响着我们的生活，语音导航、机器翻译等都为当下社会带来便捷。在艺术领域人工智能也没有“闲着”，越来越多的艺术家已经运用人工智能技术创作出精彩的作品，这不仅是新兴科技的跨学科运用，也是艺术史中的重要里程碑。经过总结发现，关于人工智能技术介入艺术的讨论多数围绕人工智能创作的艺术品是否可以被称为艺术，及人工智能和艺术家谁是艺术创作的主体展开，其实这类争议是被人工智能技术工作时的表象干扰所造成的。首先，人工智能是一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，它的目的是模拟、延伸和扩展人的智能。其次，人工智能是在人类编写的、单一数字逻辑程序的基础上展开工作的，并且用于程序学习的样本仍由人类提供。最后，人工智能技术确实可以代替人类完成一部分工作，但代替的并不是人类的创造力，而是生产制造过程中的体力劳动，它并不具有意识。所以，看似是人工智能创造的艺术作品，实际上人类仍然是创作的主体，人工智能只是创作的媒介，是人的延伸。在这一立场下，人工智能技术与画笔、颜料等材料一样作为工具参与艺术创作。

一、人工智能技术介入视觉艺术创作的主要线索

人工智能技术介入视觉艺术可以追溯到1973年哈罗德·科恩（Harold Cohen）创造的AARON绘画机器人，该装置可以通过机器手臂在画布上进行绘画。二十世纪九十年代，莱昂内尔·莫拉（Leonel Moura）制作的绘画机器人同样使用机器装置模仿传统绘画方式进行创作。他在2006年创作的“行动画家”机器人（RAP，Swarm of Robots）被纽约自然历史博物馆永久安装，莫拉研究的机器人通过模仿蚂蚁的集体行为来进行工作。2014年，谷歌研发了用于混合、生成图像的AI程序DeepDream。2017年，美图影像实验室推出绘画机器人Andy，它可以生成一些插画风格的作品。2018年10月，法国艺术创作团队Obvious运用人工智能技术生成的画作《爱德蒙·贝拉米肖像》以43万美金的高价被拍走，这是第一个在大型拍卖会上成功交易的人工智能艺术品。其实，运用人工智能技术进行创作的艺术家已经屡见不鲜了，华裔艺术家钟愫君（Sougwen Chung）的艺术创作主要以人机协作为主，通过现场表演带给观者全新的体验。德国艺术家马里奥·克林格曼（Mario Klingemann）通过屏幕来展现人工智能生成图片的变化过程，试图给人以身临其境的魔幻感受。这样的人工智能艺术创作者已经进行了大量的实践，作为案例进行研究的材料也足够丰富，可以说，人工智能技术参与视觉艺术愈演愈烈，人工智能是未来最有发展潜力的学科之一，在未来的运用方式我们目前难以想象。

二、当下人工智能技术介入视觉艺术创作的优势

当下艺术家运用人工智能技术进行艺术创作的现象频繁出现，艺术与科技融合已经成为未来艺术的发展趋势，艺术创作从传统单一的艺术形态逐步向多元化方向发展，这不仅仅是艺术思想进步造成的，新的媒介也为艺术创作打开了新方向，当下人工智能载体作为一种新媒介在艺术创作中频繁出现，这不仅是艺术家创造力的体现，人工智能技术参与艺术创作的优势也是不可忽视的。

艺术家通过对现实生活的观察、体验、研究、分析、选择、加工，提炼生活素材，塑造艺术形象从而创作艺术作品，这是艺术创作的基本工作方式。人工智能技术在参与艺术创作的过程中先由人构建学习模型，及数字编码程序，例如，GAN（Generative Adversarial Networks）生成式对抗网络、CNN（Convolutional Neural Networks）卷积神经网络等。虽然不同的模型工作原理不同，但都是对人类大脑工作方式的模拟。然后，把所需要的样本导入学习模型内通过计算生成新的结果。可以把输入的样本看作艺术家对生活的观察、体验、研究、分析、选择的生活素材，通过人工智能装置进行加工、提炼产生艺术作品，从这个过程来看，人工智能技术代替艺术家完成了一部分工作，艺术家的工作量相对于传统工作方式有一定程度的减少。这并不意味着艺术家在此过程中缺乏主体性，人工智能程序与Photoshop、Illustrator等计算机图像、绘画处理软件在艺术创作中扮演的角色相似，只是后者与前者相比不够“智能”，实践过程中需要人通过鼠标一步步下达命令，而人工智能程序在编程之时就已经写好下一步应该怎样做了。就学习能力而言，人工智能程序与人脑相比也有一定优势，人类并不能在短时间内消化庞大的样本，而人工智能可以做到，艺术家可以把短时间内无法完成的任务交付于人工智能从而减少艺术家本身的工作量。另外，即使是最优秀的人在工作的过程中也难免出错，而人工智能可以在重复、烦琐的工作中避免错误的出现，它并不会因为无聊的重复而产生情绪，也不会因为粗心大意而使工作出现漏洞，人只需要在程序编辑的过程中避免错误即可。但人工智能技术代替的并不是人类的创造力，而是单调的体力劳动，被代替的这一部分劳动无论是机器完成还是人类完成效果都是一样的。总之，人工智能技术在一定程度上可以减少艺术家的工作量，但艺术创作的重点仍然是内容与形式的统一。

从二十世纪开始，艺术形态逐渐多元化，毕加索、杜尚等人的出现颠覆了以往艺术创作的形式，用于艺术创作的媒介更为广泛。二十世纪二十年代先锋派用于艺术创作的现成品也无法满足艺术家的需求，艺术史仍然在不断推进。艺术不再用严格和不可接近的方式表现文化及历史，而是用一种仪式性回忆的方式，或者根据观众的教养程度，用娱乐表演的方式进行展现。计算机在二十一世纪的逐步普及使得运用计算机进行艺术创作的现象频繁出现，不同的计算机技术在一定程度上导致最终作品形态的不相同，基于计算机技术的人工智能技术也在不断地参与艺术创作。从1956年到现在，作为二十一世纪三大尖端技术之一的人工智能已经发展了60多年，虽然已有一定的历史沉淀，但AI技术参与艺术创作仍然没能实现普及，相对于整个艺术领域来说，有人工智能参与的艺术创作仍然较少，为数不多的此类艺术作品能够带给观众一些新的体验，即使现成品、观念艺术等在当下已经不足为奇。艺术家对已有的视觉经验并不满足，整个美术史就是艺术家不断创新和突破的过程，艺术家试图运用新的媒介来进行艺术创作，相对新颖的作品形态也在一定程度上带给观者全新的体验与震撼。我们可以看到，美术史的发展和科技的发展有密切的关系，管制颜料的出现使得艺术家外出写生更加方便，照相机的发明更是改变了艺术家对绘画的思考，人工智能技术很可能为艺术家带来全新的工作方式，尽管现在看起来人工智能技术参与的艺术作品形态仍较为新颖。

正是因为人工智能技术在艺术领域的表现较为活跃、所体现出的优势相对明显，所以人工智能技术普遍被人们看好，艺术创作将融入更多的新型科技已然成为一种趋势。其实在其他领域人工智能已经取得了相当优异的成绩。从1997年5月IBM公司研制的“深蓝”（Deep Blue）程序击败国际象棋大师卡斯帕罗夫到2016年3月谷歌的AlphaGo击败人类围棋选手李世石并在2017年5月击败柯洁，2018年Alphafold破解了出现五十年之久的蛋白质分子折叠问题，我们不难看出人工智能的潜力。所以，随着人工智能技术的更新迭代，在艺术创作中的优势也会越来越多，这无疑会加速艺术创作的创新，人工智能技术可能会像现在的Photoshop一样频繁地出现在艺术创作中。

三、当下人工智能技术介入视觉艺术创作的局限

虽然艺术家运用人工智能技术进行创作的案例逐步增多，人工智能技术的优势也如此明显，但人工智能技术仍然没有普及，本文认为目前AI技术在艺术创作中存在一定的局限性。

AI技术在实用性方面有所欠缺，对样本数据的需求、机器的硬件问题都会造成这一问题的出现。首先，正如上文所述，不论何种算法的人工智能程序在工作时都需要对样本数据进行学习，样本数据需要人类提供，我们无法保证每一种类的样本都是已有的或已准备好的。样本收集这一过程的工作量无疑是巨大的，样本数据越完善人工智能程序才越显“智能”。以《爱德蒙·贝拉米肖像》为例，此件作品便是以十四世纪到二十世纪的15000幅欧洲肖像画为样本而产生的，15000幅图的收集和整理需要多个人来完成。对于大多数人来说，完成这样的作品并不现实，普通艺术家没有如此规模的团队进行协助，这在一定程度上限制了人工智能技术的普及。其次，机器的硬件问题也不容小视。计算机的算力在一定程度上决定了工作效率，视觉艺术对机器的显示功能要求颇高，所以在显示功能方面也有一定的要求，由此可见，对于机器硬件方面的需求不单是某一方面达标即可，而是综合性能的卓越。所以人工智能技术运用于艺术创作在当下成本较高，缺乏一定的实用性，但是该技术仍在更新迭代，在未来它一定很有竞争力。

虽然人工智能技术试图在不同领域展开普及，但就目前来看在艺术领域的普及程度仍然不高。上文提到的DeepDream在2014年开源，这一举动在一定程度上确实使得更多的人可以运用人工智能技术进行创作，但仅就一种或几种人工智能程序的开源是远远不够的。在艺术创作的过程中，艺术家能自主编程更为重要，运用已经设定好的AI程序在一定程度上会限制艺术家的主动性。DeepDream是在CNN的基本逻辑下构建的，在开始程序启动之前，需要把任意一个图像输入CNN中，此时程序会输出一个结果告诉我们输入的图像是什么类别的概率是多少。然后需要我们对想要生成图片的类别做一个设定，CNN会对比输出结果和想要生成图片之间的误差从而生成一个新的图像。我们不难看出，即使是开源软件能被更多的人使用，但其工作原理并不会改变，艺术家的主体性在其中并不能完整体现，因为艺术家无法更改CNN的参数。作为为数不多的几个开源软件，DeepDream已经尽其所能，但艺术创作不是简单的体力劳动——通过简单的工具机械地重复，重要的是艺术家主体性的体现和创造力的发挥，这类设定好参数的AI程序，即使开源也无法满足创作者的需求。

经过对运用人工智能技术创作的艺术家进行分析后发现，大多数此类艺术家都有跨学科的学习背景。以人机协作类作品闻名的加拿大华裔艺术家钟愫君是麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的前研究员，此实验室致力于将科技、媒体、科学、艺术和设计跨学科融合。早期运用人工智能技术进行艺术创作的代表人物哈罗德·科恩（Harold Cohen）在接触人工智能前已经是一位成熟的艺术家，他于1950年毕业于伦敦大学斯莱德美术学院，并且参加了威尼斯双年展这样的大型展览。二十世纪六十年代末，他前往加州大学圣地亚哥分校艺术系并参与了该学校的计算机项目（CDC3200项目），正是在这里他开始了与人工智能的“合作”。Patrick Tresset是机器人写生方面的专家，他在伦敦戈德史密斯学院获得了艺术和计算机技术的双硕士学位，所以对于人工智能技术的掌握已经非常熟练。其实艺术和计算机两门学科相差甚远，所以这样的跨学科人才也较为稀少，人工智能技术在视觉艺术创作中的局限不仅有实用性的问题，可以自主研发人工智能程序并运用于艺术创作的人才相对来说也不够充足，这不仅需要充分地理解艺术和人工智能，更需要在实践中实现二者的嫁接。所以在这种情况下，人工智能技术在艺术领域普及仍然需要一段时间的发展、迭代。

人工智能在当下面临的问题正是该技术进一步突破需要解决的主要困难，由于艺术创作本身的特点，人工智能技术在艺术领域中的发挥优异与否也不像在棋类游戏中以取得胜利为目标这般明确，在艺术创作中面临的问题往往是综合性的，我们无法判断什么样的艺术创作是最好的。所以，本文认为人工智能技术在视觉艺术创作中的局限在一段时间内仍会存在，但更多交叉性人才的出现最终会解决这些问题。

四、结语

人工智能的历史虽然不长，但对社会生活的影响是巨大的，或许强人工智能时代的到来会彻底改变艺术创作的方式，当纳米机器人与人类高度融合，人类脑中的模糊意象可以通过机器人直接传送至他人脑中，可能很多艺术形态会被彻底淘汰，人类也不再是单纯的自然人，而是以一种结合体的方式存在，强人工智能时代的画面我们目前无法全部想象，或许人类的担心也会出现——未来机器人与人进行博弈从而成为人类的主人，人工智能已经创造了太多的不可思议。就当下来谈，人工智能技术已经成熟，也在一些领域“战胜”人类，但是人工智能在艺术创作中的局限我们不可小视，它的发展需要脚踏实地的工作者共同完成。对于艺术家来说，随着时间的推移，越来越多的新媒介出现，这都可以为艺术创作所用，对于新科技我们不应该排斥，这是时代所需。但是人工智能程序的智能程度并不能决定作品的成功与否，新的科技参与创作只是起到锦上添花的作用，艺术创作的关键还是艺术家选择的媒介是否适用于该作品的内容。