最近，谷歌出了個AI畫畫網(wǎng)頁，機器人也能畫畫了？！所以，AI在未來有可能取代藝術(shù)家嗎？
最近，谷歌出了個AI畫畫網(wǎng)頁，美院老師邱志杰出了個AI學生，連手機軟件都出了AI濾鏡，人類的最后一塊凈土——藝術(shù)對于機器人來說似乎也只是小菜一碟。
有獨立藝術(shù)闖作能力的“AI畫師”真的存在嗎？國際象棋這種理性領(lǐng)域比不上機器人就算了，這下連感性領(lǐng)域都要被AI侵占了？作為一個不服氣的人類，我倒要看看，究竟什么樣的AI能夠代替藝術(shù)家？但首先，讓我們再仔細看看這些畫兒——
藝術(shù)，離不開藝術(shù)創(chuàng)新。
這些AI作品確實可以通過圖靈測試，但它們具有藝術(shù)創(chuàng)新嗎？藝術(shù)家的任務，從來都不只是畫得像或者畫得美，而是產(chǎn)生新的風格、新的理念、新的視角，沒有創(chuàng)新就沒有藝術(shù)，而這正是憑借單純數(shù)據(jù)和算法的堆積很難達到的。
拿鋼琴打比方，如果只拼準確度和速度，鋼琴機器人可以輕易打敗朗朗；但是彈鋼琴不只是按準琴鍵，每個鋼琴師的手指都有各自的accent（即口音、重音），輕重緩急的變換、個人風格的詮釋，這些都是機器人難以自創(chuàng)的。
因此，我們僅憑“創(chuàng)新（creativity）”這一點，就可以輕易排除掉幾位AI選手——
▼ 這位德國的AI選手，可以將任意一張照片，變成梵高、蒙克、畢加索等風格的畫作。
▼ 這位法國的AI選手“保羅”，可以利用攝像頭，十幾秒之內(nèi)將對面的人畫成一張素描。
基本上，這些選手，或者是一個稍高級點的濾鏡，或者就是一串顯而易見的重復代碼，基本都不具備藝術(shù)創(chuàng)新的能力。
那么，藝術(shù)創(chuàng)新是什么？
這個問題，可以說是所有AI藝術(shù)家的核心問題。我想，在這個方面，下面這幾位選手或許更具有參考價值——
第一位選手 Cloudpainter
挑戰(zhàn)人類宣言：沒有什么是“深度學習”搞定不了的，包括創(chuàng)新力～
還記得當初那個靠深度學習打敗國際象棋世界冠軍的阿爾法狗嗎。在美國，Pindar Van Arman同樣用深度學習教會了他的AI機器人Cloudpainter如何用紙筆和顏料畫畫。
用這種方式，cloudpainter打破了機械繪畫的單一性和風格傾向，它不僅能夠記住以往的作品，嘗試自我優(yōu)化，隨著時間不斷發(fā)展自己的風格，還能通過攝像機自我觀察，隨時進行調(diào)整。
這種不斷學習的方式，使cloudpainter成為了一個不斷在學習中的、不斷獨立地發(fā)現(xiàn)規(guī)律、掌握規(guī)律的“繪畫學徒”。
那靠這種勤勞刻苦、天天復習的方式，到底能不能得到創(chuàng)新力呢？
其實，本質(zhì)上來說，cloudpainter依然只是畫畫的媒介，而Pindar本人通過為機器人選擇繪畫對象，以及大海撈針般地挑選成品，成為了事實上的創(chuàng)意主體。
但cloudpainter也有一定的自主的能力，他可以在多個畫布上隨機改變算法產(chǎn)生多個畫作，并且根據(jù)這些畫在ebay上拍賣出的不同價格進行自我調(diào)整，在上千張無意義重復的畫作之中，時不時能產(chǎn)生一些藝術(shù)驚喜。
但是，驚喜不代表創(chuàng)新，只能代表算法中混入了一定的隨機性，一只猩猩在打字機上亂按個上千億年，說不定都可以打出來一部哈姆雷特。
cloudpainter「 the hunter」
如果你拿cloudpainter最經(jīng)典的這幅“獵人圖”跟安迪沃霍爾的量產(chǎn)藝術(shù)作比較，會發(fā)現(xiàn)安迪沃霍爾不過是在單一畫面上調(diào)整了兩個顏色而已，自己畫的成分可能都比不上cloudpainter。
Andy Warhol 「 Marilyn Monroe」
但是，正由于沃霍爾選擇的兩個顏色如此喧鬧而原始的、充滿時代張力的、史無前例的沖撞，使得它即使被拿來流水線生產(chǎn)，也依然有無數(shù)人買賬。而缺少自創(chuàng)性和前瞻性的cloudpainter，卻恰恰無法對顏色組合的可能性產(chǎn)生概念。單單這兩個顏色的選擇，就是cloudpainter永遠難以逾越的鴻溝。
一號選手取代指數(shù)：★☆☆☆☆
總結(jié)：自我學習學不來創(chuàng)新，最多學成畫匠
第二位選手 Deep Dream
挑戰(zhàn)人類宣言：藝術(shù)創(chuàng)新，就是一場顱內(nèi)的神經(jīng)元飛行?。?！
如果你看過西部世界，你應該還記得故事開頭科學家們在機器人身上實驗的那個概念——Reveries，即遐想，冥思。
通過給機器人一段往世的記憶，使得機器人在日常運行時，容易被現(xiàn)實事件觸發(fā)而遐思翻飛，從而更具人性之美，但正是由于這份“遐想”，使機器人產(chǎn)生了自我意識，激發(fā)了反抗。
這個故事給了所有人一個值得探討的概念——想象力，會不會就是自我意識之源？而自我意識，又正是創(chuàng)新力的來源。
果不其然，立即有人利用“遐想”的概念，讓電腦嘗試用想象力作畫——谷歌發(fā)布的視覺工具deep dream采用了類似人腦神經(jīng)元的方式，運用機器人“潛意識”記憶庫中的“聯(lián)想力”，來模仿人類的想象力。
比如一張?zhí)炜盏恼掌?，用低層的神?jīng)元去處理它的質(zhì)感，就會形成梵高一樣的筆觸；而用高層的神經(jīng)元去處理它，就會將抽象慢慢變成具象，形成城市、建筑、動物的形象……
通過這種方式，deep dream對這個世界展現(xiàn)出了獨特的認知，創(chuàng)作出類似藥物反應般的鬼畜幻象。
那這種方式，能夠被稱為藝術(shù)創(chuàng)新嗎？
紐約藝術(shù)評論人Jerry Saltz說，deep dream只是在原有的圖形內(nèi)，填充隨機的圖像，這種方式尚不能完全被稱為具有創(chuàng)新性的藝術(shù)創(chuàng)作，只能說是初期的嘗試。但是按照這種方式進化下去，或許可以模仿出人類創(chuàng)意的產(chǎn)生機制。
二號選手取代指數(shù)：★★☆☆☆
總結(jié)：想象力，或許是解鎖人性的鑰匙
第三位選手 AICAN
挑戰(zhàn)人類宣言：創(chuàng)新力，不過只是一串公式～
美國Rutgers’ Art & AI 實驗室認為，創(chuàng)新力就是一串公式——
創(chuàng)新力 ＝ 自創(chuàng)性 X 影響力
自創(chuàng)性，即獨一無二性，與之前的畫作相似越多即自創(chuàng)性越低；而影響力，則代表了創(chuàng)新對于藝術(shù)發(fā)展的意義，你可以在本子上隨便畫幾個圓圓叉叉，但那不是創(chuàng)新，真正的創(chuàng)新是會引發(fā)后世的大量模仿、借鑒和致敬的。
通過這兩個數(shù)據(jù)的分析評定和整合，就可以得到藝術(shù)史上所有畫作的創(chuàng)新度。比如達芬奇最出名的蒙娜麗莎，通過大數(shù)據(jù)運算得出的創(chuàng)新度得出，它的創(chuàng)新力其實低于許多并不出名的作品。
要讓AI創(chuàng)造出有創(chuàng)新力的作品，首先得讓機器知道什么是創(chuàng)新，通過對所有名畫的創(chuàng)新性的運算和整合，Rutgers’ Art & AI 實驗室創(chuàng)造出了一個名叫AICAN的AI系統(tǒng)，來產(chǎn)生最符合大數(shù)據(jù)對于創(chuàng)新度的要求的、與之前所有藝術(shù)風格背道而馳的藝術(shù)作品。
這種純粹依靠大數(shù)據(jù)的方式，使人不免懷疑AI創(chuàng)作過程中新意產(chǎn)生的來源。僅在依托藝術(shù)史的同時推翻藝術(shù)史，是缺乏源頭活水的。果不其然，AI生產(chǎn)出的大數(shù)據(jù)畫作，確實很難讓人發(fā)現(xiàn)新意。
紐約雜志藝術(shù)評論人Jerry Saltz評價說：AICAN的畫作屬于看似前衛(wèi)的當代畫中風格平庸的那一類，已經(jīng)在當代被人重復過一千遍?；蛟S僅憑大數(shù)據(jù)得出的創(chuàng)新公式，并不能徹底還原復雜而神秘的藝術(shù)火花。
三號選手取代指數(shù)：★☆☆☆☆
總結(jié)：創(chuàng)新不會是一道公式，或一串數(shù)據(jù)
看到這里，你應該發(fā)現(xiàn)：無數(shù)個AI選手試圖用各種各樣的方式來達到藝術(shù)創(chuàng)新力，前路卻依然渺茫?？梢姡?/span>先有靈魂，才有創(chuàng)新；先有創(chuàng)新，才有藝術(shù)。
最后回到那個問題：AI能代替藝術(shù)家嗎？
BBC著名測試“Will a robot take your job?”（機器人會取代你的工作嗎）對藝術(shù)家給出的答案是——難，非常難，可能性大概4%。
能被AI代替的藝術(shù)行業(yè)，都是那些生產(chǎn)重復性設(shè)計、本身就很容易被取代的藝術(shù)工作。然而真正的創(chuàng)新，還是得掌握在人自己的手里，畢竟機器很難產(chǎn)生原本不存在的東西。只要你具備藝術(shù)創(chuàng)新能力，就永遠不用擔心被機器人取代啦～
藝術(shù)AI的優(yōu)勢只在于對“重復性”的掌握，即對數(shù)據(jù)的總結(jié)和計算，而不在于創(chuàng)新。AI在創(chuàng)新方面的優(yōu)勢可能都比不上一頭會畫畫的大象。但是正因為對這種對重復性的掌握，使得藝術(shù)AI具有非常廣闊的發(fā)展前景——
▼ 快速生產(chǎn)臨摹品、模仿品和設(shè)計花樣，有利于大眾藝術(shù)的量產(chǎn)，比如海報生成、產(chǎn)品花紋生成、版面設(shè)計生成、人像素描……
▼ 準確掌握筆畫特點，鑒別藝術(shù)品真贗，比如識別范丹齊格的筆觸法、畢加索的筆畫分割。
▼ 為節(jié)省藝術(shù)家重復勞動而進行輔助繪畫，比如電腦游戲造境，比如學前美術(shù)教育。
所以，我們應該探討的并不是什么取代不取代的問題，而是我們可以用藝術(shù)AI去做些什么。想要提高你的藝術(shù)創(chuàng)新能力，不如好好利用AI技術(shù)，打開你的腦洞，探索AI時代的藝術(shù)未來吧?。?！
