一個創(chuàng)造了AI“畢加索”的科學(xué)家

楊思敏

我們習(xí)慣了在美術(shù)館欣賞藝術(shù)家杰出的畫作，倘若掛在墻面上的畫作是機器所“畫”，作為觀賞者的我們，又該如何看待它們？

2017年2月14日，在美國羅格斯大學(xué)的藝術(shù)與人工智能實驗室，艾哈邁德（Ahmed Elgammal）教授讓電腦運行了一個新的藝術(shù)生成算法，然后眼睜睜地看著這個AI創(chuàng)造出一系列讓他震驚的畫作。兩周之后，他把這些電腦生成的畫作和幾十幅博物館藏級的油畫混合在一起展出，看人們是否能分辨得出二者的區(qū)別。

幾乎所有受試者都無法區(qū)分出哪些是電腦的畫作，哪些是人類藝術(shù)家的畫作。事實上，電腦的畫作常常被認(rèn)為“更新穎”、“更具審美吸引力”。一個令藝術(shù)界不安的傳言已經(jīng)發(fā)酵：人工智能或許已經(jīng)成為新時代的“畢加索”。

從2012年開始，艾哈邁德教授專注于研發(fā)藝術(shù)領(lǐng)域人工智能和計算機視覺算法，比如從創(chuàng)造力和影響力等方面衡量一幅藝術(shù)作品的價值，或根據(jù)藝術(shù)家、時期、類型等屬性將藝術(shù)作品進行分類，甚至還能鑒別藝術(shù)品的真?zhèn)蔚取Ｋ贸^8萬幅15-20世紀(jì)的西方繪畫作品對算法進行驗證和改進，基于這個龐大的數(shù)據(jù)集，他想要創(chuàng)造一個真正能實現(xiàn)像藝術(shù)家一樣獨立思考的人工智能。

谷歌在2015年推出了機器學(xué)習(xí)的AI藝術(shù)項目Deep Dream，該項目能夠分析你的繪畫風(fēng)格，并將任何圖畫轉(zhuǎn)換為你想要的藝術(shù)家風(fēng)格的畫作。這種技術(shù)被稱作“風(fēng)格遷移”。不過，在艾哈邁德看來，風(fēng)格遷移并不能創(chuàng)造真正的藝術(shù)。他正在開發(fā)一種更加高級的人工智能。這套系統(tǒng)不是靠“模仿”，而是實現(xiàn)“創(chuàng)造”。為了做到這一點，他的團隊使用了最熱門的新工具：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）—兩套 AI 系統(tǒng)要彼此競爭、相互批評，以生成更加聰明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不止于此，他和團隊最終構(gòu)建了一個名為創(chuàng)意對抗網(wǎng)絡(luò)（Creative Adversarial Networks，簡稱CANs）的高等自主式人工智能，可以實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新，“CANs生成的畫作不同于傳統(tǒng)的藝術(shù)標(biāo)準(zhǔn)流派，它們沒什么可識別的特征，許多看起來非常抽象?！卑~德說，“這是機器自己發(fā)展出的美感?！?/p>

在美國羅格斯大學(xué)的

藝術(shù)與人工智能實驗室，

艾哈邁德教授讓電腦

運行了一個新的

藝術(shù)生成算法，

然后這個AI創(chuàng)造出一系列讓他震驚的畫作

藝術(shù)算法背后，是數(shù)千小時繁瑣的實驗室研究。“我們‘喂給機器的藝術(shù)史，是從文藝復(fù)興到現(xiàn)代，所以算法的學(xué)習(xí)進步也是沿著抽象美學(xué)這條線發(fā)展。”艾哈邁德說：“這很有趣，抽象是藝術(shù)史上的自然進步，而算法成功地捕捉到了這一點”。艾哈邁德的CANs有它的獨特之處：它的實時創(chuàng)作過程完全由AI完成，人類不能參與其中。這是人類首次被排除在藝術(shù)創(chuàng)作流程之外。

就像一個真正的新興藝術(shù)家一樣，這個算法會首次辦它的“個機展”—《非人類：人工智能時代的藝術(shù)》。該展覽將于2017年10月在洛杉磯舉辦，屆時會有12幅在羅格斯大學(xué)研究中由人工智能創(chuàng)作的畫作展出。

艾哈邁德的算法還有更大的發(fā)展空間。羅格斯實驗室的編程人員并沒有完全“喚醒”該算法的“潛能”?！吧钊胪诰蛉斯ぶ悄苁峭ㄟ^計算機的方式推動探索新的藝術(shù)元素，我們將不斷完善這些代碼，提升或新奇、或困惑的復(fù)雜性與藝術(shù)性交織的美感體驗。”艾哈邁德充滿自信。endprint