改编自阿西莫夫小说的电影《我,机器人》,在2004年上映时引发一阵轰动,它曾经代表了那个年代人们对于人工智能的理解和畅想。
就像电影台词里展现的那样,当时人们区别人与机器最巧妙最直接的方法,就在于人的创造力,在于人类可以创作出的绘画、诗歌和乐曲,而机器不能。
可在14年后,曾经单纯的“人机区分的黄金标准”被打破,人工智能彻底模糊了人与机器的边界。
我们拿绘画来举例,目前AI创造画作的方式大概分为三种,一种是“照葫芦画瓢”,让机器人通过眼动仪来现场模拟人的风格和笔触。
模仿前和模仿后
AI从临摹开始,对原始画作进行分析,规划出一系列能够描绘图像特征的点,连点成线就生成了机械臂的运动路径。
第二种是直接用代码来作画,机器臂将编辑好的后台代码反馈在纸上,通过相机等传感器来形成反馈回路,保证作品的精确性(可以理解成一个高端打印机)。
有的高级算法将原画简化成几十到几百种不同的色彩;再通过数字定点,控制机械臂把颜色涂在相应的位置,等到所有颜色都涂完,一张画就大功告成了。
第三种则是通过深度学习来自主生产图像。
最新的技术引入了深度学习模型来完成绘画。代表的工具是GAN(生成式对抗网络),它也是目前最复杂的深度学习模型之一。
GAN最早被一个叫Obvious的组织首次应用,它的口号就是“创造力不仅属于人类”,把艺术作品转化成数据的形式,让算法去了解现代、古典、抽象等艺术流派,学习其中的规律。
GAN的核心原理是,让两个神经网络彼此对抗,一个神经网络负责制作尽可能逼真的作品,一个网络负责把作品和“真迹”的数据进行对比,对AI作品进行评判。
在两个AI彼此对抗的过程中,整个算法会调整它制作作品时使用的参数,不断让作品逼近人类的程度,直到笔触、色彩、构图、流派上与真人画作无法区分。
比如Obvious将1万5000幅人类艺术作品作为训练数据,让AI学习其中的相似点,然后生成一张全新的图画。
实际操作时,画作是由机器臂来完成的,机器臂配备了摄像头,它能对作品进行扫描和分析,自动下达指令,在颜色过深时进行淡化,在颜色过浅的地方进行补色。
它还会像人一样,偶尔后撤一步,看看整体的效果,然后再做出细微的调整。
人工智能所创造的作品能被定义为艺术么?
除了绘画外,如今的AI还可以编曲,效果足以蒙蔽专家的耳朵,同时AI还可以作诗、朗读(微软小冰)、下棋(谷歌AlphaGo),已经精通了“琴棋书画”。
至于这些生成的产物算不算艺术,学界一直争论不休。
其实从人类自己来看,学画也是从模仿和临摹开始,学习光线、笔触、形式,几乎每一幅画都可以被归类到一个流派,再“骨骼惊奇”的画,一定能从同流派的作品中找到影子。
从这个角度来看,作画的人工智能在学习过程和完成度上和人类没有本质差别,它做的每幅画都是独一无二的,同时你又能找到很多艺术作品的痕迹。
一副AI的画作被43.25万美元的高价拍卖
关于艺术的边界也一直在扩展,在相机诞生后,很多人觉得这种单纯的还原,和人们在西斯廷教堂穹顶的壁画相比,缺乏艺术性和原创度,更缺乏灵魂。
不过现在摄影艺术已被广为接受,一幅幅经典的影像作品在人们心中留下的印象不比《蒙娜丽莎》来的少。
1917年,纽约中央大厦举行了一个展出,杜尚拿来了一个小便池,签字后将其命名“泉”。
这100年后,这件艺术品得到了极高的声誉,被誉为先锋艺术的开河之作。
而在当时,它在展会上只落下一个“粗俗下流”的口碑,展方认为这件作品:
“或许有其使用价值,但对它的使用绝不应出现在艺术展览现场;而且,一旦投入使用,这就不再是一件 ‘艺术品’,只不过是日常生活用品罢了。”
包括一些荒诞派,行为艺术等等形式,也在不断扩充所谓“艺术”的天花板。
一个女人意外死在了展品旁边,大家居然也以为这是“艺术的一部分”
所以人工智能创造的作品即使现在不是艺术,在以后也有极大被“正名”的可能性。
当这个疑问被解决后,更大的问题也随之而来,我们和机器,到底还剩什么区别?
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