材料一：人工智能艺术创作与人类自身的艺术创作的区别是什么呢?区别在于是否用“身体”创
材料一：人工智能艺术创作与人类自身的艺术创作的区别是什么呢?区别在于是否用“身体”创作。也就是说，人工智能之所以是“人工”而不是“人类”，就在于它不具备人类的身体。随着人工智能技术的发展尤其是深度学习的应用，人工智能的计算、学习、推理等能力具有了质的改变和提升。但即使人工智能越来越接近人类身体的某些功能。它终究不是人类的身体。而艺术创作与人类的身体具有密切联系。艺术家的身体对外界环境的感知为艺术创作提供了动力。艺术创作的触发是由艺术家主体和外部客体之间共同作用的结果。清代画家郑板桥画竹，正是因为他看到了“院中之竹”后，“胸中勃勃，遂有画意”，这个“画意”就是艺术创作的冲动。艺术家的身体对外界环境具有一种能动的选择性。这与人工智能艺术创作是不同的。虽然人工智能现在也可以通过看图进行艺术创作，比如微软小冰2017年就具有了“看图创作现代诗”的技能，但显而易见的是，人工智能的“看”与人类通过身体的“看”具有本质的不同。人工智能的“看”与其说是一种“看”，不如说是“数据分析”。也就是说，人工智能所看到的并不是事物本身，而是关于事物的数据、程序、编码等内容。通过分析所“看”之物的数据，人工智能再调动内存数据库，找到合适的模型、编程进行所谓的“艺术创作”。艺术家的身体状态影响着艺术创作过程。艺术家在进行创作的时候，整个身体都会进入到一种不同于日常生活的状态。如中国古代诗人写诗之前强调要进入到“虚静”的状态。艺术家的艺术创作其实也是一种实践活动，艺术家通过艺术创作将自已的想象、情感、志向、思想等内容通过艺术表达出来。而对于人工智能艺术创作来说，其艺术创作过程仅仅是数据的整合、模型的筛选等计算、推理过程。人工智能并不知道自已所“创作”的艺术为何物，对于它们来说，这些艺术仅仅是冰冷的数字与毫无温度的符号而已。与艺术家有生命的人的身体不同，影响着人工智能艺术创作的是它数据库的大小以及学习能力的强弱。艺术家在创作艺术的过程中，也在改造着包括身体在内的整个自己。马克思在《资本论》中指出，当人通过劳动“作用于他身外的自然并改变自然时，也就同时改变他自身的自然”。毫无疑问，艺术创作也是人类的一种劳动实践，艺术家在艺术创作的实践过程中，一方面是把自己的本质力量通过艺术对象化出来，另一方面对象的特质也或多或少、或隐或显地对主体形成了某种反作用。正所谓“文如其人”——文是人的本质力量的对象化，同时“人如其文”——人也会受到文的反作用。但是，对于人工智能的艺术创作过程来说，即使它可以对人工智能产生一定影响，这种影响也仅仅是人工智能对艺术创作的经验和情感的积累，而且这些积累是作为一种数据和符号保存在人工智能的储存器之中，这显然与人类本身的艺术创作截然不同。以上从身体的角度对艺术家艺术创作与人工智能艺术创作的区别进行了比较，并认为二者的根本区别在于人类的“身体”不同于人工智能机械化、数字化的“身体”。正因如此，我们才认为人类的艺术创作不可能被人工智能艺术创作完全取代。当然，这里并不是否定人工智能艺术创作存在的合法性，在某种程度上，人工智能艺术创作终究还是人类的艺术创作，只不过这里的媒介不再是人类的身体和基本的艺术创作工具，而是变成了具有某种智能的工具而已。所以，人工智能艺术创作的积极作用可以表现为：一、人工智能艺术创作使得艺术创作变得智能化、模型化与便捷化；二、人工智能艺术创作可以使艺术品种类更加多样化，让人们的艺术欣赏具有更多选择性；三、为艺术创造提供更多可能性。(摘编自张新科《艺术、身体与人工智能》)材料二：在媒体沟通会现场，技术团队展示了人工智能机器人小冰的部分绘画作品，不论是构图、色彩还是虚实，小冰的作品都已经趋近于真人的绘画表达。可以看出人工智能从现实的数据学习中融入了一定的情感表现能力，同时，因其对200余位艺术家画作的全面学习，还能在小冰的画作中看到人文历史的独特视角。相关专业人士评价小冰画作：构图很好，静物抽象的涂抹，动物造型的表现能力，艺术的感觉很准，假装不经意的表现。看起来极其不经意，但是该到的点都到了，而且又都能点到为止，整个画面随意而灵动，敢于大虚大实，敢于让很多东西淹没在黑暗之中。在小冰的命题创作《中国的城市化进程》系列中，观众可以惊喜地看到很多绘画先贤的“复活”：比如使用弗兰茨·马尔克的笔法绘制的在稻田中停落的飞机；比如好似莫奈绘画的人物徜徉在花海中，远处却是明灭的灰霾城市。可以想见，人工智能技术的不断发展，一定会给视觉艺术的发展带来更多可能。可以这样认为，人工智能在创造领域的探索并不应以击败人类为目标，而应着眼于在达到与相应人类创造者的同等水准前提下，充分发挥人工智能艺术创作的优势，开启“高度定制化”的内容产业未来。(摘编自“中国美术家网”)1.下列对材料相关内容的理解和分析，正确的一项是(3分)（ ）A.郑板桥画竹和微软小冰“看图创作现代诗”都是通过“看”进行艺术创作的，这说明艺术家和人工智能都可产生艺术创作的冲动。B.人工智能艺术创作过程是数据的整合、模型的筛选等计算、推理过程，可见其数据库的大小决定着人工智能艺术创作的水准。C.从微软小冰创作的《中国的城市化进程》中可以看到绘画先贤的“复活”，这是人工智能把自已本质力量通过艺术对象化的结果。D.人工智能艺术创作可从现实的数据学习中融入一定的情感表现能力，还能通过学习人类艺术而具有一些人文历史的独特视角。2.根据材料内容，下列说法不正确的一项是(3分)（ ）A.中国古代诗人写诗之前强调要进入到“虚静”的状态，这可以看出艺术家的身体状态影响着艺术创作的过程。B.“人如其文”这--说法说明了艺术创作对象的特质或多或少、或隐或显地对艺术创作主体形成了某种反作用。C.不能否定人工智能艺术创作存在的合法性，因为人工智能艺术创作是不可能完全取代人类的艺术创作的。D.人工智能在创造领域的探索，有助于发挥人工智能艺术创作的优势和开启“高度定制化”的内容产业更好的未来。3.下列说法中，可以作为论据来支撑材料一观点的一项是(3分)（ ）A.“人工智能艺术从主题、形式到技术都令人惊叹，面对人工智能对传统艺术的挑战，公众和学界都应保持理性和宽容。”B.“当人工智能艺术形成“人格’之后，一切我们习以为常的传统、理念、常识或将不复存在，也会导致对人类艺术的取缔。”C.“人工智能可以完成创造性的艺术活动，艺术创造里面有多少劳动的成分，人工智能就可以代替多少，并且现在已经实现了。”D.“人工智能艺术创作能模仿人脑的某些作用，但仍然不像人类身体那样感知外部环境、进人创作状态，只是‘人工’而非‘人类’行为。”4.请简要梳理材料一的行文脉络。(4分)5.请结合材料谈谈你对人工智能艺术创作光明前景的认识。(6分)答1.D[解析]D项根据材料二“可以看出人工智能从现实的数据学习中融入了一定的情感表现能力，同时，因其对200余位艺术家画作的全面学习，还能在小冰的画作中看到人文历史的独特视角”可知正确。A项中“都可产生艺术创作的冲动”表述不当，根据材料一第二段可知，艺术家的“看”可产生艺术创作的冲动，而人工智能的“看”却与艺术家的“看”有着本质的不同。B项“可见其数据库的大小决定着人工智能艺术创作的水准”表述不当，根据材料一第三段中“影响着人工智能艺术创作的是它数据库的大小以及学习能力的强弱”可知，影响因素还有“学习能力的强弱”。C项“通过艺术对象化的结果”表述不当，根据材料一第四段“艺术家在艺术创作的实践过程中，一方面是把自己的本质力量通过艺术对象化出来……这显然与人类本身的艺术创作截然不同”可知，人工智能不能把自己的本质力量通过艺术对象化出来。2.C[解析]根据材料一第五段可知C项中的因果关系不成立，不能否定人工智能艺术创作存在的合法性，是因为“在某种程度上，人工智能艺术创作终究还是人类的艺术创作”。A项根据材料一第三段可知正确；B项根据材料一第四段可知正确；D项根据材料二第三段可知正确。3.D[解析]D项表述的是人工智能艺术创作对人脑的模仿，但不同于人类身体的感知，能够支撑“人工智能.艺术创作与人类自身的艺术创作的区别是什么呢?区别在于是否用‘身体’创作。也就是说，人工智能之所以是‘人工’而不是‘人类’，就在于它不具备人类的身体”的观点。A项表述的是人们对人工智能艺术应当持有的态度。B项表述的是人工智能艺术形成“人格”之后，对人类文明和艺术的冲击与颠覆。C项表述的是人工智能对创造性的艺术活动的完成和对艺术创造里面劳动成分的代替，与“艺术创作也是人类的一种劳动实践”的论点相反。4.①材料一先使用设问开篇，用人工智能艺术创作与人类自身的艺术创作的区别引发关注，并引出“艺术创作与人类的身体具有密切联系”这一观点。②然后从身体的角度出发，论证了艺术创作的动力、过程以及对包括身体在内的整个艺术家个人的反作用，并分别对艺术家艺术创作与人工智能艺术创作的区别进行了比较。③最后，得出了“人类的艺术创作不可能被人工智能艺术创作完全取代”的结论，并概括了人工智能艺术创作的积极作用。(答出一点1分，两点3分，三点4分。意思对即可。)[解析]本题考查行文脉络，因此应先从整体把握，确定中心观点;然后按照说理顺序进行梳理。答题思路为“文章先写了……再写了……最后……”，在此框架内，可以对说理的角度和方面再进行细化分析。5.①人工智能艺术创作可使得艺术创作变得智能化、模型化与便捷化;可开启“高度定制化”的内容产业未来。②人工智能可融入一定的情感表现能力，体现人文历史的独特视角；可使艺术品种类更加多样化，让人们的艺术欣赏具有更多选择性。③人工智能技术的不断发展，会给视觉艺术的发展带来更多可能；可为艺术创造提供更多可能性。(每点2分。意思对即可。)[解析]本题考查考生的综合探究能力，解答本题应紧扣“光明前景”，然后逐条分析。主要结合材料一最后--段中人工智能艺术创作的积极作用和材料二中的相关内容进行概括分析。相关阅读1灾难，是观照一个民族灵魂的镜子。抗疫期间，有句话刷屏了
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面对这幅人工智能的画作，有人感动得想哭
2019届中央美术学院研究生毕业展上，正在展出300多名学生的毕业作品。这其中，包括一组来自人工智能的作品《历史的焦虑》。为了避免先入为主的印象，它的导师中央美术学院教授邱志杰并没有公开它的身份，而是将其化名为学生“夏语冰”隐藏在众多作品中，等待人们的真实反映。
一对中年男女在这组名为《历史的焦虑》的作品前驻足，举起相机对着作品拍照，相互谈论着自己的感受。他们并不知道“夏语冰”究竟是谁。
“这组画很美，有一种亲切感，像是一个人走了很多地方后，用一些特殊的绘画方式来表现自己的感触。而且你分辨不出作者用的颜料是水粉还是丙烯。”中年女士边看画边说，她是绘画的爱好者和初习者。和她一同来看展的中年男士有着更为强烈的感受：“看到这组画觉得特别感动，感动得都快哭了。它们有的很现实，有的很梦幻，传达出一种作者个人的感受。你看这张，比较疯狂，画家画到极致是疯狂的……”
这对中年男女离开后，作品前又来了三位二十出头的年轻人。“这些画是人工智能机器通过深度学习后自动生成的。”其中一名男生给同伴们介绍。“还是很厉害的，有那种大师画的痕迹。”同行的女生边仔细浏览画作边说。
“你们认识这个画的作者吗？你觉得他画得怎么样？”另一个男生走过来，试图加入谈话。同这三个年轻人一样，他在看展前也已经知道这组作品的作者是一个人工智能机器人，“我觉得它没有‘人对意义’的那种理解，纯形式，它不理解这些绘画符号和表征背后的意义。这些画背后没有灵魂，没有温度。”
而对于“夏语冰”的导师邱志杰而言，无论是他的这位学生成功“欺骗”了观众的眼睛，还是在它被知晓身份后遭受质疑，人工智能在艺术领域的探索都已经怦然开始。
在邱志杰看来，“夏语冰”并不仅仅是一个正在接受自己绘画训练的学生，更重要的是，他希望它将会成为自己的敌人———“一个足够强大的敌人”。
邱志杰在毕业展现场（左二）
制造“夏语冰”
“夏语冰”是人工智能机器人“小冰”的众多化名之一。在过去的5年中，小冰以情感计算框架为基础，通过算法、云计算和大数据的综合运用，采用代际升级的方式，在智能助手，以及人工智能创造（如：音乐、诗歌）领域开发探索。
今年5月，经过22个月的训练，在人工智能创造力开发模型的基础上，学习了跨越人类历史400年，共236位画家的作品后，小冰学会了“画画”，并成为了中央美术学院的“编外”毕业生。5月10日，它以毕业生“夏语冰”的身份出现在了中央美术学院的研究生毕业展上，展出了一组名为《历史的焦虑》的作品。
邱志杰曾这样评价AI的作品：构图很好，艺术的感觉很准。假装不经意的表现，但是该点到又都点到了。画面随意而灵动，敢于大虚大实。
小冰需要在“激发源”的刺激下进行创作。邱志杰随机在手机小程序中输入了一条“一个叫做小黑的男人”的激发源，三分钟内，小冰在屏幕上生成了一匹彩色的斑马，并自己评价说：这张画我不怎么喜欢。邱志杰又输入了“美院百年”，随后，一幅阴郁沧桑的如教堂般的建筑出现在画中。小冰为这幅画注解道：自己受到了法国风景画家郁特里罗的影响。
“它现在在毕业展上的身份是我的学生，其实它的思维方式在计算机算法里就已经写下了，我教给它的是怎样画画。”邱志杰说。他会通过小冰在激发源刺激下输出的画作，来帮助它从绘画艺术的角度“校准”输入与输出之间的误差，推进它的深度学习。
艺术创作对于人而言生发于主观感受，因此，一百个画家的笔下会有一百种诠释“孤独”的方式。而人工智能机器人的艺术训练，却需要使用非常标签化、定量化的方式。
邱志杰举了一个例子，如果说要教人工智能机器人学习书法，教它写出“萧瑟孤独”与“雄浑豪放”的两种不同的字，那便需要定量化这两种字在一张纸上墨迹所占的百分比。“前者可能占38%，后者可能占到45%，而如果说，另外两种风格的字无法通过墨迹占比来体现，那可能就需要去看字的弧线是怎样的。”邱志杰说。
但他认为，想在艺术创作上找到某种客观的标准，其实是一种“妄想’”，因为艺术不可能客观。他能做的是去寻找一些共性和普遍性，来帮助人工智能机器人学习人类的艺术。
微软（亚洲）互联网工程院人工智能创造及商业事业部总经理徐元春曾透露小冰在陌生人眼中的“成长”过程：我们在培养它绘画的过程中，会把它不同时期的作品和每段时间的画作偷偷化名发到论坛，以及豆瓣的专业讨论组上，去观察人的反应。最开始这些画是被忽略的，甚至有人觉得很丑。但慢慢地，随着它的能力提高，大家开始表扬、夸奖、追捧它，甚至慢慢有些作品被加上了精华。
在邱志杰看来，小冰的绘画创作阶段尚处于“婴儿期”。例如，由于训练它的作品太过于印象派和后印象派，所以它的作品看上去常常“很小资”、“很文艺青年”。他希望可以为小冰加入古典艺术，以及更酷的当代艺术的训练。
水墨画是现在的小冰还没有办法攻克的领域。它在模仿水墨画时使用的是抽象的墨点，而不是书法的笔触，一旦放大画面，就会“露马脚”。“它现在还不是在真的画画，而是在输出一种很像是绘画的图像。它的那个画面是计算机算好的，然后’嘭’的一下生成出来，不是一笔一笔画出来的。它现在还画不了水墨，除非我们先解决智能机器人怎样写书法这个问题。”邱志杰说。
夏语冰作品《历史的焦虑》
“中国最成功的新锐艺术家”
7月份，邱志杰将为小冰在中央美术学院美术馆举办一场个人画展。他开玩笑说：“它可能会成为中国最成功的新锐艺术家。”
在邱志杰看来，人工智能当下在绘画上发生变体的能量已经超越人类，“人类其实是很套路化的，一个人喜欢什么构图，使用色彩的习惯，都受他的训练以及心理模式的影响，其实是高度套路化的。但小冰没有这么套路化，它的师父很多，它可以随意组合这些师父的能力。所以它做出来的东西是可以骗外行的。”
除了在绘画上的训练，邱志杰现在还在尝试教智能机器人写书法。他并不确定这件事是否能成功，很多时候，他都觉得写书法这件事对于机器来说太难了，许多笔触都是一念之差。“但是这件事情一旦能够成功，智能机器人就会很厉害，他会迅速的写的比我好。假设说，我没有临摹过颜真卿的字，我把颜体导入给它，它就迅速加了一个基因，再把董其昌的导入，它又迅速加了另一个基因，那之后你就不知道它会整成什么样了。”
但邱志杰始终认为，人工智能机器人的艺术和人类的艺术是不能放在一起谈论的。即便人和机器碰巧画出了两张一模一样的画，它们仍是两种不同的东西。
人们通常会用“图灵测试”的方法来判断一个人工智能机器人的“智慧水平”。即进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。在这个定义下，小冰已然具备人类智能。但在邱志杰看来，这个测试方法对于艺术而言并不完整，“这个标准还是太行为主义了，就像是，一个极其高明的骗子，他能骗取人们的信任，让人们相信他讲的是真理。但在哲学上，这是不成立的，他只不过用了某种修辞手段使你相信他，而他讲的并不是真理。”
“人是有感情的动物，一幅画背后的作者以及作者的故事都会对这幅画起作用。艺术的感动，是要带着一整套的语境的。”邱志杰说。“人工智能机器人或许未来可以把某个书法家的字模仿的很像，但你要让它去写弘一法师临终绝笔那种悲欣交集的字，并让它去感动人，它很大程度上是做不到的。因为背后裹挟着非常多的背景故事和历史因缘。我们也不应该那样去要求AI，AI有AI擅长做的事。”
微软公司眼下给小冰安排的落地“工作”是“服装面料设计师”，目前人类设计师在这个领域正在遭遇“瓶颈”。在中国某家大型服装面料生产企业的一个产品线上，曾安排了28个人类设计师，他们每人每天需要完成4种完全不同的全新的画面和纹样创意。大多数的设计师通常工作不到两年就会辞职，因为自己的创造力已经被这样的工作强度榨干，无法继续设计出不重复的面料。然而，这恰好是人工智能的强项。理论上，它可以提供出10的26次方件不重样的设计方案，这几乎等同于可以为地球上的每一粒沙子绘制一个完全不同的表面。
夏语冰在手机上创作的《百年美院》
迎接这个“敌人”
除了中央美术学院实验艺术学院院长这一头衔，邱志杰还是一位当代艺术家、策展人。在他看来，夏语冰不仅仅是他的学生，也是他的“同行”，甚至在不久的将来或许还会成为他的“敌人”。
邱志杰选择主动迎接这个“敌人”，以此来对抗自己眼中“腐朽的艺术界”——“大家过得挺优雅的，小心翼翼地维系一个利益共同体，偶尔还创出天价，但根本不知道世界正在发生什么。”
50岁的邱志杰，从九十年代初便开始从事当代艺术创作，在身边圈子里的同龄人开始进入退休状态时，他反而变得更加“激进”，涉足AI艺术的实验领域。为了能与科学家、工程师沟通得更佳高效，文科生出身的他甚至回过头去补习了许多数学课程。
来到中央美术学院任教后，邱志杰开始推动“科技艺术”学科的建立。他觉得，“艺术不应该慢慢成为商业资本的一个外衣”，它应该重新把自己放在一个跟科学平起平坐的位置上。“比如说，人工智能这个东西也可以是危险和疯狂的，它同样需要人文方面的内容。”邱志杰说。
“我能感觉到自己在做这些事情的时候，每天在想很多问题，自己在进步，在和人类的历史一起往前走，一起面对着某些未知的东西。”邱志杰说，“我觉得要像达芬奇那样，用文艺复兴时代的人的那种精神去完成自己的艺术生涯。”
李开复曾经“预言”：人工智能在未来15年将会取代人类50%左右的工作。这其中包括：工厂流水线上的工人、大部分的建筑工人、分析师、会计师、司机，乃至部分的医生、老师等专业工作。在邱志杰看来，人工智能同样可以取代“二三流画家”，就像历史上摄影技术的发展曾夺走了很多画家的饭碗一样。
“其实我挺欢迎这些AI的，我有点那种心态，就是说，我们要给自己养一个足够强大的敌人，来逼自己进步。”邱志杰说，“我们究竟是为了保住绘画而不让摄影技术发展，还是说尽快地把摄影搞出来，那当然是后者，这样才可以让绘画更好的往前走啊。摄影能抢走的只是二三流画家的饭碗，梵高毕加索是不会被抢饭碗的。我觉得不论是画家、剧作家、作曲家还是诗人，都应该养出人工智能这样够强大的敌人，当你在它面前依然能捍卫人类创造的价值时，你才是真正伟大的，它会帮你变得伟大的。”
邱志杰也从人工智能身上学到了一些东西：它在不断地接受外界的刺激，持续不断地进行自我冲撞和自我学习。他觉得这是现在的人们所缺少的——人们的好奇心消失了，对自我发展的要求停止了，慢慢变成了‘酱缸’，变成套路化、公式化的思维，以这种状态在社会中缓慢的上升。
“人工智能的出现，像是把人们推到悬崖边了，它一把将人推下去，有的人会摔死，有的人在空中扑腾两下来，会长出翅膀，飞起来了。”邱志杰说。
【李丰】人工智能与艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗?
2016年开始,以AlphaGo为代表的人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)大出风头,并成为学界和业界持续讨论的热点。人工智能本来并不是新话题,这次大放异彩是因为深度学习卷积神经网络算法实现了商业级突破,从而打开了一片广阔领域。这个突破被认为是一个科技革命级别的进展,因为这种策略的成功并不限于围棋领域,而可以在多个领域实现同样级别的进展并产生颠覆性影响。这其中也包括艺术领域。譬如,2015年8月德国西奥综合神经科学研究所在arXiv.org展示了研究成果,让基于深度学习算法的AI通过对梵高作品的“训练学习”而掌握了绘出梵高作品的能力,即能根据输入的实景照片“绘出”一张具有梵高典型风格的画作,以至不知情的观众可能将之认作梵高未被发现的作品。12016年,微软公司开展了一个类似项目“下一个伦勃朗”,即试图“教授”一个AI“学会”伦勃朗的绘画选题与技巧,最终成果是由AI生成了一幅伦勃朗式男子肖像画并通过3D打印出来。可以说,把这幅作品挂到伦勃朗博物馆里也毫无异样。2而在2018年10月23日佳士得Prints&Multiples拍卖会上,一幅被叫做EdmondBelamy肖像的AI作品还将以七千到一万美元的价格起拍。3
已经和将要进行的类似尝试还有很多。这就带来了一个问题,即AI最终有没有可能像它在围棋领域碾压人类棋手一样,最终超越并完全取代人类艺术家?有些人乐观地认为随着深度学习算法的潜力被挖掘出来,这是迟早的事情,或者说人工智能在任何领域超越人类都只是时间问题,艺术AI超越人类艺术家只是其中的子问题。也有人认为这并不会成为现实,因为围棋与艺术创作属于不同的领域,而人工智能按现有算法,无法具有真正的创新能力。当然,更多人持一种观望态度,对此不置可否,我们在这个问题上的直觉也的确是很模糊的。
本文的目标正在于澄清这个问题。
一、艺术概念的创造性要件
对于艺术家来说,艺术作品可分为“创作”和“习作”。“习作”指为了实现特定训练效果而做的针对性练习,临摹或模仿别人的作品也没有问题,并不必然要求作者独特或完整的表达;而一件作品能被称为“创作”最重要的特征就是,这件作品或是主题观念,或是表现手法,至少在一个方面是崭新和独特的。这有时依赖于艺术家对私人经验的深度挖掘,有时来自于艺术家单纯寻求与他人或既有作品的差异。总之,只有具有了某些创造性因素,才称得上“创作”。
所谓“创造”,按其本意,意味着从无到有,不依赖任何前因而凭空产生出了超越既有经验的新因素。新创造物与既有物应有着本质差异,因此无法被归入之前的类别之中。“创造”曾被认为是上帝的特权,随着人文思潮兴起,人的创造能力得到了确认和强调。在艺术史上与此对应的是,文艺复兴前所盛行的是写实倾向的宗教画,艺术被定位于忠实地反映自然或为宗教教化服务,并默认了对人创造性的压制;而文艺复兴之后的艺术史历程可以看成是对人的创造能力不断肯定和解放的过程。在现代派之后的当代艺术更明确把“创新”和“突破”作为核心目标和取向。
这要求艺术家总要在既有艺术经验范围之外提供一些“彻底的新东西”出来。所谓“彻底的新东西”,意味着其不能被既有的创作原则所统摄,甚至是对传统的彻底决裂。这些新经验扩充了人类直感经验范围,同时这个扩大了的范围又成为了新的超越和突破的对象。这是对艺术概念,尤其是当代艺术概念最纯粹和最狭义的理解,否定这一点就完全无法整体把握当代艺术脉络。也正因为当代艺术创作的目标就是定位于打破固有和习惯性的理解方式,当代艺术品常表现得“令人费解”,但这正是凸显其创新本质的内在要求。
如果一件作品完全落在了某个传统之内,或本身就是一种重复和模仿,那么就丧失了被载入艺术史的资格。这本身也是艺术史生成的基本逻辑,积极介入传统可以让艺术家更容易被理解和接受,但艺术家对艺术史的否定性“借鉴”和重新定义使其能够被载入艺术史。即使在前现代,艺术史的形成逻辑也绝不是单纯地记录,巨大数量的艺术家群体中技法足够精湛的艺术家并非少数,但能被载入艺术史的终究寥寥无几。这纯粹是因为外在偶然原因吗?即使在写实主义的大框架内部,能被载入史册的艺术家也一定是在技法或效果呈现上有所创新或具有独特性。所以,艺术,尤其是当代艺术的核心精神之一就在于突破和超越既有经验,而不是重复、模仿或仅仅技法上的纯熟。框定了我们所讨论的艺术创作的基本含义之后,我们再来看另一个主题,深度学习人工智能。
二、深度学习的基本原理
“智能”可泛化为一种信息处理系统。人类接受外在刺激并做出反馈,以实现具有明确目的性的复杂功能,因而被认为是具有智能的。人工智能则意味着这样一种信息处理系统是由人工设计和制造的。而本文谈及人工智能的含义比字面意思要更加狭窄,即特指以AlphaGo为代表的基于深度学习卷积神经网络算法的人工智能。
经典的人工智能算法可以被看成是建立在“归纳建模”思路上,即模型来自于对规律或规则的归纳,建模即在描述被描述对象的规则或本质,所以模型中的每个变量和函数都具有特定的规律或规则意义。这是我们熟悉并能够直观到的建模方式。譬如战胜卡斯帕罗夫的“深蓝”电脑程序就是技术人员根据几个国际象棋大师顾问的总结意见设计的。所以其基本设计思路是借助模型进行穷举,即利用计算机的计算力优势遍历一步棋后的所有可能性(事实上深蓝的算法有“剪枝”优化,并非“所有”可能)。对于设计人员而言,深蓝电脑是一个透明的“白箱”,深蓝电脑的对弈策略不会超出设计人员的理解,只是利用了计算机计算速度更快的优势而已。这跟用计算器计算多位数乘除的运算比人心算的速度更快并没有本质区别。这很直观也很容易理解,所以我们也很清楚深蓝的可能性界限所在,即深蓝的博弈策略本身不会超出编制程序的象棋专家的掌握范围。
而围棋、图像识别、金融交易等领域比国际象棋要复杂得多,所以无法用归纳建模的方式来处理。也正是思路上的转换,导致了AlphaGo强大而神秘的力量。深度学习卷积神经网络的核心思路在于建立一个“预测模型:用一个拥有大量参数的万能函数来拟合用户所提供的训练样本。这个数学模型如同一个橡皮泥,可以通过变换它的参数集被塑造成任何形状。”4数据拟合是一种把现有数据通过数学方法来代入一条数式的表示方式。现实应用中,我们常会获得一些离散数据但又希望得到一个连续的函数或更密集的离散方程与这些离散数据相吻合,这也就是拟合的过程。“利用用户提供的训练样本对模型进行训练的目的,就是选择最优的参数集,使模型能够很好地拟合训练样本集的空间分布。通过训练得到的预测模型,实际上把训练样本集的空间分布提取出来并编码到其庞大的参数集中。利用这个训练好的预测模型,我们就能够预测新的未知样本x的标签或属性。”5
围棋的“取胜规则”比围棋规则本身复杂得多,人类棋手无法用归纳方式完成。AlphaGo“利用深度卷积神经网络这个万能函数,通过学习来拟合两千多年来人类所积累的全部经验及制胜模式,并将其编码到神经网络的庞大参数集中。对于当前棋局的任何一个可能的落子,训练好的神经网络都能够预测出它的优劣,并通过有限数量的模拟搜索,计算出最终的获胜概率……由于AlphaGo对每个落子以及最终胜率的预测,是建立在围棋界两千多年来所形成的完整知识库之上的,它的预测比人类最优秀的棋手更准确。”6可见,AlphaGo所找到的围棋取胜规则一定超出了人类理解,因为预测建模是在用拟合方式刻画离散样本间的外在联系,因此“万能函数的参数一般不具备任何物理意义,模型本身往往只能用来模拟或预测某个特定事物或现象,并不能揭示被描述事物或现象的本质及内在规律。”7所以即使是AlphaGo设计者也不可能直观把握到。对于设计者来说,AlphaGo一旦开始了训练和学习,它就变成了一个以最终取胜为导向的“黑箱”。设计者只能根据AI系统输出的外在结果来检验其运作有效性。所以AlphaGo给我们一种强大又神秘的印象,乃至让我们对AI的能力做出过多想象。
熟悉深度神经网络的基本原理,了解AlphaGo的强大能力是如何获得的对于处理我们的主题非常重要,因为这既框定了我们的讨论对象,也为问题本身提供了解答思路。我们可以看到,深度学习算法有两个关键步骤:
1.通过“训练”得到拟合了足够多样本的参数集和万能函数,即一个“预测模型”。
AlphaGo就拟合了两千年来人类积累的全部经验及制胜模式,并通过不同版本的自我对弈生成了3000多万个对局,并编码为庞大的参数集。
2.根据这个预测模型来处理和评价任何新样本,或在诸多新样本中选出与已有模型拟合度最高的那一个。
在对弈中,AlphaGo就是借之前得到的预测模型评估每一个可能落子点所带来的获胜概率,并总是选择胜率最大的那一步棋来走,以此发挥出计算机(远超任何人类棋手)的稳定性优势取得最终胜利。
在这样一种策略中,隐含着一个重要预设,即新样本与旧样本被看成是同类的事物。因为只有这样,才有理由将根据旧样本得到的模型应用于新样本。这个预设在我们处理下棋、人脸识别、金融乃至政治决策之类的情形时是没有问题的,因为在这些领域,我们遇到的几乎全是重复性经验,“日光之下,并无新事”。我们默认围棋的取胜规则、人脸的特征或群体人性是不会变化的,所以只要样本数量足够大,取样方式和算法设计足够合理,那么就可以针对这些复杂领域的问题建立起有效的模型来,进而处理在时间上属于新情况,但本质上并不会脱出既有样本范围的新对象或新样本。
三、原则上的不相容性
至此,我们可以把以AlphaGo为代表的人工智能突破的基本原理概括为:利用深度学习算法和计算机的算力优势处理数量巨大且纷乱复杂的历史样本,从中得到一个预测模型,并以此处理与历史样本同质或相似的新样本。但这种策略在前述诸领域的有效性恰恰导致了这种策略在艺术领域里的注定失效。而且这种失效是概念上的,内在于深度学习原理和艺术概念本身,不可能随着深度学习算法的改进而解决。
按我们上面的分析,艺术概念本身蕴含着对既有艺术经验的突破,创作总意味着扩展了既有艺术作品的范围,换句话说,一个艺术创作新样本只有不能被深度学习算法根据艺术史经验建立起来的万能函数所完全拟合,才算得上“艺术创作”。深度学习算法本质上是经验回溯式的,既没有脱离既有经验的取向,也没有脱离既有经验的可能。而艺术家对经验的利用方式不同于AlphaGo,后者是对既有经验的模仿与拟合,而艺术家会在借鉴之外最终谋求对经验的否定和差异化。深度学习的运作机制与当代艺术的本质旨趣在根本上是逆向而行的。艺术家与“时尚引领者”之间一个共同点是二者都始终保持一种不断突破当下的态度。如同“对时尚的紧追”总意味着已经落后于时尚,深度学习对既有艺术经验的充分模仿也意味着如此产生的作品注定失去了艺术性。换句话说,卷积神经网络在技术上越成功,在艺术上也就越失败。所以,文章开头提到的AI作品就首次以AI作为创作手段来说是艺术性很高的,但就AI产生的画面本身而言,已然不能算作真正的艺术创作。
但既然“创新”首先是一种否定性含义———与既有经验存在着差异,那么似乎只要避免了重复就可以算作“新”,而“随机性”就有机会满足这个弱化了的否定性要求。如果一个艺术AI在创作时加进随机参数,似乎就有可能得到超出既有经验范围的艺术作品。单纯从第三人称视角判断,我们不能否认这种可能。可以想象,艺术AI给出的一件作品很可能被认为比一些普通艺术作品更加出色,或像文章开头提到的AI作品那样,至少不亚于普通人类艺术家作品。
这就涉及到艺术概念的意向性要件,即艺术行为总是一种意向行为,艺术品总是作为意向对象而存在。所以,仅仅根据第三人称经验并不能判定一个物件是不是艺术品。有些奇石“鬼斧神工”、“巧夺天工”,有足够的审美价值,但本身却不是艺术品;假设因为偶然原因,一群蚂蚁组成了达芬奇素描的图案,也不能被认作一件艺术品。而意向性对于艺术品的认定却可能是决定性的,如丹托在《寻常物的嬗变》中举的例子,同样一块红色画布,因为意向结构的差异,却既可能是一件极简主义作品,也可能是一块刚涂完底色的未完成画作,或仅是一块红色布料。8所以艺术品的认定是超越于第三人称视角下的表面经验的,而取决于特定的艺术意向性。
那么,即使艺术AI能够产生在第三人称经验上与人类作品无法区分的作品,但因为AI并不具有真正的意向能力,所以AI是不能进行真正的艺术创作的。AI利用随机性算法产生的“作品”本身并不具有艺术品地位,而是像自然界的奇石一样,有待具有艺术意向能力的意识主体的拣选。当且仅当一个艺术家用艺术发现的眼光将一个“现成物”———一块奇石、一个小便池或一件AI产生的作品———拣选出来并命名为艺术品时,这个物件才有了艺术表达的含义。相比之下,AI本身却没有做出这种判断的能力和资格,所以基于深度学习算法的AI无论什么时候都不可能进行真正的艺术“创作”。
四、不同形而上学来源与心灵哲学预设
人工智能的作品与人类艺术家的作品可以高度相似,以至于可以像“下一个伦勃朗”的成果那样,在经验上无从区分。但按我们在上一节的论证,深度学习式人工智能的作品永远无法成为真正的“创作”,因为这种AI在原则上无法真正地“无中生有”。根据深度学习算法所产生的作品,即使对固有经验进行变形和重组,其形而上学来源依然是被给予的训练样本。而如果人类能够进行真正的艺术创作,即在既有经验之外生成新的经验,那么人类一定具有能够“无中生有”的形而上学来源,一项突破有限性而向无限性开放的能力基础。这也要求我们给出一个关于真正的“创新”何以可能的形而上学的解释。
我们把这个来源归于人类的自由意志,即能够不依赖于前因而行动的动因体(agent)。无论在常识视角还是学术视角,自由意志都是最基础的概念之一。其本意非常明确,虽然对其进一步的解释富有争议性。按照本意,“自由意志”在概念上蕴含了无限性和开放性,能够超出既有经验范围而凭空产生新元素,构成了创造性的根本来源。如果“艺术创造”真如我们所理解的这样,那么我们就必须将其归根溯源到艺术家拥有的自由意志上去,即“创作”最终的形而上学来源。
但“无中生有”过程在自由意志中的具体发生机制是什么?我们在此悬置这个问题,但这并不会影响到我们的结论。对于我们来说,这的确是神秘的,而这种神秘也可以归到自由意志本身的神秘性中去。在我们这个把经典力学作为理解世界首选理论框架的时代,这似乎是一个难以理解和接受的说法。与“无中生有”概念同样神秘难解的话题大概是宇宙起源与量子力学不确定性原理了,这些主题同样充满争议。到这里,我们似乎触及了某些讨论的边界,或者面临一些基本问题上的困惑。
但并非所有人都同意将AI作品和人类作品在形而上学来源上做这样的区分,而这种分歧来源于更深层次上心灵哲学观点的差异。本文在此将基于深度学习算法的AI和被认为拥有自由意志的人类艺术家分列讨论,也就潜在地否认了这样的AI可以具有人所具有的心灵。换句话说,只有把深度学习式AI与人类艺术家看作两个范畴的存在而不等同起来,才有了对二者在艺术创作能力上进行进一步比较的意义和必要。而在特定心灵哲学观点如计算主义看来,心灵与计算程序之间不存在不可跨越的鸿沟,心灵具有的任何能力最终可以通过特定的算法实现,当然包括自由意志以及“无中生有”的创造能力。反之,对于计算机不能拥有的能力,人类也不可能独占。事实上,在计算主义者看来,我们在前面关于艺术创造的描述本身就非常可疑。
如果计算主义成立,本文所关心问题的答案也就显而易见。即如果AI与人类智能本质上就是一类东西,那么关于人工智能AI能不能超越人类艺术家之类的问题压根无须讨论,答案几乎直接蕴含在计算主义主张里面。无论艺术活动看起来多么玄虚,也无非是人的意识活动之一,而意识活动的本质在于计算,那么拥有更强计算能力的AI在原则上必然会超越人类,无论是围棋还是艺术活动。AI当然可以成为艺术家,并且借助计算力的优势赶上并超过人类艺术家也只是个时间问题。
对计算主义的讨论汗牛充栋9,本文可以看作这些讨论的延伸,即特定理论在艺术领域带来的特定结果,亦或艺术领域对这些理论的反馈。在人类艺术家是否存在超越AI的特质这个问题争议的底层分歧在于对人和世界的一些基本问题上的认定差异,并带来各自的后果。对“无中生有”能力的确认会破坏对世界最简洁的理解方式———经典力学框架的完备性,并因引入超出这个框架的神秘之物而带来了更多解释负担。而计算主义者的主张首先带来的代价是对“艺术”的虚无和解构,就像他们宣称或暗示自由意志是“幻觉”一样,我们的意识世界也是封闭和有限的,那么“艺术创作”将跟吃饭睡觉等单纯生物活动没有区别,而并非常识生活世界所理解的作为人类尊严与终极意义的重要来源。
需要补充的是,我们这里谈论的AI所指代的是运转于图灵机之上的AI程序,亦即当下提到人工智能时默认的预设,而没有完全排除其他某种形式的“人工”智能体成为艺术家的可能性。量子力学理论本身容纳了意识所具有的整一性和不确定性特征,这就给用量子力学框架解释意识和自由意志留出了理论空间。那么我们就有理由期待基于量子力学原理制造的量子计算机有朝一日成为具有自由意志的人工智能体的载体,而本文讨论涉及的AI并不涉及量子人工智能。
五、AI在艺术领域的应用空间
如果AI不能取代或超越人类艺术家,那么它们会在艺术领域带来什么样的影响呢?
从文明进程看,人工智能在现阶段的意义仍在于进一步解放人力,类似工业革命时蒸汽机解放了人力,人工智能革命将人从低等脑力劳动中解放了出来,因此也必将像集装箱的发明取消了码头工人这个职业那样,取代很多脑力“码头工人”的工作。长期和整体来看,技术进步总是改善人类整体福利,并为个体更好实现自身内在价值提供外在条件。
在艺术创作过程中也同样存在着低创意要素的艺术活动。如果人工智能在艺术创作的某个方面能够做得比人工好得多,那么这部分内容就具有很强的可替代性。比如以美观舒适为目标的设计等重复模仿性工作,这样的岗位会最先为AI取代。事实上,这样的事情已经发生,阿里巴巴公司开发的AI已经在2017年双11期间以每秒8000张的速度设计了4亿张海报;10paintschainer这样的线稿自动AI上色网站也已上线运营多时。11与其说未来AI能够取代很多艺术家,倒不如说他们现在的“创作活动”本来就不是那么有艺术价值。犹如照相机取消了简单镜面式画家的艺术家身份,AI也注定会让某些艺术家的身份发生贬值。同时,AI的介入并不会损害艺术家主体地位本身,犹如艺术家借助助手创作并不会否定艺术家的成就一样,AI在此所做的始终是辅助工作,作品总是有赖于艺术家的创作意图和取舍抉择。
另一方面,AI技术的普及可以让艺术家摆脱低级脑力活动而集中精力于作为核心的创意本身,从而拓展能力范围,提升创作效率。甚至,从一个整体和长期的视角来看,AI介入艺术会加快艺术史的进化速度。每当进入一个新的艺术史范式,AI就可以以已有作品为样本库而将相关的各种可能性迅速挖掘出来,从而加快艺术范式成熟,促使艺术家们更早开始新突破,打开新维度。
六、结论
艺术概念的要件和深度学习人工智能的原理决定了二者的不相容性,相应地,人类艺术家和艺术AI的作品有着不同的形而上学来源。如果要否定这一点,就需要诉诸计算主义,进而解构掉我们关于艺术的常识性理解。但这里的讨论不会否认AI的辅助价值。无论对于艺术家个体还是群体,AI的介入都会帮助或促使他们聚焦到“创造”本身和实现内在价值上来。
【注释】
1L.A.Gatys,A.S.Ecker,M.Bethge,ANeuralAlgorithmofArtisticStyle(2015.9),https://arxiv.org/abs/1508.06576.
2https://www.nextrembrandt.com/.
3http://tech.ifeng.com/a/20180827/45141410_0.shtml.
4龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第16页。
5龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第17页。
6龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第20页。
7龚怡宏:《人工智能是否终将超越人类智能》,《学术前沿》2016年第4期上,第16页。
8[美]阿瑟·丹托著、陈岸瑛译:《寻常物的嬗变---一种关于艺术的哲学》,南京:江苏人民出版社,2012年,第2页。
9翟振明教授与笔者曾针对计算主义做出过反驳(翟振明、李丰:《心智哲学中的整一性投射谬误与物理主义困境》,《哲学研究》,2015年第6期。基本思路是指出计算主义预设的定域原则(LocalityPrinciple)在原则上无法彻底解释意识的一个内在特征---整一性特征,因而任何基于定域原则建立起来的意识理论对于意识解释都是非充分的。
10https://www.sohu.com/a/202528185_161378.
11https://www.paintschainer.preferred.tech.
（原载《现代哲学》2018年06期）
人工智能画作又要拍卖啦，这次是苏富比
去年，作为人工智能艺术在拍卖场上的先行者，由法国艺术机构Obvious利用“生成式对抗网络”创作的《埃德蒙·贝拉米肖像》以43.2万美元(约合人民币300万元）成交，约为估价的43倍，该作品与同场拍卖的一幅毕加索画作的价格相当，由此引发了大量关于人工智能和艺术市场变革的争论。
2018年10月，AI创作的油画《埃德蒙·贝拉米肖像》（EdmondBelamy）
以43.25万美元的价格成交
今年春天，伦敦苏富比将在迎来又一件人工智能艺术品。由德国艺术家马里奥•克林格曼（MarioKlingemann）发明的艺术装置《路人记忆一号》（MemoriesofPassersbyI）将于3月进行拍卖，这是第二件在世界级拍卖行进行竞拍的AI艺术品，估价在3万至4万英镑之间。
“路人记忆1”（MemoriesofPassersbyI）
德国艺术家马里奥•克林格曼（MarioKlingemann）
克林格曼是在艺术中使用AI技术的先驱，曾为艺术界贡献了不少模型。他的作品曾在ArsElectronicaFestival，纽约现代艺术博物馆、大都会艺术博物馆、伦敦摄影师画廊和蓬皮杜中心等展出。在2018年，他获得了Lumen奖，该奖项旨在表彰使用科技创作的艺术品。
据了解，“路人记忆1”由一个内置AI计算机“大脑”的木制餐具柜，和上方连接的两个屏幕组成。计算机通过实时工作，将一系列想象的男性和女性的扭曲面孔投射到屏幕上。
和过去市面上由人工智能“创作”，却最终由人为干预挑选、策划而成的艺术品（包括《爱德蒙·德·贝拉米肖像》）不同，“路人记忆1”的独特之处便在于其“实时创作性”——当观众正在注视屏幕的时候，肖像流也正在被AI无穷无尽地生成出来；这些画作是独一无二、转瞬即逝的：没有任何两张画像是相同的，且一经显示永远不会再重复出现。
《路人记忆一号》屏幕上呈现的画作由AI通过学习数据库中来自17-19世纪的数千幅肖像画而成。在艺术创作中应用神经网络无疑是具有突破性的尝试，在短时间内持续生成高分辨的图像也并非易事，克林格曼也表示这是创作过程中最难攻克的问题。
“《路人记忆一号》未来即使没有我的参与也能够不断创作出新画面，”克林格曼表示：“我希望当观众看着一张张转瞬即逝的脸时，能够产生与我相同的情感。”对于能够参加大型拍卖，克林格曼也是相当惊喜；“在拍卖会这样一个公共场合展示我的作品，并得到来自观众的反馈令人期待。”
克林格曼还指出，AI的运行程序是加密和受保护的，他人将无法复制，或是获知这一装置的“秘密”。
据悉，目前该装置全球共有三个版本，苏富比则是在西班牙马德里一家私人美术馆中发现了《路人记忆一号》。与许多质疑人工智能艺术的独创性和深度的声音相反，拍卖行也将该艺术装置视为开辟新领域的第一步。
“当代艺术的特性就是不断打破边界。”苏富比的当代艺术专家MarinaRuizColomer给予了这一艺术品很高评价，“人工智能艺术是最新的创新，在艺术史中占据了一席之地，克林格曼的作品屹立在我们这个领域的令人兴奋的新纪元边上。”
AI艺术已经有50年左右的历史，过去，用电脑来“生成”艺术的人们必须写下代码，指定所选美学的规则。如今的AI艺术运用算法能够自己学习审美。然后，它们能够根据生成对抗网络来生产新的图像。
AnnaRidler创造了独特的数据组来训练她的模型，比如拍摄成千上万张郁金香的照片，然后训练AI生成郁金香根据比特币价格浮动而“开花”的视频。
SougwenChung基于自己的画作来训练AI，让它将学到的风格转化到她身旁的机械臂上。结果是一种“画笔的二重唱”，艺术家和她的机器之间自发的互动。
KyleMcDonald是一个将AI运用于舞蹈的艺术家。
当然，也有在文本和声音上探索AI的艺术家。RossGoodwin就是其中之一。他研究文本和计算的交集。在Goodwin的最新作品中，他驾驶一辆黑色轿车上路，轿车和相机、扩音器、电脑相连，“吐出”像超市收银发票那样无止境的数据。“这个项目背后的理念在于让轿车像一支笔那样写出小说，”Goodwin说道。车外的风景、车里的声响、时间和空间都被输入AI，然后将其转化成小说。“当你阅读的时候，你正在成为作者，因为文字的背后没有人类的意图，”Goodwin表示，“你开始将意义投射其上。读者成为了作者。”
Goodwin用AI写小说，将轿车变成一支“笔”
机器是否可能拥有创造力？机器具有创造力对于我们而言意味着什么？“最终，AI与我们的竞争总是迫使我们做得更好，”克林格曼说道，“从而让人看清是什么让我们人类与众不同。”
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