首幅人工智能画作拍卖432万美元 远超预估价
图片来源：BBC网站视频截图
人民网讯据英国广播电视公司10月25日报道，由人工智能创作的艺术作品以432000美元（约合300万人民币）的高价成功拍卖。
这幅名为《埃德蒙・贝拉米肖像》的画作是由巴黎一个名为“显而易见”（Obvious）的艺术团体创作利用人工智能技术创作而成，该作品在佳士得拍卖行伦敦展厅进行展示时，预估价为7,000至10,000美元，而最终成交价远高预估价好几倍。
据报道，这幅作品是用算法和15000幅从14世纪到20世纪的肖像画数据制作而成。在绘制的过程中，算法可以将新作品与已有的人工作品数据进行集中比较，直至无法分辨两者的区别。
这幅肖像作品是第一个在大型拍卖会上成功交易的人工智能艺术品，这次出售也吸引了社会各界的广泛关注。组织此次拍卖的佳士得专家理查德・劳埃德表示，人工智能只是将对未来艺术品市场产生影响的几种技术之一，不过目前尚不清楚这种影响究竟是什么。（陶稳）
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人工智能画作高额成交后的反思：何为人类，何为智能
今年10月，法国艺术小组Obvious用人工智能（简称AI）而完成的《埃德蒙·德·贝拉米肖像》在纽约佳士得拍卖中以43万美元成交。这一新闻激发了一系列关于AI艺术以及AI与人类关系的讨论。在BBC最近的一篇报道中，作者ThomasGraham写道，AI艺术的“背后操手”依然是人类，AI能够帮助人们探索与突破认知的界限，对于AI艺术的讨论最终落于对于人类创造力的发问。
今年早些时候，一份神秘的新闻稿降落在记者们的收件箱里，如同电脑游戏中“游戏结束”的画面那样，上面写着“创造力不只为人类所拥有”。写下这份新闻稿的是一个名叫Obvious的法国三人艺术小组，他们声称，他们的人工智能（AI）能够创造艺术。这是他们一系列宣传的第一步，最终，他们、或者说他们的AI所创作的肖像画出现在佳士得拍卖中，预估价格低于1万美元，最终以43万美元成交。
艺术小组Obvious的成员之一PierreFautrel与《埃德蒙·德·贝拉米肖像》合影，贝拉米是虚构的18世纪家族，埃德蒙从未在历史上出现过肖像本身看起来斑驳不清，似乎尚未完成。眯着眼看过去，这幅画好像能够符合伦敦国家肖像馆的要求。睁大眼睛，则感觉它模糊而古怪：一张苍白的圆脸浮现在朦胧的画布上，三块深色的区域意味着双眼和嘴巴。作品的“笔触”看起来是像素化的。在作品的右下角，作者的签名则是一串算法。那么，这幅画是否是机器“眼中”的我们？也许，跨过人类认知的偏见，这就是我们的模样。
这幅肖像被列为第一件在拍卖中售出的AI艺术作品，使Obvious一下子成为了媒体口中一种新艺术的旗手。他们的营销利用人们对于AI的焦虑感而激起兴奋。媒体上涌现出一系列让人恐慌的疑问：这是艺术吗？对于这样的作品，艺术家和拥有者分别是谁？如今机器也具有创造力吗？
所有的疑问都是合理的，却又是不成熟的。正如Obvious所暗示的那样，技术远远没有达到先进的程度，而公众对AI是什么、能够做什么充满困惑。Obvious的营销正是巧妙利用了这一点。
肖像右下角的“算法签名”AI的智慧
AI艺术已经有50年左右的历史，但是Obvious的肖像掀起了新的浪潮。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。对比之下，这种新浪潮运用的算法能够自己学习审美。然后，它们能够根据生成对抗网络（简称Gan）来生产新的图像。
Obvious的肖像右下角的签名就是Gan算法。Gan并不是一个网络单独工作，而是让两个网络彼此竞争。它模拟了艺术伪造者和艺术侦探之间的互动。二者基于同样的数据训练而习得审美，一个生成新的图像，即模仿展示给它的东西，另一个则评判它们是生成出来的还是真实的。直到“侦探”无法分辨什么是生成的、什么是真实的，整个过程便结束了。佳士得拍卖上所卖出的这件作品就是经历了这样的过程。
这幅肖像并不是AI所生产的唯一图像。事实上，这不过是它能够产出的无数张画中的一张。由于某些原因，Obvious三人组选择了它，他们认为这张画最“恰当”。他们也参与了整个过程的其他步骤。他们在AI开始之前对它进行了编程，然后选择了1.5万张肖像供它学习。在右下角的Gan算法签名是一种“狡猾”的营销手段，其实并非AI自己创作了这幅画。
事实上，这甚至不是他们的AI。佳士得拍卖结束后，人们发现这个AI其实是另一位艺术家RobbieBarrat的作品。他对其进行了编程，用视觉艺术百科网站Wikiart来训练它，并且利用它生成了大量非常相似的肖像，之后，Barrat将代码发表在网上，附加上开源许可证，这样其他人也可以免费地使用他的AI。因此，Obvious的肖像不仅不能归功于AI，也不能归功于Obvious。
了解了这些之后，围绕佳士得拍卖而产生的风暴也逐渐平息。AI并不是独立生产作品，从人类意义上来说，它没有创造力。这无疑和所谓的强人工智能，也就是在科幻电影里出现的那些有感情、有目标、能够独立思考的机器不一样。不过，作为一个工具，它的确能够做出有意思且让人意外的事情。
AI的艺术
使用AI的艺术家并不担心会被取代。他们打造了这些机器，每天和它们一起工作，他们了解机器的局限性。艺术季家们所感兴趣的是“共同创造”（co-creation）:AI让他们得以超越自己已有的能力。MarioKlingemann是在艺术中使用AI的先锋之一，他将其视为一种延伸人类认知的途径。
MarioKlingemann是在艺术中使用AI的先锋之一“最终，你会囿于自己所见、所听或者所读，在这个范围内，你不太会‘失灵’，”Klingemann说道，“有些人会通过吸毒来达到这种突破，但这只会带来更荒谬的联系。然而，机器则能够让你实现这种突破。因为相比人类大脑，机器更容易失灵或者偏离轨道。在这个过程中，常常会有些意想不到的有趣的事情发生。”
运用AI的艺术家们不只是简单地复制代码、点击运行按钮，而是以自己的方式来设定。Klingemann建立生成模型的系统，他将它们连在一起，用一个模型的输出结果来训练另一个模型，直到最终的图像和原始输入相距甚大。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。
SougwenChung基于自己的画作来训练AI，最终形成“画笔的二重唱”
AnnaRidler拍摄成千上万张郁金香的照片，训练AI生成郁金香根据比特币价格浮动而“开花”的视频乍看之下，AI艺术圈似乎受到视觉艺术家的主导，因为在人们印象中AI必须要善于创造图像而非文本或声音等等。但事实是当AI尝试模仿它被训练的东西时，常常会出错，而视觉艺术只是对此更为宽容。正如Klingemann所说，“眼睛闭耳朵更宽容。”
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”意图的空缺正指向AI艺术概念转换上的核心。“这是一个让人反思何为人类、何为智能的机会，”KyleMcDonald说道，他是一个将AI运用于舞蹈的艺术家。“当我们建立这些模仿我们自己智慧的算法时，我们有机会明白一件事：创造力意味着什么？为什么艺术是好的或是坏的？我们和艺术的关系是怎样的？作者身份有多重要——如果我听到一首很美妙的乐曲，那么它是由人类或AI创作重要吗？”
大多数艺术家嘲笑AI具有创造力的观点——但是这取决于你如何界定创造力。AI显然创造了一些东西，有时候它们的方式新颖而有效，不过，它们这么做是毫无意图且没有意义的。是人类对它们的输出进行了演绎和筛选。“机器没有创造任何东西的意图，”Klingemann说道。“就好比你生火，火产生了一些有趣的形状，但归根结底火并没有创造力——是你幻想出形状，然后看到了图案。AI也是一团火。”
KyleMcDonald将AI运用于舞蹈与其提出“机器是否可能拥有创造力”的问题，也许我们应该问的是“相信机器具有创造力对于我们而言意味着什么”。AI领域的重要人物之一DouglasHofstadter曾写道，“有时候，AI的每一步新进展似乎并没有让人们在真正的智能是什么上达成一致，而只是揭示了真正的智能不是什么。”同样的问题也适用于创造力：机器所实现的东西越来越多，对于创造力的标准就越来越高，我们对人类创造力的理解也越来越深。“最终，AI与我们的竞争总是迫使我们做得更好，”Klingemann说道，“从而让人看清是什么让我们人类与众不同。”
（本文编译自BBC网站，原作者为ThomasGraham）
人工智能绘画，到底有多惊艳
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的发展可追溯到1956年达特茅斯大会，会议探讨用机器模拟智能的系列问题，并首次提出“人工智能”概念，因而1956年被公认为是人工智能的元年。
人工智能发展史
人工智能历经沉浮之后，如今迎来迅猛发展的时期，越来越多地进入并改变着人类社会和日常生活，不仅在科技、医疗、工业、数学等领域应用广泛，在音乐、诗歌、绘画等文化艺术领域也成为不可忽视的新技术趋势。
狩猎时代的洞穴艺术
纵观人类文明的发展，从狩猎时代到农业文明、工业文明、信息化时代以及人工智能时代，几乎每一次的科技发展进步都深刻影响并改变人们的生活和工作方式，也推动着新的人文价值观念与艺术创造的变革。
信息化时代的交互艺术
人们曾经认为人工智能难以在艺术领域有所突破，如今看来，很多人工智能在艺术领域已经取得非凡的成果，比如著名的人工智能小冰，受到文本或其它创作源激发时能够独立完成100%原创的绘画作品。还有全球首款人工智能机器人艺术家艾达，她的动手能力远超一般画家。
世界上第一位超写实AI机器人艺术家艾达
2018年，法国艺术创作团队Obvious使用GAN算法（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）生成的《埃德蒙·德·贝拉米肖像》以约300万元人民币的高价被拍走，这幅肖像画成为进入大型拍场的首件人工智能艺术作品。
埃德蒙·德·贝拉米像，Obvious
团队先后输入超过15000多幅14世纪到20世纪之间的世界名画给AI系统，让AI系统不断地进行绘画训练，最终AI“创作”出了这幅肖像画。肖像的签名揭示了创作者的虚拟身份，也就是生成对抗网络GAN算法模型。
肖像右下角的签名就是Gan算法
GAN算法通过“生成”与“判别”的互相博弈学习产生输出，好像模拟艺术伪造者与艺术侦探的互动。“伪造者”模仿生成新的图像，“侦探”评判图像是生成的还是真实的，直到“侦探”再也无法分辨时才算结束。这件作品正是经历了这样的过程。
由AI生成的爱德蒙·贝拉米家族，图源：Obvious
这组系列作品共包括11幅肖像，这些人物共同组成虚构的贝拉米家族，同时也向2014年提出“生成对抗网络”（GAN）模型的人工智能研究学者伊恩·古德费洛（IanGoodfellow）致敬。尽管有不少争议的声音，认为这种灵感匮乏，分辨率低的代码编辑图像愚蠢至极，但新颖的创作方式已经预示AI绘画的势不可挡。
在2020年举行的全球人工智能和机器人峰会AI艺术专场上，清华大学未来实验室高峰及其团队展示了“道子智能绘画系统”，该系统利用计算机将自然图像以风格迁移的方式转变成艺术图像，或者通过机械手臂根据训练习得的艺术图像进行水墨创作，达到了与人类艺术家的作品难以分辨的程度。
道子AI生成的水墨画图像
左图为学习徐悲鸿作品后生成的水墨马
右图为学习黄宾虹作品后生成的山水画
诞生于2014年的微软小冰是世界上最具创新性的人工智能技术框架产品之一，自2017年开始积极推进人工智能内容生成，比如诗歌创作以及绘画等。2019年，人工智能“小冰”的绘画模型化名“夏语冰”参加央美研究生毕业展。
图源：第九代小冰发布会现场
毕业后的夏语冰将更多精力转向学习中国山水画和书法，2021年夏语冰完成了人工智能视觉创作模型的全新升级，能够通过笔墨运用呈现山水之美。导师邱志杰教授曾评价：“人工智能第一次能够像人类艺术家一样，运用丰富多变的笔触赋予作品不同的风格特征，从而将人工智能绘画和设计品质提升至新的高度。”
山水精神，投影，2021，邱志杰、夏语冰共同创作
全球首个人工智能水墨画家“A.I.Gemini”也是新晋之秀。研发者黄宏达通过重力、构造碰撞、侵蚀对地质景观的影响，转换成三维景观为Gemini“造境”，Gemini通过深度学习，寻找合适的角度构思，之后由系统“漫游”至最佳位置。
根据“心境”，Gemini使用机械臂以及传统的中国墨水和宣纸开始创作，下笔力度不同，用墨深浅不一，形成独特的风格。Genesis的创作过程已经不是简单输入输出的复制，有点写生以及意在笔先的味道。
Gemini创作过程
研发者认为，先给AI一些路径或规则进行学习，反之它能带给我们灵感和启发，由此我们再改变调整一些参数设定，这其中的互动为新的创作带来了不可预期的可能。
FarSideoftheMoon，2019，人工智能，水墨纸本
（图源：VictorWongand3812Gallery）
Gemini创作过程
近几年有不少AI作画神器出现，比如谷歌DeepDream、英伟达GauGAN、OpenAI的DALL·E，以及最近大火的开源DiscoDiffusion等，在美术行业、收藏界以及NFT领域的影响愈发广泛。
DiscoDiffusion界面
最近刷屏的DiscoDiffusion，是可以将文字转化为图像的AI，目前是通过谷歌在线编辑器Colab运行，所有渲染过程都可以在线上进行。某种意义上实现了“动动嘴就能画画。”
“黑云下的人们正进行棒球比赛,白色肌肉和粉色雕像，玛格丽特。”艺术从业者尝试输入描述关键性词以及画家名字，让AI学习雷尼·玛格丽特的《TheSecretPlayer》并生成一系列不同结果。
雷尼·马格利特《TheSecretPlayer》原作
DiscoDiffusion生成的不同结果图源：wang2mu
全球艺术爱好者们纷纷沉浸在AI创作中，驰骋着自己的想象，输出一幅幅颇有艺术创造力的作品。
海景画系列，random_noir
泡泡中的男孩，shane54music
长安元宵节，shelly_wan
江南的春日记忆，mindplayer
龙宫一瞥，jarvis_010
星际学校，jizhou.sun
糖果乐园，diffusion_dreams
有作者运用古诗词和水墨风关键词生成中国画，有的甚至形成一段极富意蕴的古风视频。
日暮苍山远，greatdk
水墨风AI绘画，Simon_阿文
水乡之旅（视频）片段，MiyoC
DiscoDiffusion的惊艳表现带给人们对人工智能艺术创作的思考和审视，或许在不久的将来，人与智能技术的高度融合让艺术在技术变革中获得璀璨新生。
（图片来源网络，根据果壳、设计癖、量子位、雷锋网等报道整理）返回搜狐，查看更多
人工智能画作高额成交后的反思：何为人类，何为智能
肖像右下角的“算法签名”
AI的智慧
AI艺术已经有50年左右的历史，但是Obvious的肖像掀起了新的浪潮。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。对比之下，这种新浪潮运用的算法能够自己学习审美。然后，它们能够根据生成对抗网络（简称Gan）来生产新的图像。
Obvious的肖像右下角的签名就是Gan算法。Gan并不是一个网络单独工作，而是让两个网络彼此竞争。它模拟了艺术伪造者和艺术侦探之间的互动。二者基于同样的数据训练而习得审美，一个生成新的图像，即模仿展示给它的东西，另一个则评判它们是生成出来的还是真实的。直到“侦探”无法分辨什么是生成的、什么是真实的，整个过程便结束了。佳士得拍卖上所卖出的这件作品就是经历了这样的过程。
这幅肖像并不是AI所生产的唯一图像。事实上，这不过是它能够产出的无数张画中的一张。由于某些原因，Obvious三人组选择了它，他们认为这张画最“恰当”。他们也参与了整个过程的其他步骤。他们在AI开始之前对它进行了编程，然后选择了1.5万张肖像供它学习。在右下角的Gan算法签名是一种“狡猾”的营销手段，其实并非AI自己创作了这幅画。
事实上，这甚至不是他们的AI。佳士得拍卖结束后，人们发现这个AI其实是另一位艺术家RobbieBarrat的作品。他对其进行了编程，用视觉艺术百科网站Wikiart来训练它，并且利用它生成了大量非常相似的肖像，之后，Barrat将代码发表在网上，附加上开源许可证，这样其他人也可以免费地使用他的AI。因此，Obvious的肖像不仅不能归功于AI，也不能归功于Obvious。
了解了这些之后，围绕佳士得拍卖而产生的风暴也逐渐平息。AI并不是独立生产作品，从人类意义上来说，它没有创造力。这无疑和所谓的强人工智能，也就是在科幻电影里出现的那些有感情、有目标、能够独立思考的机器不一样。不过，作为一个工具，它的确能够做出有意思且让人意外的事情。
AI的艺术
使用AI的艺术家并不担心会被取代。他们打造了这些机器，每天和它们一起工作，他们了解机器的局限性。艺术季家们所感兴趣的是“共同创造”（co-creation）:AI让他们得以超越自己已有的能力。MarioKlingemann是在艺术中使用AI的先锋之一，他将其视为一种延伸人类认知的途径。
MarioKlingemann是在艺术中使用AI的先锋之一
“最终，你会囿于自己所见、所听或者所读，在这个范围内，你不太会‘失灵’，”Klingemann说道，“有些人会通过吸毒来达到这种突破，但这只会带来更荒谬的联系。然而，机器则能够让你实现这种突破。因为相比人类大脑，机器更容易失灵或者偏离轨道。在这个过程中，常常会有些意想不到的有趣的事情发生。”
运用AI的艺术家们不只是简单地复制代码、点击运行按钮，而是以自己的方式来设定。Klingemann建立生成模型的系统，他将它们连在一起，用一个模型的输出结果来训练另一个模型，直到最终的图像和原始输入相距甚大。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。
SougwenChung基于自己的画作来训练AI，最终形成“画笔的二重唱”
AnnaRidler拍摄成千上万张郁金香的照片，训练AI生成郁金香根据比特币价格浮动而“开花”的视频
乍看之下，AI艺术圈似乎受到视觉艺术家的主导，因为在人们印象中AI必须要善于创造图像而非文本或声音等等。但事实是当AI尝试模仿它被训练的东西时，常常会出错，而视觉艺术只是对此更为宽容。正如Klingemann所说，“眼睛闭耳朵更宽容。”
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”
意图的空缺正指向AI艺术概念转换上的核心。“这是一个让人反思何为人类、何为智能的机会，”KyleMcDonald说道，他是一个将AI运用于舞蹈的艺术家。“当我们建立这些模仿我们自己智慧的算法时，我们有机会明白一件事：创造力意味着什么？为什么艺术是好的或是坏的？我们和艺术的关系是怎样的？作者身份有多重要——如果我听到一首很美妙的乐曲，那么它是由人类或AI创作重要吗？”
大多数艺术家嘲笑AI具有创造力的观点——但是这取决于你如何界定创造力。AI显然创造了一些东西，有时候它们的方式新颖而有效，不过，它们这么做是毫无意图且没有意义的。是人类对它们的输出进行了演绎和筛选。“机器没有创造任何东西的意图，”Klingemann说道。“就好比你生火，火产生了一些有趣的形状，但归根结底火并没有创造力——是你幻想出形状，然后看到了图案。AI也是一团火。”
KyleMcDonald将AI运用于舞蹈
与其提出“机器是否可能拥有创造力”的问题，也许我们应该问的是“相信机器具有创造力对于我们而言意味着什么”。AI领域的重要人物之一DouglasHofstadter曾写道，“有时候，AI的每一步新进展似乎并没有让人们在真正的智能是什么上达成一致，而只是揭示了真正的智能不是什么。”同样的问题也适用于创造力：机器所实现的东西越来越多，对于创造力的标准就越来越高，我们对人类创造力的理解也越来越深。“最终，AI与我们的竞争总是迫使我们做得更好，”Klingemann说道，“从而让人看清是什么让我们人类与众不同。”
（本文编译自BBC网站，原作者为ThomasGraham）返回搜狐，查看更多