一個創造了AI“畢加索”的科學家

楊思敏

我們習慣了在美術館欣賞藝術家杰出的畫作，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，在美國羅格斯大學的藝術與人工智能實驗室，艾哈邁德（Ahmed Elgammal）教授讓電腦運行了一個新的藝術生成算法，然后眼睜睜地看著這個AI創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別。

幾乎所有受試者都無法區分出哪些是電腦的畫作，哪些是人類藝術家的畫作。事實上，電腦的畫作常常被認為“更新穎”、“更具審美吸引力”。一個令藝術界不安的傳言已經發酵：人工智能或許已經成為新時代的“畢加索”。

從2012年開始，艾哈邁德教授專注于研發藝術領域人工智能和計算機視覺算法，比如從創造力和影響力等方面衡量一幅藝術作品的價值，或根據藝術家、時期、類型等屬性將藝術作品進行分類，甚至還能鑒別藝術品的真偽等。他用超過8萬幅15-20世紀的西方繪畫作品對算法進行驗證和改進，基于這個龐大的數據集，他想要創造一個真正能實現像藝術家一樣獨立思考的人工智能。

谷歌在2015年推出了機器學習的AI藝術項目Deep Dream，該項目能夠分析你的繪畫風格，并將任何圖畫轉換為你想要的藝術家風格的畫作。這種技術被稱作“風格遷移”。不過，在艾哈邁德看來，風格遷移并不能創造真正的藝術。他正在開發一種更加高級的人工智能。這套系統不是靠“模仿”，而是實現“創造”。為了做到這一點，他的團隊使用了最熱門的新工具：生成對抗網絡（GAN）—兩套 AI 系統要彼此競爭、相互批評，以生成更加聰明的神經網絡。不止于此，他和團隊最終構建了一個名為創意對抗網絡（Creative Adversarial Networks，簡稱CANs）的高等自主式人工智能，可以實現機器學習的創新，“CANs生成的畫作不同于傳統的藝術標準流派，它們沒什么可識別的特征，許多看起來非常抽象。”艾哈邁德說，“這是機器自己發展出的美感。”

在美國羅格斯大學的

藝術與人工智能實驗室，

艾哈邁德教授讓電腦

運行了一個新的

藝術生成算法，

然后這個AI創造出一系列讓他震驚的畫作

藝術算法背后，是數千小時繁瑣的實驗室研究。“我們‘喂給機器的藝術史，是從文藝復興到現代，所以算法的學習進步也是沿著抽象美學這條線發展。”艾哈邁德說：“這很有趣，抽象是藝術史上的自然進步，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創作流程之外。

就像一個真正的新興藝術家一樣，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》。該展覽將于2017年10月在洛杉磯舉辦，屆時會有12幅在羅格斯大學研究中由人工智能創作的畫作展出。

艾哈邁德的算法還有更大的發展空間。羅格斯實驗室的編程人員并沒有完全“喚醒”該算法的“潛能”。“深入挖掘人工智能是通過計算機的方式推動探索新的藝術元素，我們將不斷完善這些代碼，提升或新奇、或困惑的復雜性與藝術性交織的美感體驗。”艾哈邁德充滿自信。endprint