人工智能藝術設計：概念、問題意識與實踐形態

□張斯語 暢 榕 北京印刷學院

一、人工智能藝術設計的概念

藝術設計是在與環境交互的過程中人所產生的理性和感性反應的整體，人工智能交互設計也是如此。從嚴格意義上來說，人工智能藝術設計是以數據、算力、算法為底層技術，以人類對智能時代的想象、再現、批判等為母題的藝術創作的集合。這個概念涉及兩個層面的基本要義：一是對人工智能藝術設計創作的底層技術架構提出了限定，突出其底層特征，以避免范疇過大而導致界定無意義；二是對人工智能藝術設計與其所處時代之間的關系進行了強調，突出了藝術設計創作的目的和反身性，以使其有別于單純的技術開發應用而保有其高層的語義特征。

二、人工智能藝術設計的技術架構、問題意識與表現形態

目前，正在發展的新一代人工智能正在造就面向真實世界的、超越人類能力的主動感知獲取，遷移學習、深度強化學習、無監督學習、半監督學習、主動學習等高級機器學習方法，超大規模、異構、多元知識的多模態融合表征和推理，自主無人系統的協同感知、交互、控制與決策，“人在回路”的混合增強智能和真實環境下的人、機、物三元協同與互操作，群體智能涌現機制和群體協同決策與控制……

如我們對人工智能藝術設計的定義所言，人工智能藝術設計是身處智能時代的藝術家對人與科技、自然、社會之間的交互關系進行建構和反思的產物。一方面，智能技術不斷為藝術家提供全新的創作平臺和表達工具；另一方面，智能時代的圖景又不斷向藝術家提出種種需要反躬自省的問題。

目前，我們已經能看到中外藝術家以機器學習、深度學習、強化學習、遷移學習等各種學習模型為底層架構所進行的創作探索，基本覆蓋了機器感知、數據智能、知識推理、自主決策與人機協同等新一代人工智能的前沿領域（見圖1）。在創作主題方面則主要圍繞自我追蹤（Self-Tracking）、算法擬像（Simulacra）、數字貨幣、人機主體間性（Intersubjectivity）、自主智能等幾個焦點議題各取角度展開，體現出人工智能藝術獨有的關切和敏銳的問題意識。在表現形態方面，這些作品往往跨越音樂、舞蹈、繪畫、雕塑、動態影像、裝置等多個藝術領域，形成高維的糅雜形態。以下兼顧不同的核心議題，選擇幾例典型的人工智能藝術設計作品進行簡單的分析。

圖1

（一）自我追蹤

自我追蹤的關切在于，在數字時代人們是如何記錄、分析和反思這些關于自己的數據的。由于基于數據的自我追蹤已經成為一種社會和文化現象，這不僅使社會中的個體將數據集描述為自我的一面鏡子，還會引發模仿和人際關系的變化，同時涉及隱私及授權等問題[1]。

克里斯蒂安·米歐·洛克萊爾的裝置作品《自戀者》就是一個以數據化自我為議題的作品（見圖2）。在底層技術方面，該作品基于深度學習框架Tensorflow 形成一個以不斷獲取自我信息為目標的程序。在表現形態上，該裝置以一個顯示屏和一面鏡子為主體：程序所獲得數據呈現在顯示屏上，如同個體的數字化身；而屏幕對面的鏡子可以讓這個數據化身得以攬鏡自照。創作者認為，當我們觀察這樣一個只以自我追蹤為目的的人工智能時，看到的是一個自我意識的合成模型、一個人工自我陶醉的片段、一個自我敘述中的虛構人物。

（二）算法擬像

影像已經從以機械復制為代表的照相技術到以仿真為代表的人工智能技術，擬像所構造的超真實是特殊的人造景觀，包含著從本義到喻義的轉換[2]。深度學習既可以對影像執行判別任務，如提取特征、標注和分類，也可以執行生成任務，輸出高仿真的擬像。近幾年，深度學習在生成模型方面進展迅猛，生成對抗網絡（GAN）模型及其變體風格遷移網絡，被廣泛應用于影像的生成中。

圖2 克里斯蒂安·米歐·洛克萊爾 《自戀者》

杰克·艾維斯的作品《CUSP》（見圖3）展現了算法構造景觀的過程。作品的底層為無監督學習框架，生成的對抗網絡（GAN）通過學習訓練數據集中的鳥類照片，提取不同鳥類的特征，對其進行了分類。作品呈現時以潮汐景觀為背景，先將隨機挑取的鳥類圖像置入其中，進而由算法從數據集中進一步選擇、更迭，使得圖像從一只鳥遷移到另一只鳥，并伴隨著人工生成的鳥鳴聲景。由于無監督學習是不借助人類的預置知識的，而生成對抗網是一種類似“左右手互搏”的自我訓練，創作者借此探討了算法自主的分類和遷移邏輯，以及由此產生的擬像。

圖3 杰克·艾維斯 《CUSP》

（三）數字貨幣

貨幣是一切價值的公分母，是中立且無特質的；沒有獨特性的力量，但其力量仍然能夠給生活添加各不相同的顏色；通過貨幣，彼此尖銳對立、遙遠陌生的事物找到了它們的共同之處，并相互接觸[3]。作為一種抵達價值的手段的貨幣，最終卻成了目的本身，這在數字貨幣時代尤甚。然而，人無法居住在“純粹手段”的橋上。

安娜·瑞德爾的作品《花葉病毒》（見圖4）探討了比特幣帶來的影響。作品的底層為基于深度學習的計算機視覺程序，將比特幣的市場價格與圖像的生成關聯。在表現上，作品從17 世紀30 年代席卷荷蘭的“郁金香狂熱”中借用了場景，當時“花葉病毒”讓花瓣出現雜色條紋，引起了投機性價格的上漲。作品中，郁金香花瓣的條紋由比特幣價值控制。隨著比特幣價格的即時數據的變化，郁金香的花色相應改變，顯示了比特幣市場跌宕起伏的波動。

圖4 安娜·瑞德爾 《花葉病毒》

（四）人機主體間性

主體間性認為存在不是主體性的，也不是客體性的，而是主體間的。人機主體間性關注人與機器人之間的共生性、平等性和交流關系，探討它們中的一個主體怎樣與完整的作為主體運作的另一個主體互相作用。

帕特里克·特雷塞特的作品《人類研究》（見圖5）表現了機器人對人的觀察和再現。作品的底層為基于深度學習的計算機視覺，通過攝像頭捕捉人臉，通過學習提取圖像的關鍵特征，再將特征轉化為運動指令傳輸給機械臂，輸出繪畫。在展現作品時，兩個機器人從四周捕捉觀眾的影像進行繪畫創作，完成的階段作品則懸掛在其身后的展墻上。這個作品展示了機器人觀察人并進行藝術創作的過程，同時反觀了人類是如何標注特征、如何描述他人、如何看待藝術品的。

（五）自主智能

人類是超協調邏輯（所以能夠容錯、融錯、熔錯），人類的自主具有一種把離散狀態彌補成連續狀態及產生出趨勢的能力。自主（涉價值性）的審美選擇的結果往往是不確定的，如各種隨機應變和言外之意、弦外之音。人工智能從自動到自主意味著其可以根據環境條件自主產生新的邏輯，并擺脫人類的框架式控制，而成為一種自主的智能思維。

圖5 帕特里克·特雷塞特 《人類研究》

Ouchhh 工作室的作品Poetic AI（見圖6）的關切在于探究人工智能可能從已有的理論、文章和書籍中產生新的理論。Poetic AI讀取了約2000萬行由著名科學家寫的關于光學、物理學和時空理論的文章，并通過學習將科學家們提出的這些改變世界命運的觀念轉化為動態圖形。作品展示現場用136臺50K 像素投影儀，將通過預設的算法自動生成的光線和運動效果投射到展館3300 平方米的墻壁、天花板和地板上，創造了超時空的交互體驗。

圖6 Ouchhh工作室 《Poetic AI》

三、人工智能藝術設計的美學研究

通過對以上作品的分析，我們基本可以管窺人工智能藝術設計的前沿，并發現人工智能藝術設計的獨特品格，對人工智能藝術設計所蘊含的智能美學進行討論已經初具條件。

人工智能技術的應用革新了傳統的藝術設計研究場景和研究方式，這容易出現兩個可能的現象：一是研究者對人工智能技術的底層結構缺乏必要的了解，缺乏使用新技術的直接體驗，而直接套用舊的研究框架進行批評，使得理論難以獲得真正的生長；二是研究者在使用技術的過程中臣服于人工智能強大的數據吞吐和處理能力，在實踐中缺乏藝術建構和反觀的思考。

結 語

總體而言，人工智能藝術設計還處于探索階段，尚未確立自己的美學規則，正在尋找自己的“獨特語法”。從這個角度看，現有的人工智能藝術設計既是創作實踐，也是知識生產實踐。在這個階段借用傳統的美學理論作為參照系進行研究是十分必要的。但是，如果我們固守傳統法則，就會不自覺地抑制理論創新應有的想象力，甚至有可能混淆“人工智能藝術設計”與傳統藝術設計在實踐上的本質區別。如何實現藝術和智能科技之間的破壁互動，并伴隨價值觀念和思維體系的更新，創造出一套新的人工智能藝術設計美學體系，是目前學界面臨的最大挑戰，也將成為未來美學研究的重點之一。