人工智能艺术与现代艺术的遗产
2018-08-29吴维忆
吴维忆
尽管目前讨论强人工智能还为时尚早,但人文学者对人工智能的思考如果不能在技术层面上直接开启未来,至少应当是向未来敞开的。这里所指的“未来”不再暗示传统人文批判对人工智能异托邦的质询,而是要通过悬搁某种本质主义的人性,来想象先验与实证的盖然性的相遇。对相遇前景的想象本身即是一种相向而动的交会:一方面是从恐怖谷效应的庸俗化理解中剥离出严肃的哲学及人文思辨,另一方面则是人工智能的实践者们对于“人性”“人文主义”的思考和回应。
一、“人性的,太人性的”
加州大学圣克鲁兹分校的沃伦·萨克(WarrenSack)教授身兼媒介理论学者、软件设计师和艺术家的多重身份。他在麻省理工学院媒体实验室攻读博士并担任助研期间,曾撰文探讨“人性”(humannature)概念本身的人为属性。[1]此文梳理了几种常见的人工智能人文批判所依据的德国浪漫主义、康德先验哲学、海德格尔现象学、杜威实用主义、麦克卢汉媒介思想等理论资源,指出“人文主义”这一含混概念实际包含了诸多相互矛盾的内涵。萨克据此反驳了杰伦·拉尼尔(JaronLanier)对尼克拉斯·尼葛洛庞蒂(NicolasNegroponte)的指责,认为两人尽管具体观点有所分歧,但本质都是人文主义者(humanist)。萨克在结论中指出:控制论启发下的“人性”理论与对所有人及事物均予以善待的理念是一致的,而这一新的思路亦提示了理论界从传统人文批判向去本质主义的、去人类中心的生态批评的转向。
正如这篇论文的标题“Artificial humannature”所寓意的,不仅“人性”的内涵是一定历史文化语境下人为赋予的,“人性”为人所固有且独有也只是一定阶段的思维定式。打破传统人文批判的思维定式是人工智能实践者与人文学者相向而动的第一步,由此进而构想乃至实现某种“更具人性”的人工智能则是漫长而艰难的过程。马西莫·内格罗蒂(MassimoNegrotti)认为自然现实、科学知识以及人为模拟之间的罅隙决定了“不能被完全认知的,就无法完全模拟再造”[2]。哈罗德·科恩(HaroldCohen)针对绘画程序AARON的讨论印证了这一判断。科恩认为尽管AARON可以生成不重复的、原创的甚至具有独特风格的画作,但它还不是创造性的程序(creativeprogramme)。[3]科恩基于职业画家与ARRON开发者的双重立场做出的审慎判断反映了内格罗蒂所指的人工智能的固有缺陷:“分析—模拟”思路无法处理如创造力(creativity)这样具有复杂性、模糊性和整体性的“性能”。当然,科恩在人工智能艺术领域40余年持續探索的意义并不止于此,他的坚持和怀疑实际指向了一个对于人工智能实践者以及人文学者都同样关键的议题:艺术创造力(artisticcreativity)。必须强调,从“人性”转向“创造”并不是对复杂性的降维处理———科恩的反思已经揭示了“创造”对于构想“更具人性”的人工智能的根本意义;更重要的是,关注创造的过程可以克服“人性”预设的本质主义弊病,也使得人工智能实践者与人文学者可以在一个具体层面上展开建设性的对话。
科恩承认他的绘画知识和经验在AARON的迭代过程中发挥了主导作用,据此,他将创造界定为一个“受导向的形成过程”,具体而言:个体“在建构一次次连续的趋近态的同时,其内在的世界模型也被重新组织了”[4]。个体和历史的经验表明,创造并非任意的,而是受到导向亦即被各种规则所制约,所以人工智能的阈限并不(必然)取决于其自主性(autonomy)的强弱而在于具体导向,即程序对于规则的处理。所谓“连续的趋近”(successiveapproximations)实质是不断调整规则(rules)的结果,而人类与计算机程序的关键区别就在于能否在更深层次上修改标准(criteria),因为标准不仅支撑着规则,更为修改本身提供依据。
在计算机程序语境下,规则表现为“判断式—推论”(predicateconsequent)关系;在现实社会中,个人和群体对各种规则的学习、传授、应用构成专门知识(knowledge)和技能(knowhow)。程序的运行、知识结构的完善都发生在相应的规则框架之内,必须满足系统自洽性,因而根本上是重复性的。而作为被普遍认可的信条(belief),标准发挥内隐性的规范作用。一方面,标准为知识结构提供前概念(preconceptual)的原初基础;另一方面,由于标准先于(priorto)知识,不受系统自洽性的制约,所以它们虽然可以被规则所表征,却不能被无损地纳入知识结构之内。科恩从艺术创作的角度将创造力归结为改变标准的破坏性力量;将知识描述为在把握规则的基础上建立的相对稳定的结构。尽管艺术史上挑战传统技法和审美文化等标准从而开一代之风气的例证屡见不鲜,但创造对标准的颠覆究竟何以可能,又是如何实现的,不同版本的艺术史对此均语焉不详。换言之,创造的深层机制始终是困扰艺术和人文学者的一个难题,而同一个问题在社会科学、自然科学领域也并无定论。就创造心理而言,弗洛伊德的精神分析提供了一个争议性的研究起点,而当代认知心理学、神经心理学与硬科学结合,在探究创造的内在过程方面取得了重要的突破,却逐渐远离了价值判断等本质问题。在这一意义上,以科恩为代表的兼具艺术和程序开发背景的实践者对创造性的人工智能的探索实际是向占主导的实证研究重新提出了根本的规范性议题。如果说“人何以能创造”目前仍是一个无解的命题,那么相反的,人工智能为什么不能改变标准,却可以从程序逻辑以及工程原理方面得到确切的解释。
二、智在人为与人为之智
普罗米修斯的神话与伊甸园的象征都揭示了同一条知识谱系:认知行为将智慧表征为区分的能力,它遵循的是“区分———观察———分析———结论”的基本逻辑;根本而言,认知是与作为一和整体的自然的分离,而认知过程则始于对认识对象边界的框定。人工再造智能首先基于对智能的充分认识,其前提是剥离记忆、想象、直觉、好奇心等其他人脑的功能,使智能成为一个明晰的认识对象,这也就解释了为什么AARON只是一个输出图像的计算程序而不是创造性的“画家”,同时也解释了晚近以来人工智能与脑科学的跨界融合。如果说相对于纯粹的计算模拟,类脑智能描绘了一个更为光明的终极目标:由人工神经网络不断趋近多种认知能力高度协同,且具有学习和进化能力的通用智能,那么实现这一高阶的人为之智除了需要对人脑进行更加细致、全面、深刻的研究,还必须应对诸如融合生物机制与数学原理以及计算模型和软、硬件开发等学科,将研究基础上的设想具体化的工程难题。人工神经网络仍属于人造物的范畴,因此马西莫·内格罗蒂在十余年前针对人造物的一般性工程难题的概括仍然是值得借鉴的。[5]
内格罗蒂虽然没有直接讨论类脑智能,但从他的立场来看,神经科学、生命科学以及计算科学的研究者可以止步于理论模型和数理模型,但人工智能的设计师和工程师必须选取合适的材料搭建物质性的人工神经网络并确保它能够在一定的现实环境中发挥其设定的功能。对于类脑智能的研究者和开发者而言,内格罗蒂所强调的模型物化的风险首先意味着必须配套地为人工智能设计、制造一个人工环境,抑或是内格罗蒂所形容的生活世界与知识系统之间的“第三现实”(third reality)。其次,内格罗蒂指出在迭代的过程中,人造物会趋向分化、细化和专门化;而且,处在自然和模型之间的人造物,其演进程度越高,就越趋向于它所映射的模型,也就越远离自然;这两者都是以功能为导向的系统的一般属性。这就意味着人工神经网络是需要维护的,而类脑智能向其终极目标的趋近很可能是非连续性的。
三、人工智能艺术:从仿真到创造
此时再回顾科恩的两难处境就不难发现,类脑智能为突破AARON的瓶颈提供了新的思路。正如科恩所指出的,他在改进AARON的过程中遭遇了程序没有视力、没有记忆等问题。可以预见,这些在计算、仿生的双重模拟之下都将不再构成障碍。由此更进一步,从建构的视角来看,只有在正面回应创造性这一难题时,人工智能艺术才可能脱离数字艺术或计算机生成图像,成为一个独立、合法的全新研究领域。
鉴于人工智能在围棋、图像生成、诗歌、小说等领域的不断“入侵”,艺术创造或将成为传统人文批判固守的最后一块阵地。对此,本文认为:人工智能艺术对创造性的探索恰恰能夠回应人工智能取代人类甚至威胁人类生存的质疑。首先,艺术并不能完全转化为可计算的问题。不仅如此,创作和接受等艺术过程也不仅仅是智能的作用,而是认知与想象、记忆、好奇等其他脑部功能以及整体性的感官体验与情绪、情感等个体和社会心理的共同作用。因此,无论是从开发难度还是效用而言,人工智能艺术的价值都不在于抗衡或代替人的艺术,而在于针对创造,以模拟的方式为传统人文和艺术研究所不能及的问题———创造的本质、创造过程如何可能等,提供新的研究路径与方法。人工智能艺术这一“目的”的确定,也就指明了人工智能未来的一个发展方向。如果说旨在仿真的人工智能是以分析为基础、以功能为导向的,那么创造性的人工智能是否会触及终极的规范性问题?结合科恩对创造的定义,这就意味着创造性人工智能不再是人类智能的复制品(replica),而是一个施为者(agent):它在不断建构“连续趋近”的同时,其内在的世界模型也在不断地重构。
诚然,目前构想这样的创造性人工智能还为时尚早,描绘这一前景的意义主要还是在于厘清人文批判话语与人工智能开发者的愿景之间的偏差,围绕“创造”这一共同议题开启有效的对话。设计理论和实践早已与人工智能深度融合,但艺术学似乎对人工智能有着天然的排斥。然而如何从整体的、过程的视角理解创造,寻找人工智能从仿真到创造的演进路径,无疑需要神经科学、生命科学、计算科学、心理学与艺术学的共同协作,而艺术家与艺术学者的参与是不可或缺的。
四、现代艺术的遗产
从梅洛庞蒂(MauriceMerleauPonty)现象学的立场来看,现代艺术的价值就在于其背离古典的再现和真实性原则而转向表达的过程中,创作主体的疑惑以及为设立新的标准所做的尝试。在这一理论视域下的表达(expression)“表示一种本体论结构,包括自内而外与自外而内的相互过渡,或出离自身与返回自身的交互运动”[6]。现代艺术从再现到表达的转向与人工智能艺术从仿真到创造的跨越形成了对照。对应关系的双方以创作主体为轴心,聚焦共同的问题:标准的颠覆究竟何以可能,又是如何实现的?在出离—返回的交互运动中,主体是如何在创作的同时重构其自身的?
在格林伯格(ClementGreenberg)那里,现代主义被归结为媒介的纯粹性与绘画的自律性:突出视觉经验、排除语言的干扰,使绘画回归平面和抽象,甚至不惜将古典绘画苦心经营的空间感也从画布上清除。格林伯格对现代艺术的论断揭示了印象派、野兽派、立体主义、抽象表现主义、极少主义等诸多流派的共性:对自身媒介纯粹性的高度自觉和敏感,以及这一阶段“艺术本质”命题在艺术创作、批评中的核心地位。[7]现代艺术的自觉和敏感缘于那一时期艺术创作美学价值的普遍下降以及形式主义美学标准合法性所遭受的威胁。事实上,现代主义以“艺术自律”捍卫美学标准的短暂努力很快就被当代艺术的洪流所打断,成了未竟的事业。在丹托(ArthurDanto)所谓的后历史阶段,艺术的去定义化革除了形式主义美学,当代艺术走向社会、走向生活,艺术家从表达的主体转向行动的主体;而边界的消解未必直接导出“人人都是艺术家”的简单结论,而是意味着承担艺术家身份的行动者必须在传统赋予他/她的形式表征的专业性之外定义自身的存在价值。
在当代艺术的映衬之下可以看出,格林伯格概括的“艺术自律”实质上是主体的自律,意指的是人在创作中达到的自由———所有形式的实验只服从创作的规律,而不受制于其他任何规范。与格林伯格中意的抽象表现主义和极少主义艺术构成对照的,是非构图主义中主体的退场。二者互为镜像,鲜明地反映了现代艺术的悖论性:现代主义将艺术从美学中解放出来,却陷入了主体的桎梏,由于创造过程的本质化,“创造”被转译为主体性问题。倘若人工智能从复制品到施为者的转化孕育着一种新的主体观,而人工神经网络的某种赛博格属性提示了新的身体—技术关系对主体性的超克,那么人工智能艺术真正的价值或许就在于打破现代艺术的悖论,把创造从主体性话语中解放出来。但必须警惕的是,追求自律性、绝对性的趋势正在转移到人工智能和生物工程的领域,围绕映射本身的语法体系可能形成新的闭环。当然,这恰恰也证明了艺术家与艺术学者的积极、深度参与对于发展、完善人工智能的必要性,因为艺术始终代表了颠覆性的力量,代表了运动本身。
注释
[1]Sack,W.1997.Artificialhuman nature.DesignIssues13(2):55—64.
[2]原文:“Whatcannotbewholly known,cannotbewhollyreproduced.”参见Negrotti,M.2001.Designingtheartificial:Aninterdisciplinarystudy.DesignIssues17(2):8.
[3]HaroldCohen在1968年开发了绘画程序AARON,直至2016年去世,他一直在不断重写、改进程序,AARON生成的一些画作曾在泰特美术馆展出。Cohen对于艺术创意以及创造性程序的思考参见Cohen,H.2002.Aself-defininggameforoneplayer:Onthenatureof creativityandthepossibilityofcreativecomputerprograms.LEONARDO35(1):59—64.
[4]原文:“...theindividualgoes aboutconstructingthesuccessiveapproximationsandinhowtheindividualsinternal modeloftheworldisreformulatedinthe process.”文献来源同上,第60页。
[5]Negrotti,M.2001.Designingthe artificial:Aninterdisciplinarystudy.Design Issues17(2):4—16.
[6]张颖.如何看待表达的主体———梅洛庞蒂《塞尚的怀疑》主题探讨[J].文艺理论研究,2015,35(04):42.
[7]考虑论述的集中性,格林伯格与克拉克(TimothyJamesClark)、劳森伯格(HaroldRosenberg)、迪弗(ThierrydeDuve)等人观点的差异在本文中不展开讨论。