人工智能美学中有关艺术本质、情感表达等问题研究综述

⊙赵树军 ［云南民族大学，昆明 650031］

一、人工智能美学相关问题研究具有的独到学术价值和应用价值

首先，该领域的问题研究不仅能为人工智能在感性、情感、想象、创造力等与艺术相关的要素工作方面提供参考，还触及人类身心问题以及对艺术本质的再思考。其次，人工智能艺术的一些算法和灵感、一些模式的优化和改进，不仅来源于自然科学技术的进步，而且与人类的形象思维、感性审美逻辑甚至生物生存现象的经验总结密切相关。在基本算法方面，该领域问题的研究提供的美学思维逻辑、研究范式和经验总结，将成为人工智能技术演进发展的精神源泉和根本动力。再者，对人工智能美学相关问题的研究，有利于在人工智能发展过程中建立法律和伦理规则方面加强人文价值和意义的关怀和引导，从而促进人工智能技术的健康发展。最后，在这样一个真正学科跨越和相互嵌入的时代，这一领域问题的研究，无疑对于人文学者走出书斋进行一场人工智能科技的通识补课、了解经济和技术世界、真正从跨越性比较和嵌入的深度意义上参与到人工智能与美学学科间的对话上来，具有启示意义。

二、人工智能美学相关问题研究的内容

研究的对象包括人工智能背景下艺术的本质，人工智能的主体性、情感性、创造性，人工智能艺术的风格与鉴赏，人工智能艺术品的归属性与天才等问题。具体而言，主要有：（1）选择人工智能美学相关问题作为研究对象的源起，并分析其理论和现实意义，介绍国内外研究现状，确立研究框架、思路、目标和方法。（2）阐释人工智能，人工智能哲学、美学，人工智能美学等概念，辨析它们之间的逻辑关系。（3）对艺术本质的思考。艺术定义是过去几十年间，至少在英语国家，影响最广泛、最持久的美学问题。从传统的“模仿论”“表现论”，分析美学家韦兹、肯尼克的艺术不可定义论，到丹托、迪基的“艺术界”“艺术制度论”，艺术与生活的关系由二分到二分立场被打破，它们的边界变得模糊，再到人工智能艺术，艺术与生活的关联被割裂或消失。艺术定义由关注艺术品外在的显性特征转向对艺术品与艺术家、批评家、欣赏者的关系属性以及艺术品与艺术史联系的考察，再到人工智能艺术、艺术创作成为符号或语言的组合、艺术情感成为一种算法或程序模拟，艺术去生活化、去社会化、去实践化，艺术品与艺术家也被割裂开来。人工智能艺术呈现诸种新特征，艺术的定义将再次被改写。究竟何为艺术，人类艺术和人工智能艺术的区别是什么，艺术将如何发展。（4）人工智能的主体性问题。就目前现状来看，人工智能艺术创作还缺乏主体性意识、实践意识，再加上去意识化特点，导致其作品去创造性和机械化、自动化。但不可否认，人工智能技术的渗透给艺术创作带来了新的变化。人工智能的技术优势，如在速度、容量、精确性等方面远超人类的数据运算能力，应用到创作中，可转化为切实的艺术语言，极大地丰富了艺术的表现手段。如：2016 年3 月星新——微型小说文学奖中，日本公立函馆未来大学开发的人工智能的作品《机器人写小说的那一天》闯入决赛，就是明显的例证。当然，人工智能技术还处于弱智能阶段，还不成熟。当科技发展到某一天，人工智能充分实现了主体性，即完全具备了自主意识、自由创造力、个性化、情感等要素，或者说当其成为具有从事自由自觉活动能力的超级存在时，它将成为与人类平等的独立存在，甚至超越人类。也就是“超图灵机”的出现，这将给美学带来巨大变革。人类将面临自身以外的审美活动，人类审美的专属性和独特性被打破，人类艺术优势的“光晕”将消散。甚至人工智能审美超越于人类审美之上；或者二者并行不悖，各自成为独立存在；或者人类审美将被人工智能审美取代。这一切将取决于人工智能技术的发展，取决于多大程度上具备了主体性意识。（5）情感性、意向性问题。要充分实现人工智能的话，智能机器必须具备情感计算能力，而情感计算是赋予计算机感知、识别、表达和调控自身及人类情感的能力。这正是人工心理研究追求的目标，即使得计算机能够识别、适用人类的情感和心理。人工智能必须以人类的心理为学习对象，而不是相反。人工智能，特别是目标设计、情感智能、意志力等，必须以人类的审美心理、情感为依托，借助人类美学、心理学的研究成果得以发展。目前，人工智能有两种对情感的模拟方式：一种是经验归纳法，如情感计算；另一种是演绎法，即模拟情感发生的条件。如皮卡德（R.Picard）提出的“情感计算”（affective computing），就是利用计算机的储存、搜索和运算能力，计算、分析与情感相关的外部表现，如表情、心率等生理特征，以及艺术家在作品中留下的与情感关联的痕迹，如色彩、线条、文本等。智能体小冰就属于这种情感计算法。但从小冰做的外在诗句看，其间不乏有能触动读者情感的词句，而从内部运作看，这些情感并非来自它的切身体验，而是对数据的收集和分析。在分析过程中，需要借助美学家、艺术理论家对艺术品和艺术家的情感分析，这就是美学参与到人工智能研究的实例之一。同样，感情计算也给美学家提供了一种思路，即艺术家创作时的情感也许可以量化研究和分析。（6）归属权和天才。人工智能艺术创作成为众人都可共享的一个程序，人人都可以操作，人人都可以成为艺术家。就像现在的共享单车、汽车，人人都能成为主人。在一定程度上，人工智能破坏了艺术家和作品的归属权。在康德看来，天才的艺术活动具有不可模仿性，它秉承了创造者身上的“光晕”，使得艺术品具有了独一无二性。在人工智能技术时代，这种传统的艺术观念再一次受到冲击。能通过对诸多艺术家创作风格进行深度“学习”，将其换算为可以通过数值计算的符码，根据这些符码生产出具有一定相似度的艺术产品。如有些艺术软件可以学习谱写或绘制某些艺术家的特定风格的作品，如音乐家莫扎特、画家伦勃朗的作品。艺术家的创作风格是可以模仿的，但是需要借助强大的云计算功能，一旦这种技术发展成熟了，被模拟的作品风格就会和艺术家的真实风格无限接近甚至一致了。这时候，不同门类的经典艺术的“光晕”，就会消失了。就像本雅明谈及的机械复制时代的艺术一样。当人人都可以成为音乐家莫扎特、画家伦勃朗，甚至诗人李白、小说家莫言时，艺术家和艺术的独特价值和意义在哪里？经典还要永流传吗？（7）人工智能艺术的风格与鉴赏。可以对人工智能所创作的艺术作品，进行审美要素的分析和艺术风格的归类。如 Facebook 与美国高校合作开发的绘画程序 CAN（创新性对抗网络），作品虽然新奇，但无论在色彩、形状、构图还是笔触上，都没有实现审美上的和谐和平衡。（8）人工智能美学的未来展望。在未来的日子里，人工智能美学研究的对象和范围将会随着人工智能本身的进化而发生改变。人工智能从符号计算到神经网络，再到仿生化，其质料由无机胶硅到有机体与无机体、人机结合，再到人工机器生命，人类的审美历史终将改写。

三、研究的基本思路和方法

研究的基本思路。首先，从艺术定义入手，艺术定义是过去几十年间，至少在英语国家，影响最广泛、最持久的美学问题，从传统的“模仿论”“表现论”，分析美学家韦兹、肯尼克的艺术不可定义论，到丹托、迪基的“艺术界”“艺术制度论”，再到人工智能艺术定义论。从人类艺术到人工智能艺术，艺术的边界再次被突破。究竟何为艺术。其次，阐释人工智能的主体性问题（如自主意识、自由创造力、个性化、“感情计算”、意向性等）。再次，对艺术风格与鉴赏、归属权、天才等问题进行论述。最后，是对人工智能美学未来的展望。

研究方法主要是哲学美学的，并结合其他学科，如脑科学、神经科学、生物进化等，以及人工智能的最新进展来研究。主要包括：（1）文献研究法：主要指搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识的方法。本课题将全面搜集整理与人工智能美学研究相关的中外著作、论文、报告、新闻等，归纳总结人工智能美学研究现状，发现问题线索，以此确立讲究框架、思路、目标和方法。（2）案例分析法：亦称为个案分析方法或典型分析方法，是对有代表性的事物（现象）深入地进行周密而仔细的研究从而获得总体认识的一种科学分析方法。本课题将选择人工智能艺术的具体案例作为研究对象，对具体的程序设计、技术环节及其作品进行分析研究，对人工智能与艺术、情感等问题进行探究。如小冰写诗、谷歌DeepDream 项目作画、Magenta 项目创作歌曲等。（3）跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。本课题涉及哲学美学、脑科学、神经科学、生物进化等多门学科，在研究过程中，须注重不同学科研究方向和不同研究方式的结合，如演绎逻辑和归纳逻辑、空间分布与时间序列分析、人工分析与工具应用等的结合。（4）数量研究法：也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。本课题在涉及艺术家创作时的情感时，可以进行量化研究和分析。