机器觉醒对AI绘画艺术的挑战

□官奕聪 中国传媒大学

一、AI绘画艺术的缘起

狄更斯曾说：“这是最好的时代，也是最坏的时代。”从移动互联网到大数据，乃至今日的人工智能、机器学习、深度学习，信息化技术的迅猛发展让我们的世界每分每秒都在发生着改变，传统的工业、农业，乃至各行各业都争先恐后地进行转型。正如狄更斯所说，这样的发展对于绘画艺术领域来说是好是坏？绘画艺术领域将会面临怎样的挑战与机遇？要想找到上述问题的答案，我们必须从AI 绘画艺术的缘起开始分析。

2017 年三个年轻人，Hugo Caselles-Dupré，Pierre Fautrel 和Gauthier Vernier，在法国巴黎创立了Obvious，通过对油画艺术的理解和人工智能算法的设计，成功震撼了艺术界。2018 年10 月26 日，一个由人工智能技术制作的面容模糊、身着黑色西装的男子跃然纸上，艺术家署名为“min G max D x [log(D(x))]+z[log(1-D(G(z)))]”，令人惊奇的是，这幅装裱好的画作竟然在纽约佳士得拍卖会上力压毕加索的多幅作品。它正是由Obvious 团队所设计的人工智能算法造就的作品《Edmond De Bellamy》。Hugo 作为团队中的人工智能专家，为大家介绍了这一作品：“算法由两部分组成，一方面是生成器（G，generator），另一方面是鉴别器（D，discriminator）我们为该系统提供了从14 世纪到20 世纪之间绘制的15000 张肖像的数据集。生成器根据训练指令生成若干幅新图像，然后鉴别器尝试发现人造图像与生成器创建的图像之间的差异。直到它成功骗过鉴别器认为新图像是真人创作的肖像，我们便得到了一个结果。”

生成对抗网络（GAN）是谷歌研究员lan Goodfellow 提出的由相互博弈的生成器和鉴别器构成的。生成器主要负责输入、生成数据；鉴别器主要负责鉴别图像是机器生成的“假作品”还是人类创作的“真作品”。生成器生成的图片无法通过鉴别器时，它会产生一个反向的数据，用于更新生成器，直到生成器生成的图片可以“骗”过鉴别器，使鉴别器无法区分这幅画是人类手工完成还是机器生成，这就是机器作画的全过程。

二、辅助作画与机器作画

（一）“马良神笔”——AI 辅助作画

在快节奏的生活中，绘画已经是很多人在短期内无法完全掌握的一门“手艺”。AI 辅助作画的问世给这类“灵魂画手”带来了福音。没有接受过系统性的绘画训练、缺乏绘画天分，但又想通过画作来表达自己的人，可以在AI 辅助作画工具的帮助下，完成一幅仿佛出自大师之手的画作。越来越多开源的AI 绘画工具出现，让人们与艺术的距离再度拉进，柏拉图的“彼岸花”仿佛更加清晰。

Cambridge Consultants 公司自主研发了一套AI 辅助作画系统，该系统涵盖大量的如凡·高、达·芬奇、毕加索等画家的名画及绘画风格，可以将用户简单的绘画草图加以完善，进行如上色、补足等工作。

这样的形式拉近了普通人与艺术品的距离。一幅精美的绘画作品，需要花费大量的时间、精力，还需要绘画者拥有一定的绘画功底，所以普通人很难创作出优秀的绘画作品，通过AI 辅助作画的方式，将改变这样的现状。

现今的AI 辅助作画也有其劣势。用户在进行创作的时候，需要先输入一个创作原型进入系统，然后再进行自我创作。如果用户所创作的绘画与输入原型相差甚远，最终的产出将会十分怪异，那么AI 辅助作画也就变成了AI 辅助“笑话”。对于AI 辅助作画，我们需要用理性工具主义的视角来审视这一新技术，也就是说，目前的AI 辅助作画就像圆规，尚不具备颠覆绘画艺术的条件。

（二）“机器画”的争论

通过分析Obvious 的算法我们可以发现，机器在作画时，并未具有真正的机器自我主体意识，虽然它已经超越了简单的复制和拼凑，成功地“创作”出原创图，但是它“创作”的作品并不完全符合人类对艺术的定义。所以机器作画争论的核心在于机器画是否符合艺术本体论。

人类的艺术创作实际上是源于一种“木乃伊情节”——我们试图给时间涂上香料，让时间不朽（1）。可以说人类创造的艺术是与人类个体的经历、体验、情感息息相关的，相对于机器具有的极强的模仿画法的能力来说，这一点才是艺术的本质，而画法、色彩等都是实现作品和锦上添花的元素。正如法国艺术史家丹娜在《艺术哲学》中所说：“艺术作品的产生取决于时代精神和周围的风俗。”（2）所以说绘画艺术如果失去了灵魂，剩下的就只是无意义的颜色与勾勒。

从这个角度来思考，无论机器作画还是AI 辅助作画，都未能触及人类艺术的最核心的部分——意识。现阶段的AI 绘画艺术只能称为“模仿大师”，而不能成为“创作大师”。

随之而来的问题是，如果用户在输入训练数据时增加了作者背景、作者经历等信息，这样AI 绘画创作出来的作品，是否就拥有了一定的意识？笔者认为答案是否定的，这样的改变可以让AI 绘画艺术更具有生命力，但这个生命力的来源是冷冰冰数据的堆砌，而不是可贵的“灵感”。如若没有自主的审美情感，创造出来的作品就难以称之为艺术。

人类艺术的创作并不排斥模仿，这一观点最早可以追溯到亚里士多德时期的“模仿说”，亚氏认为艺术源于对自然的模仿。随着理论的完善，康德对艺术下了一个更为明确的定义，即“表现说”：艺术来自人的主观精神、情感。也就是说艺术是生命本体的冲动，是自我意识的展现。可见机器通过模仿的方式来进行创作是可行的，但是机器作画缺少了本能的情感、精神上的创作冲动和其对美的感知的自我意识展现。倘若只是单纯的模仿，那么AI 绘画就不具备艺术的基本特质，不是艺术创作。

三、机器觉醒与AI绘画艺术

（一）机器“觉醒”

意识的存在可以通过笛卡尔的“我思故我在”理论看出意识可以独立于身体存在的观点。当我们将意识的存在与否作为机器和人类的界限时，我们已经接受了意识独立于人类的身体的观点。

海德格尔式人工智能就是探寻拥有自主感知世界并做出相应行动的机器是否可以被视为一种活着的存在。布鲁克斯在《肉身与机器：机器人将会如何改变我们》一书中坚持认为人类从某种意义上来说就是机器，而机器进化出类似人类的“意识”也只是时间问题。笔者赞同这一观点，从认识论的角度来说，一切随机事件都是必然的。那么，人类的智能其实也是必然的，这和机器的“0”与“1”并无区别。

现今脑科学、基因学的大跨度发展，已经预示着在未来几十年内存在重大突破的可能。在人类破解自身意识的密码的同时，未知的机器意识也在逐步解码。

（二）来自“觉醒”机器的挑战

1.优秀的绘画技法与创新的“心”

深度学习在学习名家名画的绘画特征、技法方面拥有人类无法匹敌的速度优势。现今涌现出如”DeepMind”“Fractal DeepDream”等算法，强化了人工智能深度学习的能力和对抗网络的强度，使得机器的学习速度远超人类，只是在机器学习的方法上还略有不足[1]。

在画法融合上，机器会有比人类更加敢于突破的“想法”。机器不会受到人类积累知识和融会贯通的限制，而是可以融汇更多的技巧与画法，生产出更为“新”的作品。在DeepMind 创作的一系列后现代主义作品中，我们可以感受到机器想象空间的无限可能。

在机器觉醒后，即当机器有了自主意识，机器甚至可能突破人类已有的绘画艺术范畴，从机器自有的视角来创作新的绘画艺术。

2.更“懂”人的绘画艺术教育普及

AI辅助作画其实在很多情况下是为了绘画艺术教育普及，为了拉近艺术与普通民众的距离，让每个人都可以成为艺术家。

2017 年谷歌通过DeepMind 算法推出的AutoDraw，让用户可以通过简单的绘画，通过识别绘画轮廓特征，然后将其补充成完整的图像。这个创新降低了用户的绘画门槛，更成为是人们学习绘画的一个手段。

现在的AI 辅助作画还不成熟，无法体会人类作画的心境。当机器意识觉醒后，人与机器的协作模式将会改变为“伯牙与子期”的关系。机器通过输入理解创作者的个人生平、社会政治经济条件、所处环境等因素，更懂每个人进行艺术创作时的具身体验，更贴合创作者的意图，辅助人将作品完成，让AI 辅助作画后的作品充满感性的色彩。

3.来自机器的“评价”

一直以来，人类的绘画艺术作品都是由人类来评判其好坏，这样的艺术一直未曾超越人类艺术的范畴。机器觉醒给这个论题带来了新的契机，当机器拥有主体意识，就拥有了自我的审美视角，也拥有了评判人类作品的“权力”。

机器“评价”人类作品可以更为精细。从理性角度来说，机器可以分析作品中的画法技巧难度高低、色彩运用是否合理等；从感性角度来说，机器可以通过“感同身受的具身体验”来分析作品中包含的意蕴和感性色彩，甚至是通过对作者的阅历等因素的整合，从而判断作品是否存在“虚假”情感。正如人类评价自然界的一切，机器的评价相比于人类的评价，少了一些“人情味”，多了些许公正性。

注释：

（1）刘润坤.人工智能取代艺术家?——从本体论视角看人工智能艺术创作[J].民族艺术研究，2017，30(02)：71-76.

（2）傅雷.艺术哲学[M].南京：江苏文艺出版社，2011，P14-15.