人工智能在数字艺术创作中的应用与思考

杨易轩

摘要：在当代，伴随着人工智能的发展，大数据和深度学习打破了传统的艺术创作形式与流程，技术与艺术的边界成为行业研究的热点。文章通过探究人工智能技术与艺术创作的融合、智能化的创作新理念转向、技术的祛魅与艺术创造性三方面，力图对当下人工智能技术在数字艺术创作应用的优势和问题进行分析、阐释与反思，进一步探求人工智能视域下数字艺术创作在未来可能形成的发展路径。

关键词：人工智能 艺术创作 观念转向 技术祛魅

纵观历史的发展，每一次技术的变革都会对生产方式、社会关系乃至审美艺术产生深远的影响。技术的迭代发展势必会影响艺术生产的整个环节，从创作、鉴赏到传播都会发生巨大的变革。自1956年，雨果·德·加里斯在其著作The Artificial War中首次提出“人工智能”一词，同年在达特茅斯会议上正式确立了人工智能学科以来，人工智能技术已经走过60多年的发展历程，尤其自2016年以来，人工智能参与创作生产的数字艺术作品应接不暇，其在艺术领域的应用现象备受瞩目。智能艺术在视觉艺术、语音识别、图像分类、动态效果、数据分析、文本处理、程序设计上呈现出全新的面貌。2016年微软与英国泰特美术馆合作评选IK奖，最高奖项获奖作品是人工智能项目Recognition，它使用了人工智能面部识别技术，可以通过图像检测、探索、研究、匹配原本无关联的画作。同年，谷歌和灰域艺术基金会联合举办了以“深度梦境：神经元网络的艺术”（DeepDream： The Art of Neural Network）为主题的画展，画展中所有作品都是以人工智能方式创作出来的，这是因为通过人工智能技术可以将任何图片与艺术大师的绘画风格进行合成，生成全新的、与经典大师风格一致的画作。

毋庸讳言，人工智能技术参与数字艺术创作的现象已经引起了艺术行业的广泛关注，人工智能在数字艺术创作中的应用与发展是目前行业中亟需深思的议题。本文通过对国内外人工智能技术在艺术中的应用进行梳理，提出几点思考。

人工智能的参与：技术与数字艺术融合的必然结果

人工智能（英文缩写AI）是计算机科学的一个分支，是指使用计算机代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能的技术，其本质是开发和模拟人的意识与思维的信息的过程。2016年被公认为人工智能元年，同年，“人工智能”一词被写入“十三五”规划纲要，成为国家发展战略中重要的一个领域。2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出关于人工智能的战略目标：到2030年我国成为世界主要人工智能创新中心。2018年白宫召集34家美国科技界巨头召开AI峰会，确保美国在该领域处于领先地位。2019年与2020年在上海以及通过线上方式召开了世界人工智能大会。可见，人工智能技术再一次迎来了发展的高潮。

人工智能参与数字艺术创作的历史也并不短，20世纪60年代，在Nees的ZUSE Graphomat Z64系统上，生成了人类第一幅算法艺术作品。1973年，艺术家哈罗德·科恩在斯坦福大学人工智能实验室访学期间，开发了一款人工智能绘画程序“亚伦”（AARON），开启了技术与艺术创作的融合。最开始，亚伦仅限于绘制草图与轮廓，但随着技术的迭代发展，上世纪80年代亚伦可以上色并通过算法调和出和谐的色彩搭配。2001年伦敦大学教授西蒙·科尔顿创建了人工智能绘画软件“绘画傻子”（The panting fool），在该软件模型中，可以将关键词与图像结合，转绘成艺术画作，同时还可以在系统中加入情感模块，如果输入的关键词大多呈现负面情绪，那么人工智能系统也会进入沮丧的状态。2014年，Goodfellow等人提出深度学习模型“生成式对抗网络”（Generative adversarial networks，简称GAN）。GAN对于图像信息进行训练无需额外的监督，主要针对的对象是视觉影像，从SVM、boosted tree入手，通过深度学习弥补了SVM的缺陷。GAN生成的画作可以实现整体的风格迁移，可以实现画作与照片的相互转化，线稿与图像的相互转换，也可以实现现实与非现实的转化。GAN模型处于构建状态，还有很大的提升空间，需要技术不断的优化迭代，以更易为大众所接受的艺术创作工具形态出现。2015年谷歌的人工智能研究小组推出神经网络算法（neural networks）创作的作品，这种算法主要是通过视觉符号的捕捉形成带有想象力的艺术作品。2016年，IBM的Watson计算平台研发的人工智能系统在24小时内为福克斯的恐怖片《摩根》剪辑了3分钟的预告片。2017年罗格斯大学的一篇文章中提出了创意对抗网络（Creative Adversarial Networks，CAN）的想法，相比于GAN，CAN更具有创造性思维。

由此可见，人工智能与数字艺术的融合是艺术与科技发展的必然趋势，人工智能不仅能提高艺术创作的效率，更是将原本模糊的概念与风格变成可以复制和推广的创作手法。人工智能将如何影响审美艺术的发展方向是一个值得研究的命题。

观念转向：智能化的创作新理念

人工智能技术已在多个新场域崭露头角，令人惊叹不已。在智能化与大数据技术高速迭代发展的当下，艺术领域的创作理念必然会做出相应的转变。人工智能不仅是一种新的技术工具和艺术创作的媒介，更为重要的是它革新了艺术创作的理念。人工智能通過深度学习后，能够形成人造的个性化经验数据，创作出具有一定辨识度、一定艺术性的作品。

人工智能艺术的创作价值不能简单地以是否近似或趋同人类的标准去衡量，因为艺术的创作不能简单地等同于机械化的生产，不能简单地用数量、效率、性价比等参数去衡量其价值，本雅明曾说道“艺术作品的机械复制较之于原来的作品还表现出一些创新”。可以预期的是，人工智能技术的进步会在一定程度上剥离单一性、重复性和铺陈性的工作环节，让创作者把精力投入到更重要的工作中去。我们不应该偏激地、激烈地否定或反对人工智能及其相关技术，而是应该理性、平和、自由地去吸收与涵纳它们。在人工智能换脸网站artbreeder上，用户可以自己上传不同风格的图片，通过调节参数生成不同风格的照片，还可以追溯合成图片的转换轨迹。在该网站的基因编辑模块中，有很多面部细节参数可以调节，包括年龄、微笑、性别、胡子、睁眼闭眼、张嘴闭嘴等，不仅适用于真实照片，同样也适用于二次元风格的图像。暴雪团队给守望先锋做角色设计的时候，角色设计师按照卡通过渡到写实的不同程度，建了10个程度渐变的模型供守望先锋团队抉择。由此可见，随着人工智能技术的发展，这种铺陈性的工作完全可以交给人工智能去完成，制作效率将会大大提高，作品数量会呈现指数级的爆发式增长。艺术家继而可以从琐碎的工作中解脱出来，转而将精力放在完善作品的丰富度上，从而能够更加投入地进行艺术创作。

反思：技术的祛魅与艺术创造性

人工智能技术已然融入艺术创作中，成为技术的媒介，艺术创作呈现去人类中心化和技术祛魅趋势。当下仍处于弱人工智能时期，人工智能只是对艺术门类和风格进行模仿，是数据和算法的技术化处理，并没有涉及艺术中的创造性、想象性、情感性、象征性和批判性等重要范畴。因此，当前人工智能创作出的艺术作品尚处于单纯的机器和技术活动，是离不开人的介入的艺术创作，并不能算是真正意义上的艺术品。

本雅明提出“艺术作品的机械复制时代凋谢的东西就是艺术品的光韵”，机械的批量复制取代了艺术独一无二的存在，当机械可以复制并替代人的多元化与多样性时，也就是艺术真正面临死亡的危机时刻。在人工智能技术的冲击下，如何正确地面对技术、使用技术，如何重新考量艺术的创造性本质是需要思考的问题。2016年微软、科斯腾的团队和大学、美术馆、伦勃朗故居博物馆携手策划的项目《下一个伦勃朗》，旨在思考伦勃朗如果在世，他会画什么。该项目中，人工智能技术对伦勃朗的346件作品进行了分析和深度学习，计算机花了500个小时来构建画面，为了营造真实油画触感，通过3D扫描技术，用真正的油画材料打印了13层颜料，最终生成一位30到40岁之间的头戴宽檐帽、身穿白纱领黑衣的白种男人肖像画。创意总监巴特·科斯腾认为“‘下一个伦勃朗只不过是对大师的模仿，而不是全新的创作。”我们可以用机器语言创造出高级的艺术作品，但是加工和模仿并不是真正的创作，真正艺术的创作是融于人温暖而柔软的感性生命之中的，是人强烈追求自己的本质力量对象化，艺术本体应具有创新性、想象性、情感性。因此，不论人工智能技术发展到何种程度，人类灵魂的独特性都决定了人工智能不可能完全取代人类智能。

总结

人工智能技术带给我们对于艺术创作领域新的思考，“但有一件事始终未变：人类本身”，因此创作者应更加注重对于创意性、思想性和独特性的空间领域开发。技术的进步将会带给艺术世界颠覆性的改变，审美艺术如何在新一轮技术革命中获得新生值得思考。在未来的艺术时代，人与智能技术能够高度融合，创新无垠，人工智能技术在艺术中的应用成效会超过目前人类对艺术的认知，人工智能将会按照美的法则建设艺术诗意的栖居之所。

（作者单位：中国传媒大学）栏目责编：杨刚

参考文献：

[1]瓦尔特·本雅明.机械复制时代的艺术作品[M].北京：中国城市出版社，2001：5.

[2]尤瓦爾·赫拉利.未来简史：从智人到智神[M].林俊宏，译.北京：中信出版社，2017：41.