【热点观察·当文艺创作遇上人工智能③】

    人工智能艺术在今天不仅是一种从主题、形式到技术都令人惊叹的前卫艺术类型，而且在日益扩大艺术的外延。面对人工智能对传统艺术的挑战，公众和学界都应保持理性和宽容。

    2018年注定是当代艺术史上标志性的一年。当年10月25日，由三个对艺术一无所知的程序员开发的“艺术作品”《爱德蒙·德·贝拉米肖像》（Edmond de Belamy）在纽约佳士得拍卖行，以5500美元起拍，最终以35万美元落槌，成了世界上第一件成功拍出的人工智能艺术品。这一事件引发了全球对于艺术本质问题的争论——人工智能的这一行为究竟算不算艺术创造？

技术让机器有了“艺术自觉”

    人工智能艺术的核心是计算机的“创造力”培养，其假定计算机作为艺术创作的主体——艺术家来加以构建。其基础是机器学习（Machine Learning， ML）。机器学习是使计算机具有智能的根本途径。早期的机器学习方法是神经网络（Neural Networks，NNs），通过模仿动物神经网络行为特征来进行分布式并行信息处理；而近期的深度学习（Deep Learning，DL）是多阶层结构神经网络结合大数据的逐层信息提取和筛选，使机器具备强大的表征学习能力，也使机器学习从技术范畴上升到“思想”范畴。此时，通过调用包含大量艺术专业知识和经验的专家系统，可以实现对机器艺术思维模式的培育，形成具有“艺术自觉”与“创造力”的人工智能“艺术家”。比如，美国罗格斯大学艺术与人工智能实验室（AAIL）研发的“生成对抗网络”（Generative Adversarial Network，GAN），即利用两个相互博弈的神经网络不断生产出截然不同的全新图像。

    人工智能的一个重要前提是大数据。借助云计算技术，由机器操控数据来进行结果判断和帮助决策，这叫模式识别。模式识别的本质是通过数据描述，使机器对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释。如果我们以计算机“输入—运算—输出—结果”的生产方式来类比艺术的创作方法，则传统艺术的创作逻辑特征可表述为：视觉输入—人脑（人体）运算—工具输出—必然性结果。而人工智能艺术借助数据的输入可以产生