人工智能已经深度融入当代生活，也有越来越多的艺术家选择人工智能作为工具和媒介来进行创作。AI艺术创作覆盖了音乐、诗歌、小说、绘画等领域。当代人工智能技术的发展，使我们的生活有了“万物互联”的体验。
人工智能时代的到来打破了传统意义上艺术作品由艺术家身份、社会经历、技术所创造的规则，使用AI技术创作的艺术作品可以让观众对艺术有全新理解和体验。作为当代最前沿的技术之一，艺术与人工智能之间的融合是大势所趋，所以如何利用和驾驭人工智能技术也是当代艺术家需要思考和探索的问题。
图1 风格图像 图像来源于
目前在AI艺术创作领域常用的技术主要是计算机视觉（ ，CV）、自然语言处理（ ，NLP）、数字图像识别与处理（ Image ）、卷积神经网络（ ，CNN）以及生成式对抗网络GAN（ ），总体上可分为两种形式：第一种是由计算机自己去决定最终生成的作品，人类除了在早期代码端进行修改和训练模型以外就很少参与AI作品的实施, 例如法国团体的生成艺术肖像作品；另一种则是结合AI去合成作品，人类作者使用AI为工具就像使用相机和画笔一样进行创作。 的Deep Dream项目通过神经网络的迭代运算把深度学习这一过程给可视化呈现出来。
图2 图像识别 图像来源于腾讯网
一、AI视觉与人类视觉有何异同？
在人类视觉中，如果向一个人扔过去一个球，通常来说对方会马上把它接住。这个看似很简单的问题却包含了极为复杂的处理过程：一个球进入人类视网膜，经过元素分析后发送到大脑。视觉皮层会更具体的分析图像，把它与剩余皮质中已知的任何物体去比较，进行归类并计算球的轨迹后再决定下一步的行动：举起手，接住球。
这个极为复杂的过程却完全在下意识行为下仅仅用零点几秒的时间来计算，而且准确度很高。人类视觉系统的信息处理在可视皮层是分级的。人脑的工作过程是通过不断迭代和抽象计算来实现的。当人脑在获得外界“输入”的图像信息后，先初步处理成边缘信息和方向特征，再进一步去处理其形状特征信息和抽象轮廓信息。如此迭代更高层的抽象后得到更为精细的分类，并匹配结果。
图3、计算机视觉原理如上图，在AI在处理一张图像时，它眼里先看到的图像是由三维的数组组成的，数组中的每个单位都是一个像素。一张图像除了有长度和宽度信息，还有第三维深度信息：颜色 RGB（0-255）。进而根据数值进行线性方程和函数等运算来进行下一步计算与分类。
正是这个生理学上的发现也促进了人工智能的发展，算法仿照人类大脑由低层到高层迭代，低层的输出代表高层的输入。抽象处理视觉信息并建立深度网络模型。并模拟人脑处理信息机制，通过对历史信息的学习，将信息经验储存在网络中，且经验伴随着学习次数的提升而提高。包括卷积神经网络在内的多个AI技术是基于人脑的仿生原理来进行开发。
当然AI与人眼机能的区别也是显而易见的，其中重要的一点是人类的眼球有中央窝，会敏锐的跟踪感兴趣的部分，从而产生视觉聚焦。而AI在开始处理图像之前每个区域都是平等的，计算机不会差别对待图像。AI视觉的深度学习是基于像素的，而人类视觉是依靠结构理解。所以深度学习需要大量样本才能计算出物体的名字，而人类视觉只需要看过两次就能认识这个物体。正是因为人脑提取了物体的要素，忽略了大量无效信息，所以人脑的信息处理量比深度学习要小很多。
图4 边缘检测是一个受到人类视觉的启发而发展的技术
AI生成的过程中还具有偶然性，看似计算机计算同一个答案无论多少次都是一样的结果，但是如果引入机器学习的概念答案则会有所不同。是因为在机器学习中，使用相同的算法运算相同的数据集，很有可能得到不同的结果。因为在机器学习的很多过程中都涉及随机数字，其目的是增强模型的泛化能力。
在生成式对抗网络中的两个网络互相对抗互相进步，使得同一个答案在面对不同的迭代时所输出的结果也有所不同。至此笔者推测AI生成的图像以及其中的偶然性一定程度上可以帮助我们理解Ai是如何理解我们人类世界的。
二、AI技术对当代艺术创作有何启示？
首先是AI艺术面对的是艺术创作中技术反噬与情感弱化的质疑。科技的高速发展加速模糊了虚拟与现实之间的界限，但就目前而言，人工智能还难以像真正的有血有肉的人类一样去创造出能让人产生共情的生动、细腻、感人、优美、震撼的艺术作品。情感价值本身是抽象且无法量化的，它不像条条框框且冰冷的代码。
所以通过人工智能艺术作品来表达情感价值是目前的一个难点。从另一个角度来看：一些艺术家注意到了人工智能这个技术自带弱情感化的属性，于是他们利用人工智能的弱情感来创作出可以表达、衬托、展现出强情感的作品。人工智能在艺术创作中终究是一种工具，太过于依赖技术来进行的艺术创作，将会使其美学和哲学思辨价值逐渐消失。技术它应该提供更好的创作可能，创造出更好的艺术价值，而不应该是反噬艺术的武器，成为技术的奴隶。
图5 NVDIA的，AI技术的高速发展已经达到可以生成以假乱真的人类肖像，但目前AI图像作品还无法完全脱离人类而产生。
其次是人工智能带来新的艺术衡量尺度。其实AI并不容易介入艺术领域，在大多数AI艺术作品中，AI仅仅是一种艺术工具，导致它的艺术价值往往被局限在很小的范畴里。原因是AI艺术作品的美学价值完完全全由人类所判断。要让AI来介入并判断艺术价值还有很长的一段路要走。机器学习可以带给AI意识，拥有自己的艺术价值判断，那它也拥有了评判人类作品的可能性。基于AI本身有着不同于人类的“阅历”，其评判艺术作品的美学价值和标准也可能和人类有着截然不同的体验。
艺术的介入使AI技术不可避免地暴露其弊端。无论是大家熟知的谷歌还是微软小冰，其创造出来画面的完全取决于其团队前期对它的训练模型素材，选择什么样的作品和图像作为训练模型是其团队的选择和理解，它难以凭空产生一张图像。就如同过去偶尔冒出的一些新奇技术一样，随着时间的推移，缺乏美学价值的作品很容易消失在艺术史中，变成一个低劣的把戏。所以说它作为一个新技术的出现，难免需要一定的时间来完善和磨合。
图6 风格画作 图像来源于
综上，艺术家在用人工智能作为工具进行艺术创作的时候更多是依靠艺术家创造出来的一套规则。在后现代主义加持下的人工智能艺术，从而使人们认识到价值的相对性和多元性，也打开了新时代艺术的新纪元。
三、AI艺术创作如何体现其价值？
人工智能艺术不仅仅是审美创新的驱动力，更是批判创新的驱动力，如同当代艺术主题对传统艺术媒介的影响一样。拥有艺术性的技术力量能够积极地改变其生产关系中的使用方式。人工智能的艺术特点与20世纪的一些“新技术”有相似之处，从早期的电影摄影到计算机视觉艺术，都经历了一个以模仿传统艺术再到成为独立艺术学科的一个过程。
人工智能艺术有集中爆发和面貌相似的特点，一旦有某个适合进行艺术创作的新技术被发明后，使用这种新技术的艺术作品便会集中出现。因此在没有技术雄厚的团队创造新技术的前提下，大多数人工智能艺术创作用着相似的开源项目，作品难免会面貌相似。但这也恰恰能够产生传播效应，造成流行趋势。在“科技+艺术”的光环之下，AI艺术创作有无可比拟的传播价值。
图7《爱德蒙·贝拉米肖像》|
另外，艺术之所以能有巨大的力量，是因为它能引起观众的共情，传递出艺术家所要表达的情感。所以目前很多AI艺术案例本质上是用其技术来模仿人类的一种行为，总体来看，AI在艺术创作的情感表达中发挥其先天的优势，可以触及人类艺术家难以触碰的边界。
就如前文提到过的“艺术是人工智能目前唯一一个不容易介入的领域”，AI艺术作为一个全新的艺术门类虽然取得了小小的成就和认可，但还有很长的路要走。人工智能作为新工具的身份成为一部“机器”为一部分艺术家所用，体现出人类在拓展图像艺术的新可能性，在未来人机之间的情感表达必定会通过艺术作品来上升到新的高度。
综上所述，先进的AI技术影响着艺术创作的同时，艺术也反向启发着AI技术的前进方向，人工智能艺术正在经历从模仿传统艺术媒体到成为独立艺术媒体的演化过程。这也是一个会经历不断试错的过程，AI艺术正经历一个从缺乏情感表达到情感充沛的转型期。在此期间在此我们不妨大胆设想：在未来Ai完全可能成为一种“审美的机器”，观看AI生成的艺术完全是一种扩展意识的体验，而观众看到的是超出其经验范畴的视觉形态。
附录：AI艺术创作案例分析
1. 《》，导演Oscar sharp、编剧AI
是一部由AI编写剧本，并由人类导演和艺术家、演员来完成的科幻短片。片中描绘了空间站中的三个年轻人，莫名其妙的词汇、跳跃的对话和场景的切换给人留下了深刻的印象。它诞生于AI技术井喷的2016年，从一个名叫的AI经过学习过几十个科幻剧本后而输出一个新的剧本。其中一些矛盾的台词让演员和导演看到后捧腹大笑：他既站在恒星中，又坐在地板上（He is in the stars and on the floor）。
《》是人类历史上第一部由人工智能创造剧本的电影。不仅是剧本，还学习了300万流行音乐来为电影配乐。虽然它有诸多的不完善，但不可否认《》对AI艺术有着划时代的意义。
图8《》，导演Oscar sharp、编剧AI
2. USA工程师 van arman
他善于通过AI+机械臂的组合来创作人工智能绘画作品，通过大量学习人类艺术家作品来进行创作，他认为通过大量分析艺术作品，理论上AI可以模仿任何一位已知艺术家。他在他的一个新作品中将他女儿的照片和他对女儿画的画一起交给机器学习，并通过机器来输出父亲给女儿画的画+女儿的照片合成的新作品
图9 van arman作品
3.艺术家Refik Anado
Refik Anado擅长运用人工智能和媒体来创造全新的沉浸式公共艺术作品，试图通过AI艺术作品来重新感知自己和周围的世界，他的作品有着丰富又爆炸的视觉效果，同时又能让观众体会其作品中情感的传达。
《 （机械幻觉）》
由AI创作投影画面，作者Refik Anado把300多万张纽约市的图片批量去掉人物后放入数据库里，让机器去学习这些风景和建筑，这些新旧建筑的图像揭示了建筑史上的隐藏联系。作品通过AI输出数张融合风格的画面，“联想”出AI眼里的纽约市，这个很像人类做梦时会混乱地将以往看到的不同东西串联在一起一样，通过此作品作者也向我们提出了一个问题：AI也会做梦吗？
图10《 》 Refik Anado
《 （溶解的记忆）
他收集一些志愿者回忆童年时脑电图控制神经机制的数据，再经过AI处理成三维数据，并通过投影将这一过程可视化,重现人脑回忆时的运转方式。
图11《 》 Refik Anado
人类复杂又无法量化的情感在此作品中被以全新的数据方式展现出来。
《 （量子记忆）》
此作品通过AI机器学习和量子计算将互联网上2亿多张自然图像合成为一个超现实视觉艺术作品，呈现给观众绚丽缤纷又有别于自然世界的维度。
图12《 （量子记忆）》 Refik Anado
4. 人工植物学
是一个由意大利艺术团队fuse创造的项目，它利用AI来探索植物插图的潜在信息，其收集了大量植物插图并通过生成式对抗网络训练，最终输出新的人造植物插图。
图13《人工植物学》fuse团队
这样的植物插图与现实世界的植物看起来似乎并没有什么不同，但是其细节和特征却是通过机器学习来创造的“全新植物”。人工智能通过这个形式来重新阐述经过人类艺术加工的自然信息中的艺术特质。
5. DJ 实时生成沉浸影像
DJ是一个由日本AVEX公司推出的人工智能DJ，它能利用微软的 技术来实时解析观众的情绪，从而即兴创作出影像。
图14 DJ作品
从四季的变化到植物的蔓延生长，观众在体验AI创造出来的全新沉浸式空间中感受人工智能带给人类全新的美学体验。
程毕迪斯
Cheng
本科硕士均毕业于中央美术学院版画系，美国阿尔弗雷德大学访问学者。善于跨学科创作作品，作品覆盖传统版画、数字版画、影像、装置等。
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