一个创造了AI“毕加索”的科学家

杨思敏

我们习惯了在美术馆欣赏艺术家杰出的画作，倘若挂在墙面上的画作是机器所“画”，作为观赏者的我们，又该如何看待它们？

2017年2月14日，在美国罗格斯大学的艺术与人工智能实验室，艾哈迈德（Ahmed Elgammal）教授让电脑运行了一个新的艺术生成算法，然后眼睁睁地看着这个AI创造出一系列让他震惊的画作。两周之后，他把这些电脑生成的画作和几十幅博物馆藏级的油画混合在一起展出，看人们是否能分辨得出二者的区别。

几乎所有受试者都无法区分出哪些是电脑的画作，哪些是人类艺术家的画作。事实上，电脑的画作常常被认为“更新颖”、“更具审美吸引力”。一个令艺术界不安的传言已经发酵：人工智能或许已经成为新时代的“毕加索”。

从2012年开始，艾哈迈德教授专注于研发艺术领域人工智能和计算机视觉算法，比如从创造力和影响力等方面衡量一幅艺术作品的价值，或根据艺术家、时期、类型等属性将艺术作品进行分类，甚至还能鉴别艺术品的真伪等。他用超过8万幅15-20世纪的西方绘画作品对算法进行验证和改进，基于这个庞大的数据集，他想要创造一个真正能实现像艺术家一样独立思考的人工智能。

谷歌在2015年推出了机器学习的AI艺术项目Deep Dream，该项目能够分析你的绘画风格，并将任何图画转换为你想要的艺术家风格的画作。这种技术被称作“风格迁移”。不过，在艾哈迈德看来，风格迁移并不能创造真正的艺术。他正在开发一种更加高级的人工智能。这套系统不是靠“模仿”，而是实现“创造”。为了做到这一点，他的团队使用了最热门的新工具：生成对抗网络（GAN）—两套 AI 系统要彼此竞争、相互批评，以生成更加聪明的神经网络。不止于此，他和团队最终构建了一个名为创意对抗网络（Creative Adversarial Networks，简称CANs）的高等自主式人工智能，可以实现机器学习的创新，“CANs生成的画作不同于传统的艺术标准流派，它们没什么可识别的特征，许多看起来非常抽象。”艾哈迈德说，“这是机器自己发展出的美感。”

在美国罗格斯大学的

艺术与人工智能实验室，

艾哈迈德教授让电脑

运行了一个新的

艺术生成算法，

然后这个AI创造出一系列让他震惊的画作

艺术算法背后，是数千小时繁琐的实验室研究。“我们‘喂给机器的艺术史，是从文艺复兴到现代，所以算法的学习进步也是沿着抽象美学这条线发展。”艾哈迈德说：“这很有趣，抽象是艺术史上的自然进步，而算法成功地捕捉到了这一点”。艾哈迈德的CANs有它的独特之处：它的实时创作过程完全由AI完成，人类不能参与其中。这是人类首次被排除在艺术创作流程之外。

就像一个真正的新兴艺术家一样，这个算法会首次办它的“个机展”—《非人类：人工智能时代的艺术》。该展览将于2017年10月在洛杉矶举办，届时会有12幅在罗格斯大学研究中由人工智能创作的画作展出。

艾哈迈德的算法还有更大的发展空间。罗格斯实验室的编程人员并没有完全“唤醒”该算法的“潜能”。“深入挖掘人工智能是通過计算机的方式推动探索新的艺术元素，我们将不断完善这些代码，提升或新奇、或困惑的复杂性与艺术性交织的美感体验。”艾哈迈德充满自信。endprint