今年10月在佳士得的全球拍卖会上,一幅AI画作将被首次进行公开拍卖,这引发的话题是,在音乐、建筑、科学、美术等这些富含创造性的活动中,AI同样在扮演着越来越重要的角色,比如化身画布、画笔,甚至是乐器,创作出一幅幅极具艺术气息的画作和一首首悦耳动听的歌曲。
但AI画作的出现,却也导致赝品的泛滥,这让数百万元的作品变得毫无意义。与此同时,用于鉴别画作真伪的AI技术又出现,但这似乎有陷入了自产自“销”的怪圈。那对艺术来说,人工智能究竟是新鲜血液还是未来杀手呢?
艺术是什么?
从心理学的角度来说,艺术可以引起人们对过去事件的回忆,在一定程度上,是人们进行情感交流与展开教育的一种手段,也是用来理解自我,表达某些不可言传的意境的一种方式。
回想3万或4万年前,人类还没有学会进行情感上的自我反思,因为那时候的人们一直都在打猎、战斗,为自己取暖的同时还要保证自己的安全。换句话说,一直在为生存斗争。
后来在人类学会收集食物,不必为狩猎所累后,这种情况有所改变。所以,克鲁马努人部落(旧石器时代晚期在欧洲的高加索人种)选择了定居。这一次,坐在篝火旁,看着深洞墙上投下的影子,他们想到的不再只有食物,而是比生存更重要的东西。于是,他们拿起了树枝,开始作画。
进一步讲,如果没有祖先通过狩猎发展起来的认知能力,人类就学不会制造和使用工具,甚至也不能出现记忆,形成语言,具备表达能力,也不会学会识别周围环境的成长模式,让自己得以生存。
![](http://daogezhiyuan-article.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/win3000/pic/be31380b-da48-4002-bbd2-df0ebf8851ce.jpg)
而现在,它们成为了我们试图用机器来模拟的能力:记忆、语言、理解、推理、学习、表达、以及模式识别。这些都是人工智能的核心组成部分。于是,人工智能成为了一个“模拟艺人”,我们开始用AI创造艺术。但开始之初,人工智能学会的只是理解和复制人类的艺术,当时这项技术被称为“风格转移”(Style Transfer),通过使用深层网络来复制、再创造混合了不少艺术风格的作品。
随着技术的不断提高,或许艺术创作已不仅仅是人类的专属品了。
一幅将公开拍卖的AI画作
不可否认,艺术的历史总是与技术的发展交织在一起的。事实上,艺术家以及艺术运动通常是由可用的工具来定义的。比如,燧石刀的精度(石器时代的高技术)使人类能够从猛犸象牙中雕刻出第一批具象艺术;古典大师(Old Master)用暗箱(camera obscura)渲染出了具有特殊深度的场景。现在,荧光显微镜、3D生物打印、混合现实等都成为了艺术家们表达自我的工具,但最具代表性的技术是人工智能。
![](http://daogezhiyuan-article.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/win3000/pic/3aed7125-677f-4f48-b8e1-684559943764.jpg)
在佳士得的伦敦市中心画廊的白墙上,挂着一个金色的画框,画中是一个穿着清教徒式的黑色衣服,面带些许忧郁的男子。这幅画看起来似乎是某位古代大师的作品,但在它的右下角却有一个让人意想不到的署名:一个草书体算法。
![](http://daogezhiyuan-article.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/win3000/pic/471f8904-3db3-498b-a4b2-64ed56170ed4.jpg)
据了解,这是法国艺术组织Obvious名为Edmond de Belamy的画作,或者更准确地说是Obvious设计的算法的画作,将于10月作为佳士得代表Obvious举行的Prints & Multiples拍卖活动上进行拍卖。
Obvious成立于2017年4月,以“艺术创造不只是人类的专属品”为座右铭,通过教授计算机艺术史并向它展示作品的打造过程,来创作艺术作品。根据该组织联合创始人高蒂尔·维尼尔(Gauthier Vernier)的说法,“整个过程旨在让人类尽量少参与作品创作。”目前,Obvious在人工智能的帮助下创作了11幅艺术作品。
为了让AI更好的创作,该团队通过艺术百科全书Wiki Art收集了15000幅横跨14世纪到19世纪的画像,并将它们输入到GAN算法。GAN算法包括两个部分:生成器和鉴别器。生成器学习了画像的规则,比如人有两只眼睛和一个鼻子,然后它会开始根据这些规则创建新图像。
鉴别器的工作是鉴别图像,推测哪些是来自于数据集的“真实”画像,哪些是来自生成器的“虚假”画像。当生成器骗过鉴别器时,它会从失败中学习。而当它成功骗过鉴别器时,这个过程就完成了,就会生成一个新图像。值得一提的是,整个过程并不是并不是对现有的15000幅图像的简单复制或者拼凑,而是一个原创图,对此,研究员将这项新艺术运动称作“GAN主义”。
尽管Obvious的这一举措很酷,但其作品暂时还不能确定是不是可以被称为“艺术”。不过,答案并不是很重要,重要的是人们对其作品的浓厚兴趣感到惊讶,不管是喜欢和讨厌,没有人对此毫不在意。那人工智能会是大量产出艺术作品的人类替代品吗?
在Obvious负责技术工作的AI博士生雨果·卡塞勒斯`杜普雷(Hugo Caselles-Dupré)并不这么认为,他将今天的AI实验比作19世纪中期摄影的出现,当时微型肖像艺术家失业了,“当时人们说摄影不是真正的艺术,拍照的人就像机器。而现在,我们都一直认为,摄影已经成为真正的艺术分支。”
![](http://daogezhiyuan-article.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/win3000/pic/05cb0922-d31d-4705-8b74-09d70e92cb82.jpg)
既然现在人工智能创作的画作已经可以让人感觉是某位古代大师的佳作,那我们是不是可以理解为AI也可以模仿一些名作,达到以假乱真的效果?众所周知,这种情况的出现,只会让“赝品”疯狂,让收藏家蒙受金钱损失。这种情况应该如何应对呢?
自产自“销”,人工智能成辨别伪造艺术新工具
除了人工智能的画作,在艺术领域,赝品已经变得越来越猖狂。今年3月底,德国威斯巴登的一名法官扮演了一次艺术评论家的角色,两名男子被指控伪造了包括卡济米尔·马列维奇(Kazimir Malevich)和瓦西里·康丁斯基(Wassily Kandinsky)在内的艺术家的作品。该案件已经进行了三年半,被许多人视为一种考验:一场成功的起诉可能有助于结束一场“赝品”的流行,这是一个一直困扰俄罗斯艺术市场的问题。
除此以外,今年1月,比利时根特美术博物馆被迫撤下了24幅作品,因为一个报道指出,这些作品全部是伪造的;前不久,在意大利热那亚举办的莫迪里亚尼展览(Modigliani Exhibition)上,展出的21幅作品被没收,同时打上了赝品的标签。价值数百万美元的作品突然成为毫无价值的东西,让人大跌眼镜。于是,在经历了一系列丑闻之后,该市场变得紧张起来。
![](http://daogezhiyuan-article.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/win3000/pic/eee26ff5-139f-4853-8908-b62f0ad5de8f.jpg)
于是,辨画真伪的人工智能工具应运而生。来自新泽西罗格斯大学(Rutgers University)的研究员,现在正在探索一种方法,试图开启艺术认证新阶段。摒弃了传统的对作品的昂贵材料做分析的方法,研究员开发的技术功能十分强大,甚至都不用接触到最原始的作品,只需一张数码照片就可以搞定,其中人工智能是最大的功臣。
在去年11月该团队发布的一份论文中,详细记载了其AI系统如何将毕加索,马蒂斯,莫迪利亚尼和其他著名画家的画作分解为8万多个单独笔画,在这些笔画的数据集的基础上,研究员利用一种机器算法来寻找绘画作品中的特定特征,如笔画中线条的形状、笔画的轻重、通过这两种分析方法的结合,人工智能有80%的几率来有效的识别出伪造的赝品。更令人叹服的是,该人工智具有仅通过单一笔触便可甄别每幅呈现于它面前的作品是否为伪作的能力。
对此,该研究团队的Ahmed Elgammal博士表示,“笔画是一种无疑意识的动作过程。艺术家专注于构图、肢体动作、画笔等,但笔画也是其中的一个明显迹象。”现在这份研究还在进行中,如果成功将会是对该领域的一个很有价值的补充。
实际上,通过笔画来识别艺术家的想法可追溯到20世纪50年代,这是荷兰艺术史学家Maurits Michel Van Dantzig发明的一种技术。在他看来,每件艺术品都是出自人类之手的产物,而每只手都是不同的,所以应该有可能通过这些明显的笔触来识别作者身份。
不过,问题在于,数据太多了。即使是一幅简单的图画,也包含了成百上千的笔画,所有这些要通过人眼识别,这很不切实际。但是,人工智能可以做到人类无法完成的一些事情,所以现在研究员试图通过AI找到解决办法。到目前为止,该系统已经对某个时期的一些艺术家的画作进行了识别与测试。就挑战难度而言,是那些古老的画作,因为其中包含了很多层的修复或过度绘画。
虽然Ahmed Elgammal对这项技术充满了信息,但仍有人表示怀疑。比如,康奈尔大学计算艺术史教授Charles R Johnson表示,与其说我怀疑的是人工智能,倒不如说我怀疑的是这项理论背后的假设,毕竟笔画很少是个性化的,同时,艺术家在自己的职业生涯的不同时期也会有所改变。同时,许多艺术家的作品本质,我们是不了解的,所以计算机分析的重点最好是画布或者纸张,才能得到更严格的验证。
![](http://daogezhiyuan-article.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/win3000/pic/b227e8ab-976a-4175-a1f0-1ff04ebad367.jpg)
不过,Ahmed Elgammal还是坚持着自己的方法,现在该团队正在研究毕加索等印象派画作,希望明年公布结果。在他们看来,即使有了图纸,机器也不能自己去学习;通常,算法需要人工调整,以确保正确的属性正在被检查,同时,那些产出不多,无法创建有效数据集的艺术家也是一个挑战。
不过,在小智君看来,这项技术的困难还是挺多的,比如现在赝品的出现,如果收集了假的数据,导致整个数据库受到污染,便有可能让其算法变得扭曲。当然,面对这些问题,还有人提出了用区块链技术来保证数据来源,其他人则呼吁提高数据的透明度。
总的来说,人工智能与艺术,不管是创作还是辨别真伪,都是一个极具哲理的问题。很难想出一个比艺术更具个性化或者说人性化的东西,因为它是我们作为一个物种的自我表现的定义。但归根结底,人类并不擅长将虚假和真实的东西区分开来。
抛开自动驾驶汽车,以及试图将自己的声音变得更像人类的虚拟助理Alexa,或许人工智能会比我们自己更了解艺术天才的秘密——尽管现在机器创造的作品能不能称为艺术还是一个未知数,但在其“欣赏”作品时候的好奇心,我们不能否认。而人类,在涉及复杂的食物组合面前,表现总不会很好,因为我们会犯太多的错误......
文章为用户上传,仅供非商业浏览。发布者:Lomu,转转请注明出处: https://www.daogebangong.com/articles/detail/Falling%20in%20love%20and%20killing%20each%20other%20Is%20AI%20the%20fresh%20blood%20of%20art%20or%20the%20killer%20of%20the%20future.html
评论列表(196条)
测试