人工智能藝術的核心是計算機的“創造力”培養,其假定計算機作為藝術創作的主體——藝術家來加以構建。其基礎是機器學習(Machine Learning, ML)。機器學習是使計算機具有智能的根本途徑。早期的機器學習方法是神經網絡(Neural Networks,NNs),通過模仿動物神經網絡行為特征來進行分布式并行信息處理;而近期的深度學習(Deep Learning,DL)是多階層結構神經網絡結合大數據的逐層信息提取和篩選,使機器具備強大的表征學習能力,也使機器學習從技術范疇上升到“思想”范疇。
人工智能的一個重要前提是大數據。借助云計算技術,由機器操控數據來進行結果判斷和幫助決策,這叫模式識別。模式識別的本質是通過數據描述,使機器對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋。如果我們以計算機“輸入—運算—輸出—結果”的生產方式來類比藝術的創作方法,則傳統藝術的創作邏輯特征可表述為:視覺輸入—人腦(人體)運算—工具輸出—必然性結果。
而人工智能藝術借助數據的輸入可以產生更多具有刺激性和感染力的創造性結果,其邏輯特征可表述為:數據輸入—程序(人工)運算—電子設備輸出—隨機性結果。
人工智能藝術在今天不僅是一種從主題、形式到技術都令人驚嘆的前衛藝術類型,而且在日益擴大藝術的外延。從藝術內部的形式與審美完善,到藝術外部的社會化、政治化觸發,人工智能藝術導致藝術功能、藝術價值、藝術家身份認證、藝術評價體系等問題都要重新界定。
毋庸置疑,人工智能技術極大地提升了藝術的想象力與創造力,豐富了藝術的形式與創作工具。由Google開發的AutoDraw即是利用AI算法對藝術家的草圖的自動加工與制作,作曲家、詩人、畫家等可依靠它來完成基本輸出,然后進行擴展與完善。這極大地提高了藝術創作的效率,也意味著開拓出人機合作進行藝術創作的新路徑。
然而,人工智能藝術最令人遐想的還是未來的“賽博格”藝術家(Cyborg)。隨著計算機技術的高速發展,藝術最終將走向人機交融的合成時代;未來,技術會更加自然地融入人們的日常生活且難以界定,異源嵌合體、生化電子人、人機合體生物等將把人類變成“超級藝術家”。
藝術一直以其對審美能力和創造技巧的絕對控制而專門化與職業化,又因其在精神與文化領域的自律而神秘、矜持。后現代主義“人人都是藝術家”的主張或將打破這一壟斷,藝術對生活的擁抱經由技術加持在今天已演變為“世界就是藝術家”。這表現為兩個方面,一是藝術對世界的喚醒,二是藝術的生活化與娛樂化。具體言之,當代人工智能技術、生物技術和納米技術這三大技術的進步,使人類得以實現與萬物的相連和信息交換。人工智能藝術幫助我們擴展自己的生理、心理極限,這既是一種對世界的全新感知,也是世界對人類的詩意回應。
近代以來,藝術的本質一直被視為是基于情感與精神的自由創造,而復制的藝術、形式主義的藝術等都是精神創造缺位后的貶稱。在很多傳統藝術家看來,人工智能藝術基于專家系統支持而進行的數據歸納、綜合被認為是缺乏演繹與創造,“機器作畫總是缺少一些深層次的東西”。
藝術史家杰姆斯·艾克因斯(James Elkins)直言:“(算法)不是根據社會環境、含義和表達目的來創作,而是根據藝術風格創作。”但《愛德蒙·德·貝拉米肖像》的成功很顯然對這一創造缺位開了一個口子,更何況在科學家預想的人工智能第三個階段,機器將擁有“自由意志、情感認知和自由活動能力”。
人工智能藝術還隱含了一場權力爭奪戰。誕生之初,人工智能是為了對人類智能進行延伸和擴展。通過對人類意識及其思維信息過程的模擬,讓計算機擁有學習、推理、思考和規劃的能力,從而使機器能替代人完成一些此前由人完成的復雜工作。然而,人工智能的發展已衍生出“過度依賴數據”的危機。對數據和算法的依賴開始形成一種權益的悄然轉移。算法和數據開始接管大眾媒介的權力,算法輸出結果所依賴的數據,開始代替人類進行決策。建立在數據和算法基礎上的人工智能藝術,因而也神奇地獲得了某種權力。
人類藝術行為的主體和對象都是人,藝術因其反思的品質而對人類社會來說彌足珍貴。可以說,藝術的社會屬性決定了藝術是“屬于人的藝術”,藝術家總是在賦予我們所看事物以有“意義”的解釋,而這意義是對于人來說的意義。2018年,人工智能藝術工作室OUCHHH在法國巴黎藝術中心推出了一場名為“詩意AI”(Poetic AI)的展覽。展覽對2000多萬行科學家所寫的涉及改變人類歷史的關于光、物理、時空的文獻進行機器學習,隨后經由人工智能算法轉碼后的文字和圖像被投影在3300平方米的空間中,人們可在這一無限變幻的光線運動中忘我體驗。
上述關于人工智能藝術的討論或志得意滿,或未雨綢繆。但無論如何,人工智能藝術在現階段仍在我們可控的范圍內。面對人工智能藝術對傳統藝術的不斷挑戰,公眾和學界都應保持理性與寬容。在這樣一個充斥著“機器即將全面替代并統治人類”傳言的時代,我們仍然寄希望于人類藝術在未來可以繼續行使改造世界、創造文明的職能。






