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莫奈和毕加索两名画家分别用印象派和抽象派的画作颠覆了整个艺术世界,创造出新的美学风格.那么,下一场艺术方面的革新会由谁引领呢？也许会是一台机器.
这可不是异想天开,科学家们发明出了会作画的人工智能,其绘画风格自成一体,十分独特,由这个人工智能创作的许多作品,大家看了都不禁竖起大拇指.
人工智能画师
来自美国罗格斯大学、查尔斯顿学院和加州脸书人工智能研究实验室的科研人员合作研发这一人工智能系统.这一人工智能可以通过观察人类的艺术作品,学习不同的艺术风格,生成更有创造力的作品.
研究团队进行了一次网络问卷调查,评估人工智能生成作品的创造性.他们选取了1945年至20 07年之间抽象派艺术家的画作以及2016年巴塞尔艺术展上展出的作品,将其与人工智能的画作混在一起,此外还添加了4幅旧的生成式对抗网络创作的作品.这些画作交由大众评审进行评判,不标注哪些是由人工智能绘制的.参与调查的对象还需要回答相关的问题,评价每幅作品的复杂性和创意度,并说明是否给他们一些启发,或者提升了他们的情绪.
调查结果表明,人工智能的作品不仅以假乱真,更是以更高的评分胜过了由人类创作的绘画作品.
画师背后的科技支撑
人工智能的学习过程非常依赖“生成式对抗网络”.在这一网络中存在“生成器”和“判别器”两个神经子网络.基于给定的训练集,生成器会创作一个图像,判别器能够区分训练集图像和生成器制作出的仿造图像,对其进行评判.通过两个子网络的算法组合,人工智能可以一次比一次做得更好,得到的结果不断被优化,人工智能的造诣也就在这样的训练中不断精进.
艺术人工智能设计团队对这一对生成式对抗网络进行了一些修改,克服了历史版本的局限性,创造性地生产出更独特且具有较高审美价值的艺术品,将原有创作算法升级为“创造式对抗网络”.这样,人工智能不仅会“临摹”,更可以真正意义上利用所学到的东西进行独一无二的创作.
在新的艺术人工智能中,一个生成网络就完成了之前两个子网络的工作,同时,这个生成网络还能够自主创作图像.剩余的工作由判别器网络完成.科学家们选取了8.15万幅15世纪至20世纪著名的绘画作品,供判别器学习.吸收了这些包罗万象的艺术数据后,判别器网络能够分辨出哪些图像具有艺术性,哪些图像没有什么艺术价值,并可以判定图像是否属于已知艺术风格.人工智能可以扭转图片来模仿莫奈等著名绘画大师的风格.而且,还有一些专用程序来完成这项工作.
这样,一步一步,人工智能学到的不是怎样画得像人的作品,而是怎样丢掉模仿的影子,创作更有大师潜质、更新奇美妙的独特画作.生成器可以创作出一幅又一幅的图画,既符合辨别器的“审美标准”,又与所有现存的艺术风格都大不一样.所以说,人工智能的作品既具有创意,让人眼前一亮,同时也不会太让人难以接受,十分符合大众的艺术审美.
人类画家的劲敌
现在,已经开始有人运用人工智能为画廊创作绘画作品,也有人开始尝试用人工智能学习其他绘画风格,创作12分钟的动画电影框架.目前,像这样的创作还十分依赖人类的指导,但是,随着技术的不断进步,人与机器的边界会越来越模糊.
当人工智能可以像人类一样自如创作时,艺术一定会发生翻天覆地的变化,大家都能从中受益.比如,未来人们或许可以通过人工智能为自制的创作配乐,并适当进行剪辑,人人都能当小导演.人工智能将取代一些作家,选取最引人入胜的主题创作小说,赚取你的眼泪和欢笑.或许,人工智能还能承包你的漫画书,由它为你量身属于你的漫画剧情.
过去那些需要十年磨一剑的事情,借助人工智能将可以迅速地完成,极大地简化人类的工作.在人工智能的协助下,也许我们能够腾出更多的精力去创造更多艺术形式和艺术风格,等我们有了新的发现,再来教给人工智能.
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参考文献：
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