人工智慧可以像大師那樣繪畫，還能創作複雜的音樂作品——藝術家會被取代嗎？

撰文：Leonid Bershidsky

神經網路不僅學會了像大師那樣繪畫，還能創作複雜的音樂作品

機器生成的作品是可能獲得一些欣賞，但我們最終是通過人類社會機制來欣賞藝術的

2016年關於人工智慧進入藝術領域的新聞，讓人既興奮又驚恐。神經網路不僅學會了像大師那樣繪畫，還能創作複雜的音樂作品。從事創造性工作的人們可能會像經常被提及的藍領工人一樣，成為技術進步的受害者——不過他們也會受到技術絕無可能克服的某些限制的保護。

人工智慧的藝術造詣

2015年夏天，一個俄羅斯開發團隊基於德國科學家的人工智慧研究成果，開發了一款名為Prisma的應用程序。其背後的神經網路能夠藉助它從文森特·梵高(Vincent Van Gogh)和愛德華·蒙克(Edvard Munch)等畫家的畢生作品中學到的技能，重新繪製一幅圖像。最終交付的產品令人驚嘆不已：僅僅使用一張照片作為指導，Prisma就能以一種幾乎跟人類畫家完全相同的方式，重現大師們的如椽畫筆和調色。

利用Prisma應用生成的圖像

來自巴黎索尼計算機科學實驗室的蓋坦·哈吉雷斯(Gaetan Hadjeres)和弗朗索瓦·帕凱特(Francois Pachet)12月發表了一篇論文，主題是一種名為DeepBach的人工智慧模型。它能創作出就連專業音樂人也會誤以為出自約翰·塞巴斯蒂安·巴赫(Johann Sebastian Bach)之手的復調眾讚歌。作為一種相當公式化的路德教會音樂，眾讚歌通常需要對某個知名旋律重配和聲。巴赫創作了數百個這類曲目，所以有大量的材料可供神經網路學習。那些聽過巴赫和DeepBach音樂的專業音樂人中，大部分人能正確聽出巴赫作品，但其中還是有大約40%的人誤以為DeepBach眾讚歌創作於18世紀的萊比錫——儘管這台機器並沒有剽竊巴赫，而是創作了真正的新曲目。

兩位研究人員寫道：

「儘管出現了平行八度這類作曲錯誤，但音樂分析顯示，從標誌性節奏到對非和弦音極具表現力的使用，DeepBach的作品完美再現了經典的巴赫模式。」

」

在成功推出DeepBach前，這個團隊還仿照披頭士樂隊(The Beatles)的風格創造了一首易於哼唱的流行歌曲。此前，谷歌公司(Google)的團隊還藉助另一個人工神經網路，創作了幾首類似短歌的鋼琴曲目。當然，計算機早就具備了創作音樂的能力，但最近的這些實驗很不一樣，因為這些機器並不是根據程序執行特定任務的——他們是從大數據集中學習創建音樂，無需進一步的人工輸入。像DeepBach這樣的模型也允許人工干預，或者說協作。

文學方面的進展

機器也越來越善於創作文學作品。2016年，一部由人工智慧撰寫的小說順利通過日本小說競賽的第一輪。

顯然，在目前這個時點，這些創造性努力多少缺乏一點奪人心魄的力量——如果考慮它們如何發生的話。與多數被過度炒作的人類創作不同，這種人工智慧技術還只是萬里長征第一步。就多數人的體驗而言，無論是蘋果Siri、谷歌助理(Google Assistant)，還是微軟Cortana，這些數字助理執行起任務來還是令人沮喪，經常特別搞笑。

創造性職業可能不會被取代

研究人員正在努力克服一些實際問題：目前還需要大量數據來訓練演算法；神經網路的專業化程度過於狹窄（比如，能下棋的不能編曲）；辨別和解釋模式時，這些神經網路經常犯一些邏輯錯誤。倘若給予更多的時間和精力，這些問題或許能得到解決——至少達到讓這類演算法的消費級應用得以普及的程度。不過，還有一個任何研究團隊都未曾迫近的邊界。在我看來，正是這個邊界或將永遠保護創造性職業不會淪為歷史塵埃。

這是哲學家大衛·休謨(David Hume)在其著作《人性論》(這本書出版時，巴赫還活著)中描述的一個問題：「即使在頻繁甚或永恆地觀察物體的連接之後，對於任何超出我們經驗的物體，我們也沒有任何理由得出推論。」

向一台機器傳授梵高的繪畫技術，或許是可行的，但前提是這種技巧已經存在。某種演算法之所以能像巴赫那樣創作眾讚歌，是因為它可以「學習」巴赫。即使當人工智慧作品實現了比現在更強的綜合衍生性——例如，演算法能夠以一種智能的方式學會結合各種技術——它們也永遠不會超越以前的作品，因為其運行方式完全基於經驗。換言之，人工智慧受到休謨洋溢著智慧光芒的洞見的約束。

人類與機器的截然不同之處在於，我們能夠進入未知世界，能夠用顏料、形式、聲音和書面文字做一些此前從未做過的事情。創意專業人士如今獲得的大多數獎勵，恰恰歸屬於這種能力，而不是所謂的技能或者對前輩工作的廣泛認知。即使一件衍生的藝術作品，也需要以一種令人欣賞的開創性方式將其衍生出來。

之所以如此，是因為創意領域的基礎設施——批評家、出版商、策展人和表演者——正是這樣建立起來的。機器生成的作品是可能獲得一些欣賞，但我們最終是通過人類社會機制來欣賞藝術的。人類將好整以暇，繼續珍視獨創性。

人類創造者可能會使用人工智慧來完成一些狹義的任務，利用特定數據集對其進行訓練，以期它們能夠編排音樂或製作某種讓列印效果更加獨特的文字變體。但只要人類創造者有勇氣嘗試新事物，他們就不會被取而代之。

（本文內容不代表彭博編輯委員會、彭博有限合夥企業、《商業周刊/中文版》及其所有者的觀點。）

編輯：劉馨蔚、黃彤彤

翻譯：任文科

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