人工智慧拿下藝術創作

莫奈和畢加索兩名畫家分別用印象派和抽象派的畫作顛覆了整個藝術世界，創造出新的美學風格。那麼，下一場藝術方面的革新會由誰引領呢？也許會是一台機器。

這可不是異想天開，科學家們發明出了會作畫的人工智慧，其繪畫風格自成一體，十分獨特，由這個人工智慧創作的許多作品，大家看了都不禁豎起大拇指。

人工智慧畫師

來自美國羅格斯大學、查爾斯頓學院和加州臉書人工智慧研究實驗室的科研人員合作研發這一人工智慧系統。這一人工智慧可以通過觀察人類的藝術作品，學習不同的藝術風格，生成更有創造力的作品。

研究團隊進行了一次網路問卷調查，評估人工智慧生成作品的創造性。他們選取了1945年至2007年之間抽象派藝術家的畫作以及2016年巴塞爾藝術展上展出的作品，將其與人工智慧的畫作混在一起，此外還添加了4幅舊的生成式對抗網路創作的作品。這些畫作交由大眾評審進行評判，不標註哪些是由人工智慧繪製的。參與調查的對象還需要回答相關的問題，評價每幅作品的複雜性和創意度，並說明是否給他們一些啟發，或者提升了他們的情緒。

調查結果表明，人工智慧的作品不僅以假亂真，更是以更高的評分勝過了由人類創作的繪畫作品。

畫師背後的科技支撐

人工智慧的學習過程非常依賴「生成式對抗網路」。在這一網路中存在「生成器」和「判別器」兩個神經子網路。基於給定的訓練集，生成器會創作一個圖像，判別器能夠區分訓練集圖像和生成器製作出的仿造圖像，對其進行評判。通過兩個子網路的演算法組合，人工智慧可以一次比一次做得更好，得到的結果不斷被優化，人工智慧的造詣也就在這樣的訓練中不斷精進。

藝術人工智慧設計團隊對這一對生成式對抗網路進行了一些修改，克服了歷史版本的局限性，創造性地生產出更獨特且具有較高審美價值的藝術品，將原有創作演算法升級為「創造式對抗網路」。這樣，人工智慧不僅會「臨摹」，更可以真正意義上利用所學到的東西進行獨一無二的創作。

在新的藝術人工智慧中，一個生成網路就完成了之前兩個子網路的工作，同時，這個生成網路還能夠自主創作圖像。剩餘的工作由判別器網路完成。科學家們選取了8.15萬幅15世紀至20世紀著名的繪畫作品，供判別器學習。吸收了這些包羅萬象的藝術數據後，判別器網路能夠分辨出哪些圖像具有藝術性，哪些圖像沒有什麼藝術價值，並可以判定圖像是否屬於已知藝術風格。人工智慧可以扭轉圖片來模仿莫奈等著名繪畫大師的風格。而且，還有一些專用程序來完成這項工作。

這樣，一步一步，人工智慧學到的不是怎樣畫得像人的作品，而是怎樣丟掉模仿的影子，創作更有大師潛質、更新奇美妙的獨特畫作。生成器可以創作出一幅又一幅的圖畫，既符合辨別器的「審美標準」，又與所有現存的藝術風格都大不一樣。所以說，人工智慧的作品既具有創意，讓人眼前一亮，同時也不會太讓人難以接受，十分符合大眾的藝術審美。

人類畫家的勁敵

現在，已經開始有人運用人工智慧為畫廊創作繪畫作品，也有人開始嘗試用人工智慧學習其他繪畫風格，創作12分鐘的動畫電影框架。目前，像這樣的創作還十分依賴人類的指導，但是，隨著技術的不斷進步，人與機器的邊界會越來越模糊。

當人工智慧可以像人類一樣自如創作時，藝術一定會發生翻天覆地的變化，大家都能從中受益。比如，未來人們或許可以通過人工智慧為自製的小視頻創作配樂，並適當進行剪輯，人人都能當小導演。人工智慧將取代一些作家，選取最引人入勝的主題創作小說，賺取你的眼淚和歡笑。或許，人工智慧還能承包你的漫畫書，由它為你量身定做屬於你的漫畫劇情。

過去那些需要十年磨一劍的事情，藉助人工智慧將可以迅速地完成，極大地簡化人類的工作。在人工智慧的協助下，也許我們能夠騰出更多的精力去創造更多藝術形式和藝術風格，等我們有了新的發現，再來教給人工智慧。

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