人工智能行业因为天然避开了人和人的直接接触，在这次的疫情中，再次成为大众关注的热点。但其实，AI 的运用早就已经走出了日常生活，进入了曾经被认为“只有人类方可胜任”的艺术领域，甚至有了成为全新流派的趋势。AI 艺术可以被称为艺术吗？AI 完成的艺术品，到底属于创造算法的人类，还是属于算法本身？这些正是今天的推送，想和你一起讨论的问题。

AI艺术风暴正在席卷全球。对于一些人来说，这是对传统艺术流派的极大威胁。然而，这种恐惧仅是空穴来风吗？

What a Loving, and Beautiful World ©️teamLab

人工智能（AI，artificial intelligence）艺术，更准确地说叫神经网络艺术，是一种使用算法进行创作的新形式。它的兴起正在全世界刮起一轮新的科技艺术风暴，但同时也引起了关于艺术何为这一古老哲学问题的热烈讨论。

2019年10月，有史以来首次使用人工智能创作的艺术作品《爱德蒙·德·贝拉米肖像》（Portrait Of Edmond de Belamy，2018）在纽约佳士得被拍卖。经历了一场超过六分钟的激烈投标大战之后，作品以35万美元的价格被拍出，打破了此前估价。最终成交价格（含佣金）为43.25万美元，比1万美元的估价最高值高出4320％。

爱德蒙·德·贝拉米肖像

根据佳士得的图录描述，这幅画——“如果可以这样归类”——是由一个巴黎艺术团体Obvious开发的人工智能算法创建的一组虚构的贝拉米家族的肖像之一。其艺术团体的成员——Hugo Caselles-Dupré、Pierre Fautrel和Gauthier Vernier——使用了一组名为“生成对抗性网络”（Generative Adversarial Network，缩写为GAN）的算法来探索艺术与人工智能领域。

Gauthier Vernier, Hugo Caselles-Dupré和Pierre Fautrel entouré与贝拉米肖像 © Hugo Caselles-Dupré

这是艺术吗？——自这件作品上拍的消息传出之后，这个问题就在被不断讨论。来自哥伦比亚大学（Columbia University）的艺术史学家弗雷德里克·鲍姆嘉特纳（Frédérique Baumgartner）认为AI艺术提出了关于“创作意图与作者身份”（intention and authorship）的问题。但事实上，包括马塞尔·杜尚（Marcel Duchamp）在内的大量艺术家也在历史中遇到过相似的境况。

由 Creative Adversarial Networks (CAN) 使用AI制作的艺术作品。Courtesy of the Art and Artificial Intelligence Laboratory, Rutgers University.

令人惊讶之处在于，对于这件热议作品最大的批评声并非来自艺术界的权威机构，而是使用AI创作的艺术家群体。他们认为关于人工智能技术本身可以做些什么的炒作还为时过早——并且当前的兴趣更多地是出于投机和新颖性，而不是深度介入。

“自2015年以来，人们一直在使用像这样的低分辨率GAN，”与人工智能合作的年轻艺术家罗比·巴拉特（Robbie Barrat）在接受媒体采访时表示。巴拉特在17岁时便使用完全相同类型的神经网络和相同的数据集创作了自己的艺术项目，“在人工智能和艺术领域，没有人真的认为他们是艺术家——他们更像是营销人员。”他说。

人工智能艺术家罗比·巴拉特（Robbie Barrat）和画家罗南·巴罗特（Ronan Barrot）合作创作的“无限头骨”

如果Obvious只能被看做市场投机者，那么真正的AI艺术家正在进行怎样的创作呢？

NOWNESS 今天盘点了七位使用 AI、机器学习（Machine Learning）、生成对抗性网络（GAN, Generative Adversarial Network）与算法等手段创作出动人作品的艺术家，探索一个 AI 创造的艺术世界。

「 机器大脑画的画 」

马里奥·克林格曼 Mario Klingemann

“但机器只会创造人类教它的东西“，彼得说道。

“你也是”，妈妈说道。

“人类不具备创造性，我们只是重新发明，在我们看到的事物之间建立联系。”

比起画笔和油彩，在80年代自学编程的克林格曼，更喜欢用神经网络、代码和算法进行艺术创作。他的作品曾在奥地利林茨电子艺术节（Ars Electronica），纽约现代艺术博物馆（MoMA），大都会艺术博物馆（the Met），伦敦摄影师画廊（Photographers Gallery）和巴黎蓬皮杜艺术中心（Centre Pompidou）等机构展出。

Freeda Beast – Bringing Things to an End，

Mario Klingemann

作为神经网络和AI艺术领域的先驱，克林格曼成为继Obvious之后第二位作品在主流拍卖行中售出的AI艺术家。

这件作品名叫《路人的记忆I》（Memories of Passersby I），是克林格曼参与Google Arts and Culture驻留项目的工作成果。这件作品由一个内置计算机系统的木制柜子和两块屏幕构成，屏幕上显示着无休止的的扭曲面孔。这些五官扭曲、头发模糊的肖像让人联想起英国画家弗朗西斯·培根（Francis Bacon）笔下的作品，但它们实际上由柜子里的机器大脑所创造。

路人的记忆I

Memories of Passersby I，Mario Klingemann

在这项AI艺术实验的背后，起支撑作用的则是GAN的使用。在生成肖像的训练之后，GAN可以将人类形象转化为令人不安的图像。在此基础上，艺术家可以对其进行再训练，使其识别新的模式并产生无限可能性。

“人工智能的潜力在于，它可以挑战当下关于什么是艺术以及它能做什么的思考，并将新的思想引入某些看起来有些陈腐和可预见的领域。它将成为一项长期艺术运动。”

My Artificial Muse，Mario Klingemann

“在过去的几年中，人工智能艺术已经成熟到一定地步。我们开始看到很多美术馆、画廊和艺术节展出人工智能艺术，与此相关的作品也越来越多——当然，《爱德蒙·德·贝拉米肖像》不是其中之一。”在接受《纽约时报》（The New York Times）采访时，克林格曼将这幅引起轰动的AI生成肖像比作“连点成线的儿童画”。

路人的记忆I

Memories of Passersby I，Mario Klingemann

但他也补充说：“但现在（在佳士得的拍卖之后），像我一样的AI艺术家因此受到越来越多的关注。” 事实也的确如此。2019年3月，《路人的记忆I》在苏富比以3.2万英镑的价格成交。

“当然，我相信人工智能技术在机器智能正在渗透到我们生活的各个方面，并开始挑战我们认为是人类独有的一些能力”，克林格曼说。“就像当代艺术家必须添加与他们时代的对话相关的东西一样，拍卖行必须对这些新的创作和要求作出反应和迎合。”

「 用机械臂，

人和机器合作 」

钟愫君 Sougwen Chung

人机协作领域的先驱Sougwen Chung（钟愫君）是一名生于加拿大、在香港长大的华裔跨学科艺术家，现居于纽约。她曾是致力于科技、媒体、科学、艺术和设计融合的麻省理工学院媒体实验室（The MIT Media Labg）的研究员，2019年，她因在艺术与科学领域的成就而获得“蒙特卡洛女性奖”的最高奖项“2019年度女性奖”。

Sougwen的创作涵盖装置、雕塑、绘画和行为艺术，探索分别由人手和机器创作的痕迹图画（mark-making），以期更好地理解人与计算机之间的相互作用。她曾在纽约素描中心（The Drawing Center）和东京国立新美术馆（The National Art Center, Tokyo）等机构展出。

Omnia Per Omnia

在其艺术项目《绘图操作》（Drawing Operations）中，Sougwen使用Google的TensorFlow（一种用于机器学习的开源软件库）对自己的图绘档案进行分类。该软件将所习得的Sougwen的绘图风格和方法转移到机械臂上，并与艺术家同台作画。

此外，她还自己的项目中利用pix2pix（一种经过训练后在图像上生成变化的神经网络，例如将白天拍摄的照片转成夜间模式）和能够在人类绘画的基础上继续完成数字素描的sketch-rnn等技术手段，对于人机协作的概念进行拓展。

Drawing Operations Unit: Generation 2 — MEMORY

“作为一名使用这些工具的艺术家，人工智能的前景为我提供了一种崭新的视角，”Sougwen解释道，“这既是一种自我反思，也是将自己作品的创作实况作为数据。关于AI系统中所存在的偏差有很多讨论，这种偏差在经受艺术性训练的AI系统中更加常见。其实我们可以将视觉语言描述为一种视觉偏见，即艺术家主观观点的视觉化表现。通过将这种视觉语言转化成机器行为，我试图在人与机器之间创建一个共享的交互主体性。”

Exquisite Corpus

在2018年，她成为首届E.A.T.艺术家驻留项目的参与者，该项目与纽约新当代艺术博物馆（New Museum）和贝尔实验室（Bell Labs）合作。2016年，其项目《绘图操作》（Drawing Operations）获得了日本媒体艺术优秀奖（Japan Media Art’s Excellence Award）。

「 用GAN，

让AI来把人类的东西

分解再重构 」

海伦娜·萨林 Helena Sarin

在职业生涯中，视觉艺术家和软件工程师海伦娜·萨林（Helena Sarin）一直与最先进的技术打交道，她早年在贝尔实验室（Bell Labs）设计商业通信系统，并在近几年以独立顾问的身份使用深度学习开发计算机视觉软件。

除了偶尔涉足处理和计算摄影领域的自动生成艺术外，她此前的所有艺术都比较类似，直到她发现生成式对抗网络（GAN）。

via Helena Sarin Instagram

萨林的静物创作容易使人联想到巴勃罗·毕加索（Pablo Picasso）和乔治·布拉克（Georges Braque）早期的立体主义拼贴作品——GAN分解图像并通过算法重新组合元素以形成一个全新的视角，这一过程在与早期的立体派画家确有相似之处。与“分析立体主义”类似，萨林的作品以有限的调色板和平而浅的图像平面为特征。与此同时，其作品亦带有德国表现主义的视觉美学。

via Helena Sarin Instagram

在萨林看来，使用GAN不仅具有挑战性，而且十分令人振奋。 有了GAN，便有了新模型和新数据集的冒险。最近，她还成立了Neural Bricolage Studio，以揭秘、促进和展示以AI技术为辅助的艺术作品。

「 为了让你看见，

机器想象出来的世界 」

雷菲克·安纳度 Refik Anadol

土耳其多媒体艺术家兼导演、谷歌艺术和机器智能项目驻留艺术家（Google's Art and Machine Intelligence Artist Residency） 雷菲克·安纳度（Refik Anadol），擅于运用实时音乐与视觉特效打造公共艺术雕塑、呈现沉浸式的感官体验。其作品探索了数字媒体与物理实体互动关系的，重新定义了建筑结构与媒体艺术的紧密关系。

Infinity Room

在其2017年作品《溶解的记忆》（Melting Memories）中，由LED媒体墙和CNC泡棉构成的装置，以尖端科技与艺术结合的方式呈现人脑的运行机制。当观众站在装置前时，它会模拟真实的观众大脑的运行和变化。

Melting Memories

同年的《梦境存档》（Archive Dreaming）为安纳度与Google联手打造的一个震撼人心的数据可视化作品，位于伊斯坦布尔SALT Galata美术馆中。该装置作品以美术馆的170万个文档作为数据源，通过特殊的编程方式实时渲染出170万张图像。

其2019年新作《机器幻想——潜在学习：火星》（Machine Hallucinations – Latent Study: Mars），则是一次对记忆与梦境、认知与感知之间关系的探索。通过训练神经网络辨识HiRISE相机捕捉的150万份火星勘测轨道飞行器（MRO Mars）的档案图像记忆，该作品提供一种对于数据宇宙的全新认知地图学（cognitive cartography），阐述了一种关于可能未来与隐藏过去的梦境。

Machine Hallucinations – Latent Study: Mars

“作为一名艺术家与研究者，人们如何能使可见变得更可见极大地鼓舞了我。”安纳度表示，“因此，为了使其可见，我们创建了另一种算法以可视化一个依靠机器想象出来的世界。”但他也承认，他在机器输出的成果上进行了再创作。“可以这么说，作为一名艺术家，我把自己的画笔嵌入机器的思维中，并以机器的意识作画。”

「 用数据，

汇总集体的想象力 」

吉恩·高根 Gene Kogan

和本文提到的很多艺术家一样，吉恩·高根（Gene Kogan）对神经网络进行图像、音频和文本的训练。他的主要目标是开发生成模型（generative models），或帮助该软件根据输入信息输出新颖多样的作品。高根对于交叉影响的媒体尤其感兴趣，例如训练神经网络通过一张乐器的图像来输出音乐。

Neural synthesis

A Book from the Sky 天书

这些图像是由深度卷积生成对抗网络（DCGAN）在手写汉字数据库上训练而成，该网络由Alec Radford在Radford，Luke Metz和Soumith Chintala于2015 年的论文的基础上使用代码编写而成。标题引用了徐冰1988年写的书，该书以宋明两代的传统国语版画风格构成了数千个虚构的字形。

“它使我尝试找出集体思维或‘蜂巢思维’的有趣之处，一个由我们所有数据组成的知识库，”高根如此解释AI对自己的吸引力，“我对集体的想象力很有兴趣，因为这种想象力可以通过我们数据的汇总来揭示我们自己。我也对使用神经网络创建新的交互形式感兴趣，这些交互形式可以对丰富的感官数据进行回应，例如视觉、声音和自然语言。”

目前，高根正在主导一项创造一名自主人工艺术家的公开项目，编纂艺术领域机器学习的教程资料包，同时在纽约大学（New York University）担任ITP人工智能课程导师。

「 AI创作出的人脸，

有趣又令人不安 」

麦克·泰加 Mike Tyka

AI艺术家和雕塑家麦克·泰加（Mike Tyka）也是Google的一名工程师，帮助神经网络作为一种艺术媒介的发展和传播。拥有生物物流学PhD学位的泰加在2009年由于一个公共雕塑项目而涉足艺术，由此，他开始了兼顾传统雕塑与3D打印、人工神经网络等现代科技的艺术创作。

Saxophone Dreams，Mike Tyka

Cellism，Mike Tyka

2015年，泰加使用Google发布的对卷积神经网络进行可视化的方法DeepDream创作出大型作品，他也是最早使用这一互动技术手段进行创作的艺术家。同年，他在Google联合发起了“艺术家与机器智能”（Artist and Machine Intelligence）项目。 在2017年，他与土耳其艺术家雷菲克·安纳度合作，使用GAN创作沉浸式投影装置《梦境存档》（Archive Dreaming）。 

「 超越人类，

让AI来引导未来 」

梅莫·艾克腾 Memo Akten

出生于伊斯坦布尔的、现居于伦敦的梅莫·艾克腾（Memo Akten）是一名艺术家、研究者和“数学爱好者”，他对于人与技术的关系、以及机器对人类的镜像回视已进行了数十年的探索。

目前正在攻读机器学习领域博士学位的艾克腾，着迷于人工智能对于人类的自我、观点和创造表达的增强，能如何塑造当下和未来的世界。他的主要兴趣在于快速发展的AI技术中文化、社会、精神与哲学的交汇。

True Colors, Memo Akten

艾克腾作品中的系统将人类行为进行抽象，以创造出陌生的熟悉感，并鼓励一种关于我们和科学、自然、技术与文化之间关系的新视角。其作品曾在伦敦维多利亚和阿尔伯特博物馆（The Victoria & Albert Museum）、英国皇家歌剧院（Royal Opera House）、莫斯科车库当代艺术中心（Garage Center for Contemporary Culture）展出。

2013年，其作品《形式》（FORMS）获得了奥地利林茨电子艺术节大奖（Prix Ars Electronica）的最高奖项金尼卡奖（Golden Nica）。

形式 Forms, Memo Akten

艾克腾也是最早开始出售人工智能作品的艺术家，他的作品《GCHQ》在2016年旧金山的一场谷歌慈善拍卖上以8000美元的价格售出。

其代表作品《深度冥想》（Deep Meditations）为一部时长一小时的沉浸式影片，深入探讨了生命、自然和宇宙的主观体验。

深度冥想 Deep Meditations，Memo Akten

在艾克腾看来，“在当下阻止将AI运用于险恶目的的讨论中，艺术家和科技研究者发挥着重要作用。在我刚开始读PHD时，正是AI概念大炒作的前夕。现在可以很清楚得看到，这项技术在很长一段时间以来被开发用于监视，包括Google、Facebook和NSA在内的组织机构正在资助这些技术，以分析从我们这里收集来的数据。”

艾克腾的另一艺术项目《学习看见》（Learning to See）在伦敦巴比肯艺术中心（Barbican Centre）2019年的大型科技艺术展览“人工智能：超越人类”（AI: More Than Human）中展出。这部庞大的制作探讨了人工智能中的创造力和科学发展，揭示了这种共生关系从中世纪到现代技术的演变。

学习看见 Learning to See系列作品中的Gloomy Sunday,

Memo Akten

“在我的工作中非常重要的一点，是去理解正在发生和即将发生的事情。我们有一个运用AI创作的艺术家社群，所有人都在试着讲述关于AI两面性的不同故事。通过这些创新，我们得以看到对于隐私的全面损害。”艾克腾认为，“我的职责就是告诉人们这些问题的发生——它们是鲜活的，而且正在运转中——我们应该就此展开讨论，并提出及时的问题。现在的当务之急是我们必须这样做，才有可能塑造未来。”

「 一种新的艺术运动 」

这只是冰山一角。大量的艺术家正在与人工智能技术展开合作，却并不担心自己的艺术家地位不保。对于他们而言，这无非是一种属于21世纪的提高创造力、引入未知性的工具。

而尽管备受争议，《爱德蒙·德·贝拉米肖像》在市场中的成功也印证了人工智能艺术正在成为一种新的艺术流派的现实。

AI艺术是真正的艺术吗？答案是不言而喻的。人工智能在未来的潜力不可估量，毕竟，谁能猜到如果毕加索会用GAN创作出什么呢？

Portrait Of Edmond de Belamy