計算機人工智慧能代替人類藝術創造嗎？

01-05

如題

在人工智慧如此火熱的情況下，用AI系統撰寫文章、寫歌、創造視覺藝術已有不少例子，但問題是，你分得清它們是人類創作的還是AI系統創作的嗎？

來自巴黎索尼計算機科學實驗室的Gaetan Hadjeres和Francois Pachet在Johann Sebastian Bach的合唱歌曲上訓練了他們的AI系統。選擇這些合唱歌曲，正如MIT Tech Review所說，「因為它產生過程是階梯式的，並用了演算法。」訓練這套AI系統使用了352首Bach的歌曲，它們被轉換成不同的音符，共有2503個作品。這些作品，讓1600名聽眾（包括專業音樂家和音樂系學生）中，有超過一半的人以為是Bach本人的作品。

如果是詩歌領域，AI系統就更具挑戰了。在達特茅斯學院舉辦的比賽中，法官的任務是閱讀14行詩與規定的押運句子。有些是人類寫的，有些是AI系統寫的。在這種情況下，所有的法官都能識別出哪些是人類寫的，哪些是AI系統寫的。

另外，用AI生成小說會怎樣？一位機器學習愛好者分享了他用深度學習演算法訓練AI系統後撰寫的《哈利波特》的小說，效果比較一般。

那麼，AI系統是否會創造出可以等同於人類創作的作品？答案是：可以先通過人類創作的作品來了解人類是如何進行創造性思考。

雖然人類的理性思維和數學能力是與生俱來的，但我們仍然需要通過教育來充分實現這些能力。所以我們研究自然規律、邏輯謎題、倫理困境等等。然而，即使是我們中最好的人也會做出奇怪、不合理的決定，讓我們產生各種偏見。

另一方面，人的情感、直覺和創造力只需要一點點的正式訓練。每個孩子都會笑、哭、畫畫、創作、質疑、探索等等，更不用說教育了。教育是用來塑造這些能力的，教孩子們控制自己的情感，引導他們的創造力，以更精確和更為周到的考慮方式來創造。

AI是否可以學習創造藝術？

計算機系統是完全不同的。他們的演算法任務表現優異，但缺乏人類天生的大部分能力。他們當然可以在毫秒內的時間完成複雜的數學計算，但如果跟電腦講個笑話或者放一首愛情歌？就不行了呢。

因此，即使在人造智能發展迅速的當下，AI系統是否可以學習創造藝術是一個懸而未決的問題。然而，與創造力沒有直接關係的領域的進步，仍然意味著還是有可能發生的。演算法已經完成了人類設計出的一些最困難的邏輯難題。人工智慧系統正在接受理解語言的挑戰，比如虐殺遊戲中玩得最好的人類玩家，比如上街準備證明自己是多麼安全的司機。

這些技能中，有許多距離創意本身並不遙遠。特別是語言，語言是非常遵循特定規律的，同時也允許進行藝術追求，比如講故事和詩歌。

人類創造力的力量

鑒於這些心理過程的不同，人類的大腦是有邏輯和創造力的，是令人著迷的。邏輯以有序的方式運行在一組規則和過程上。另一方面，創造力和直覺可以是凌亂的，不過是直截了當的。

首先，我們應該承認至少有兩種形式的創造力。我們可以把在比如淋浴房洗澡時想到的點子稱為「a-ha」的創意例子。然後，當我們進行創造時，拉伸我們的思想，像一個鋼琴家一樣，即興演奏。在這兩種情況下，焦點和認知都被放在了一邊，而是讓情感表達和潛意識來自由掌握。

思想徘徊，這種精神狀態是放棄意識思想，讓心靈走到哪兒算哪兒，這種狀態已經不止一次與創作過程聯繫在一起了。點子從腦袋中如泉涌而出，激發一些讓人意向不到的東西。與數學公式或邏輯結構不同，這些過程不容易以計算的形式重新創建。

很久以前，正式的心理學研究成為創造力，許多藝術家陷入了思想徘徊的力量中。超現實主義的畫家Salvador Dali坐在椅子上時，手裡握著鑰匙，意識到在睡覺前的那些幸福的時刻，當奇怪的想法出現時，鑰匙會掉下來，喚醒他。

然而不是每一個淋浴的過程都被認為是創意的過程。有些想法在第二天想來會覺得很可笑，一些之前腦中浮現的旋律過後覺得只是刺耳的噪音。創造力達到藝術狀態還需要一些更微妙的事情。創造者必須懂得這些規則，才能有效地破壞它們。他們必須有一種感覺，一種適合他們在創造時的感覺或效果。這樣一來，他們就是在某種程度上將新觀念引入新思路中。藝術家以新的方式結合事物，從新的角度來看待他們，用的都是我們非常熟悉的材料，比如顏料、短語、旋律等等。

喬布斯之前說過：「創造力只是連接事物的能力」。雖然他說了「只是」，但事實上要難的多。它需要一個目的，一個要點，無論是解決問題還是描繪想法。我們可以教AI系統來把事物組合在一起，比如圖像、色調、單詞，但是AI可以做到用有意義的、巧妙的方式嗎？

人工智慧創造力的嘗試

研究出創造力到底是怎麼運作的，以及把它教給智能機器，雖然極具挑戰，但是也沒能阻止研究人員的不斷嘗試。開頭已經看到用AI系統撰寫文章、寫歌的例子了。

再來說說視覺藝術這一塊。AARON「誕生」於1973年，是藝術家Harold Cohen創作的AI系統。在接受BBC採訪時，Cohen表示：「AARON已經變得自給自足了。」但他還表示AARON離真正的類似人類創作的距離還有很長一段路：「我不否認在未來的某個時候，一台機器可以使得一些藝術的東西變得更複雜，這些是比自動駕駛要複雜的多的東西，但我預計在本世紀還不可能達到。」

欣賞機器創作的藝術

一個重要的問題依然存在：我們如何感受智能機器製作的藝術品？我們會欣賞它的創意和設計嗎？

有個學派認為，藝術的價值和意義獨立於其創作者。另一方面，許多人認為，關於藝術家的藝術和信息背後的故事可能會影響我們對藝術作品的看法。你可以做這樣一個測試：想像一下，你現在站在一件非常有名的藝術作品面前。然後別人告訴你，這件作品只是贗品。即使它跟原作一模一樣，你還會覺得有欣賞它的樂趣嗎？

心理學家Paul Bloom在接受採訪時指出，當展現給人們看一個物體或人臉時，人們最為重視的是「人們對它的評價」，你是如何對他們描述這個物體或人臉的評價，對他們影響非常大。有個小提琴家在華盛頓的地鐵站演奏了一段音樂，收到32美元的消費。沒有人告訴過路人，這個小提琴家是Joshua Bell，他出了30多張專輯，還在白宮演出過。而在Bell的音樂會上，平均每張門票的票價可是超過了100美元的！如果路人知道了他的身份，會有更多人來聽他在地鐵站演奏的音樂嗎？答案非常明顯。

讓AI系統學會創造力還需要一段時間

像現在這樣，創造力仍然是人類的行為。雖然有許多AI系統在嘗試創造藝術作品，但似乎仍然達不到藝術家的標準。在音樂作品這塊算表現不錯的了，但在大多數其他領域中，演算法仍然做得不盡人意。但有一點是肯定的：隨著機器變得越來越聰明、越來越有能力，他們會越來越接近真正的創造力。

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緊盯全球創新趨勢

我無法預測人工智慧代替人類進行藝術創造的時間，不過可以給出兩個必要條件：

一、生成模型(Generative Model)的理論和技術逐漸成熟。

生成模型與判別模型(Discriminative Model)的人物不同，後者是給定一個信息量較豐富的觀測值，得到一個較簡約的輸出，比如語音識別、人臉識別；而前者相反，是給一個簡約的表達，將其豐富成具體的展現，比如語音合成、作曲、寫文章。顯然，生成模型在大多數情況下要難得多，甚至讓您可能覺得遙不可及。

實際上，目前的深度學習研究，有一個前沿方向是「生成對抗網路」，即GAN。GAN要解決的，就是寫作、作曲、繪畫這類生成式問題。它的原理說起來並不難懂：我們已經有了一個能識別人臉的機器D，而另一台機器G想要學會畫人臉，那麼G就不斷地畫，D雖然不會畫，卻可以不斷地給它打分。這樣一來，G就可以根據D給的分數調整自己的繪畫技巧，直到畫出像模像樣的人臉。看看下面這些GAN出來的卧室小景，您還會認為機器作畫、作曲的日子很遙遠么？

二、對藝術創造過程的目標函數有物理層面的理解，並收集到充足的相應數據。

藝術之所以稱為藝術，就在於它除了反映現實，還會激發受眾的某種情感，比如興奮、悲傷、沉思、沮喪等。機器要想代替人完成真正的藝術創作，而不是僅僅「畫出一幅畫」或「寫出一篇文章」，關鍵還要搞清這些情感的物理基礎。作為一個無神論者，我相信所有的情感，最後一定都反映在人體內化學物質分泌、以及神經系統的狀態上，只不過我們現在還無從得知。

開個腦洞，如果在人體內植入晶元，就具備了收集情感對應的內分泌和神經系統狀態的基礎，進而可以獲得(作品，情感狀態)這樣的真實數據。而有了這樣的真實數據，靠機器學習的方法創作出更加動人心弦的作品，完全不是問題。

腹黑地想一想，Elon Musk的新公司，要往人類大腦里植入晶元的Neuralink，沒準就有這樣的暗黑數據計劃。當然，也有人說人的大腦存在某種機制，使得外界對其狀態的採集完全不可能，這就在我的知識範圍以外，無從判斷了。

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看了一下評論，幾位張嘴就來的熱心群眾，藝術之於他們就是一種點綴裝逼的「東西」，就是去超市買張畫，去網上下載首歌。

「人工智慧」到底能不能作出「藝術品」？能。我回答第一句說的很清楚了。

能不能取代？不能。我認為我也講的足夠清楚了：別人輸出什麼，於我何干？管它是大師還是人工智慧，難道我們就沒有拿起畫筆的資格了嗎？

看不懂我說什麼，沒有關係，你們開心就好啦。不過這些評論，有強迫症的我還是要刪掉的。

以上。

以下原答案。

人工智慧可以創作藝術作品，但他代替不了我們去活著。

Summer, summer. 轉眼，又到了夏天。

我一直記得邁阿密這張畫。

那段時間並不像如今這般諸事纏身，每日得以執筆不輟。畫這張大傘時，很輕鬆就拉出了筆直的線條，根本不用打線稿，兩三個小時畫完，覺得是再自然不過的事情。

如今要再拉這樣的線條，沒有別的辦法，只能再悶頭練上個把月，才能勉強找到點感覺。

手藝的事情就是這樣，懶惰不得，稍有懈怠，幾天就能明顯察覺到力不從心。

然，這個磨礪的過程，便是我所沉浸的那片藝術世界裡，不可分割的一部分。

AI是否具備類似人類的藝術創造能力？可以，我相信完全沒問題。

AI是否能代替人類藝術創作？不能。

以產出的結果論，AI在類藝術作品的產出成果，也許已不輸人類。可惜，藝術並非是唯結果論的事物。

計算出一幅星空，計算出一曲悲愴，怕是都算不得數。

所謂藝術，不是這樣一種可以量化的商品，不是以參數來判定高下的。藝術作品的誕生，裝點這個世界，美化或愉悅他人生活，絕對不是它唯一的目的。

人們嘗習慣性將傳世的藝術品以風格歸類，或以各種角度演繹，貼上標籤，這樣也許有助於旁觀者的解讀。實質上，在這些標籤附加上作品的一刻，藝術家在創作時候的無窮維度和藉助肢體運作展現的深邃思考，大體已被生吞活剝乾淨，僅剩可憐的一點皮毛。

躬行，則是對於否定這個問題，更為致命的要義。

姑且粗淺的定義，像幫主這種四流蹩腳畫師，既非職業亦非謀生需要而進行的作畫行為，為一種「淺層」藝術創作吧——作品本身是什麼，最終表徵如何，無足輕重。真正起作用的是本體，即作者本身，在創作的過程中的那種經歷。

可以類比，我更喜歡去打球，而不是守在電視機前看NBA。說起來，也是從87年開始看球的老球痞了。但NBA再如何精彩，對其中那種投入的程度，也無法與自己親身參加那些完全不入流的比賽，在強烈對抗中用後撤步三分絕殺的快感相提並論。

甚至都不是比賽。就像20多年前的那個下午，焦急等待高考分數的我，通過電話獲知最後的結果，然後一如往常般，獨自拍著破爛的皮球去了球場。其實那一刻，內心已經抑制不住憧憬著無限的未來。那樣一場平淡無奇的球，那樣一種波瀾壯闊的心情，如何能夠類比？

並不能夠啊。

同樣道理，那些曾經身體力行，真實的進行藝術創作的人，會毫不費力的對這個問題，給出明確而不屑的答案。

蹩腳的畫手，在「靈魂之井的午夜」【1】，餓著肚子，扛著悶熱的天氣和不斷騷擾小腿的蚊蟲，坐在餐桌旁，回憶著曾經的旅行，用笨拙的線條記錄下腦海中閃過的隻言片語。邊畫，邊拍，發微博，收到好多贊。謝謝，安靜的把畫板放入書包，把餐椅推進桌下，關燈，睡覺。

這便是我的藝術生活的某一瞬間。水平高低無從說起，可以驚艷，可以回味，帶給我或愉悅或憂鬱的情緒，並且，無法重現。其所產出並不是拿來懸掛於廟堂之高，而在於過程本身的磨礪與成長，忘我與沉醉。

畫得再如何稀爛，這並不是最重要的問題。藝術發生的那一刻，只有你和你自己感知其間。

上周六給建築系二年級評設計圖，坐我身旁同樣擔任評委的葉師弟，當年是唯二和我在東二宿舍拉提琴的人。當然，他水平比我高很多。此去二十年，如今每次見，提琴都是必聊的話題了。

昨天與音樂總監開會，隨口問她，不知拜託幫我物色的手工琴有無眉目。她說小事一樁，隨時可以帶上她們學校加拿大海龜提琴家幫我去挑，問我要不要一併把老師請了。

我自言自語說：老師就暫時不用，讓我摸索個把月，總能撿回來七八成吧。

畫了二十多年，提琴也是十幾年，脈搏深處早已存留著這種節奏，即便斷供良久，只需灑點陽光就好。我想，藝術於普通人如我，便是這樣的一種物事。

說的俗套一點，藝術，就是生活本身。

但，確實如此。

註：

1. 出自Midnight at the well of souls, Jack L. Chalker, 以上帝視角，講述一群人在一個光怪陸離、種群龐雜的複雜星球上的掠奪與冒險。

這個問題看了幾天，話題下大部分回答都有點不痛不癢。

先放結論：
廣義上的人工智慧會創造出被認可的藝術，不過屆時會有一套不同的評價體系；之所以現在我們討論能否創造，只不過是個時間尺度上的問題。這波人工智慧大潮去年初才被大眾接觸到，藝術領域的討論應該是去年中才開始——畢竟人創造的新藝術，都不能在這麼短的時間裡被認可。但如果把這個問題思考的尺度放到十年甚至更久，那我相信人類會通過人工智慧創造新的藝術與表現形式。

這個話題涉及到兩方面：藝術和人工智慧；先從藝術開始。

回到結論里：難道人的創造物就都會被當成藝術嗎？比如我隨手畫的塗鴉；或者說，難道現在被認為是藝術的創造在誕生之初都被認為藝術嗎？

比如這樣：

「我們反對 XXX 繼續經營下去......儘管 XXX 的師傅們有完全不同的看法，但藝術是沒有辦法以科學的方式理解的，同時它是最為深層的內心經驗，根植在潛意識與人類直覺當中的一種感覺。」

看著是不是很熟悉？一些回答中對人工智慧創造藝術的評價差不多也是這個意思。 XXX 是說什麼呢？別著急請繼續看下去：

「我們健康的直覺告訴我。真正純粹的藝術，不可能只有色彩的組成，或者將區塊填補色彩，或者單純以技術構建，或者使用任何一種單一的處理手法......像 XXX 這種毫無生氣，病殃殃的藝術，本能會助長我們文化的頹勢。我們希望當今政府能夠拒絕這個文化機構提供任何政府的贊助活動。」

看到這有沒有感覺不對？就感覺像是在批判蒙德里安和康定斯基一樣。事實上這段話是在 1924 年 7 月 6 日「圖林根省德國文化保護協會」發表於《魏瑪報》的一篇宣言，這裡針對的 XXX 其實是國立包豪斯學校。

包豪斯的校長格羅皮烏斯寫到過希望包豪斯能以一種與時代精神和諧共生的方式，對家居的發展做出貢獻。但事實上包豪斯做到的遠非於此，在某種程度上它塑造了現代社會，不論是思想藝術還是其他的各方各面。

http://zh.wikipedia.org/zh-cn/包豪斯

包豪斯的誕生絕對和一帆風順一點關係都沒有，同時代不乏對包豪斯的批評。相對於我們今天對人工智慧藝術的討論，小巫見大巫。不管是包豪斯，還是莫奈、塞尚、馬蒂斯亦或是畢加索的風格在誕生之初都不乏有人認為「這不是藝術」，但時間證明了一切。

當然，還有個更好的例子，就是攝影。之前寫過，這裡不加累述：

https://www.zhihu.com/question/28054063/answer/39197030

所以，在藝術這個範疇里，判斷人工智慧的創造還未時尚早。不過有一點需要注意：上面舉得例子無一例外改變了世人對藝術的評價。至於以後人工智慧藝術該如何評價？拭目以待。

還是說回人工智慧。關於人工智慧創造藝術我感覺最有意思的一點，也是和上文例子的不同在於：人們不認為人工智慧可以創造藝術，不在於人工智慧創造的事物不符合人類藝術現有標準——相反，人工智慧可以很好的創造出符合標準的「藝術」；而關鍵點在於，人們不認為機器的創造物能和人類的創造相提並論。或者說，機器不是人，彼此的創造甚至都沒有可比性。是這樣嗎？

Google 最近推出的 AutoDraw 能幫助你把線條轉化成作品。如果未來技術更為進步，我只需要用嘴來說我的想法，剩下的全部交給機器代勞。那這算不算人工智慧創造的藝術？我認為算。很多回答都提到說人工智慧沒有表達不了情感，但如果人負責表達情感然後把技巧留給機器呢？有人可能會反駁說畢竟提出思想的還是人類，但這就很有意思，因為人工智慧這個名字就暗示了一點：這玩意是人創造的。實際上不論程序如何自我發展，都會或多或少帶著創造者（某個或者某群人）的印記。杜尚能把小便池放進博物館，為什麼我不能寫個程序然後替我畫畫？如果一定要強詞奪理說程序員的腦袋創造不了藝術那當我沒說（現實中我真見過有人這麼想的，似乎忘記了王小波先生也寫過程序）......

可能有些不當類比：導演和程序員是不是挺像？我們把我們想表達的表示出來，交給演員/程序去做。如果不能這麼比的話，那麼遊戲呢？遊戲被稱為第九藝術（多年前的社會也不認同這一點），那不也是人類交給程序去做的嗎？

最後，看問題要看本質。我們討論人工智慧創造藝術，不論贊同反對，其實有可能是因為我們在討論是否希望電腦能夠超越或匹敵人類。AlphaGo 贏了圍棋的時候很多人（我感覺我也是一員）就有這種心態：我們感到失落，感到人類似乎不是那麼獨一無二的了，不再是萬物之靈。

不過各位，看開點，坐和放寬：父母都希望自己的孩子超越自己，實際上生孩子才是真正的人工智慧——人工的，還有智能。我們搞 AI 的現階段更接近於人工智障。如果說，人類不反感孩子超越父母，可能也不應該反感人工智慧超越人類；這都是我們——偉大人類的創造。

對於人類的創造物超越了人類自己，我們應該感覺驕傲和自豪，這才是屬於人類的榮光。人類的今天什麼樣子是自然選擇的，但人類未來是什麼樣子是人類自己選擇的。

參考書目：《BAUHAUS》 Frank Whitford

人類藝術創造，本身是個很有趣的概念；因為曾幾何時，遠在AI選手30s後到達戰場之前，人類對於藝術創造的壟斷權力，就已經被各種小動物攻城略地的洗了幾十年了：

僅以靈長類為例，自1956年倫敦動物園的「猿類塞尚」，名叫剛果的大猩猩開始作畫起，世界各地與人類關係密切的大猩猩就雨後春筍般的開始了他們的藝術之旅。從一開始相對拘謹的拿著畫筆和顏料塗抹的傳統畫派，到後來直接用舌頭調色與作畫的布蘭特，猿類在其幾十年的繪畫「藝術」發展史上，也經歷了從工具到思想的長足發展。計算機AI替代人類進行藝術創造之前，也可以先和這些與人類賽跑的先驅們較量較量。

剛果作品1

剛果作品2

和猩球崛起里智慧超人的凱撒不同，這些大猩猩「畫家」的藝術創作絕非深思熟慮的厚積薄發，而是一種近乎隨機的塗抹與偶發，雖然其作品被拍出數萬美元的高價，但其藝術創造的獨立性與完整性仍然有待商榷。

布蘭特與其作品

按照後現代理論，藝術本身也屬於概念建構的一種。關於什麼是藝術、什麼不是藝術，什麼樣的藝術是高雅的、值得稱頌的，什麼樣的藝術是革命的、健康的、積極的，其實並無絕對的客觀標準。但關於藝術這一主觀概念的建構，藝術創造與藝術審美是不可分割的一個閉路循環。

藝術家在藝術理念與靈感的引導之下，運用工具與材料，作用於客體從而形成藝術；而關注也是通過各種感官感受，基於自身的審美理念，對於藝術對象展開審美活動，從而實現藝術審美，與創造者/當時意向通過作品實現溝通。

脫離這一共謀過程談論審美創造，僅僅關注對於客體的形塑則無疑是割裂的，或僅可以稱為藝術製造、藝術複製。

但對於人類藝術創造的替代嘗試，還是此起彼伏，

通常來說，藝術可以被認為是一種用形象來反映現實的作品，傳統上的八大藝術一般指文學、繪畫、音樂、舞蹈、雕塑、建築、戲劇與電影，近些年來新興的設計、電子遊戲、實驗藝術等新興品類也逐漸為大眾所認可。

以對於藝術客體的感知方式劃分，有視覺藝術、聽覺藝術與視聽藝術等方式；在物化形態上，也存在著靜態藝術與動態藝術的分野；而以存在方式和具象程度論，又有空間藝術、時間藝術和時空藝術的區分。

藝術門類特點分野圖

由上圖我們可以看到，八大藝術與新興品類大致如上分布。大體上，時間藝術更具動態且系統內部高內聚，即相互之間關聯影響強烈；而空間藝術更具靜態性，系統內部低內聚，內部關聯性不強；從抽象程度來說，音樂、繪畫到戲劇、電影、建築各不相同，且隨著縱軸抽象程度的變化在兩端聚集起數據化紅利。

較抽象的藝術門類因抽象而更容易被數據化概括（如音樂、詩歌）、或較具像的藝術門類因為十分具像而容易被數據反映（如建築、設計、部分繪畫）；

從這兩端開始，為了藝術品的記錄、複製與傳播，人們開始了藝術品的數據化，並大量生產和使用藝術複製品。在這一過程中，通過添加更多維度描述藝術品的創意過程與內在結構從而反推藝術創作，進而衍生新藝術品的嘗試一直沒有停止過。

我們看到的猩猩作畫是其中之一，通過將作畫步驟中顏料調和與畫筆做畫的部分人為加之於猩猩，人類將無意識隨機性作為一種創作元素加入藝術創作中，而對於此種隨機性大猩猩只是其生成隨機性的工具而並非理念與構思之來源，本質上是在以一種新的方式，在不斷生產編號客體3.1.X的藝術複製品而已，且從未超脫3.1抽象繪畫藝術這一總目錄，大猩猩「畫家」不過是人類藝術創作的新工具。

目前的部分AI「藝術家」也與之十分類似，在極端抽象與極端具像的兩個極限區域，同時也是數據化程度相對更高的兩極，AI演算法試圖通過藝術作品反推出其中可被演算法描述的作品形成規律，進而從結果上逼近藝術家的藝術創作效果：

無論是試圖學習巴赫的作曲系統、試圖通過圖靈測試的作詩系統，還是火遍全球的梵高濾鏡Prisma，甚至運用AI進行自動服裝設計的印度時尚電商Myntra，大家都如出一轍。（想知道哪些技術上的突破大大改善了這種模仿能力嗎？下次再說）

然而正如前文所說，藝術既是一種創作，同時也是一種共謀，需要欣賞者的參與與信任，展示者根據藝術意圖，為創造物賦予意義；與此同時，作為藝術的接收者，人們以其受內外環境形成的審美觀點與藝術品發生欣賞互動，從而形成概念、信息與思想交流，這一完整的互動過程確保了藝術創作的互動性和藝術品的有效性。

雖然AI一時無法成為獨立的藝術家，但其早已無可阻擋的成為人們生活中越來越不可分割的一部分，包括但不限於藝術的創造與審美。不信問問你的XX雲音樂，照照你的XX秀秀，關懷從未這樣備至，照顧從未如此周到。

It』s your luck to have big brother watching you, in a good way.

*作者 : 明勢資本投資經理孫鵬

知乎的朋友們大家好，最近非常關注人工智慧，也採訪了很多相關專家，在知乎上看到很多不錯的相關討論，我也把我了解到的分享給大家。

原本在我的印象中，機器僅僅擅長邏輯性的工作，對人性一無所知。然而，在實際的走訪中，我切實的看見了人工智慧在藝術創作和情感表達上已經開始嶄露頭角。2016年6月，人工智慧第一次創作了劇本。同年9月，它還剪輯了一部電影預告片。在日本，出現了人工智慧主持人，以及機器人演員。這些都是人工智慧在藝術上的突破。

我想給大家看一幅作品，我到英國的法爾茅斯大學，採訪了法爾茅斯大學計算機創造系教授Simon Colton（西蒙·科爾頓）。在他的研究室有形形色色的畫作，而這些畫作並非出自人類畫家之手，創造它們的藝術家是一個名叫painting fool的人工智慧程序，翻譯過來就是「繪畫傻瓜」，它是一個人工智慧繪畫程序。在眾多的畫作中，其中一幅椅子的畫作吸引了我的眼睛，這是一幅畫著虛擬椅子的虛擬畫作，由人工智慧程序繪成的。Simon Colton介紹說，當時並不知道，它有選擇灰色色盤的能力，原本應該是彩色的。所以當早晨醒來看到了這幅畫，所感到的不僅僅是震驚，它的配色方案明顯不是由Simon Colton所要求的，但程序自己選擇畫成了這樣，也就是說這個畫風並不是事先編入程序的。寫意的造型，流暢的線條，讓這幅畫看上去還有那麼點兒意思，它曾經在巴黎的畫廊中正式展出過。我也想和大家討論一下這幅作品能算得上是藝術嗎？

我拿著Simon Colton 「繪畫傻瓜」的繪畫作品給中國著名畫家葉永青先生，請他以藝術家的眼光鑒別鑒別。葉先生在了解了這幅作品出自電腦的自動生成時，還是出乎意料的。葉先生認為它像一個非常理性的作品，雖然它用了各種最即興的表達的方法，它的整個感覺還是比較理性的，也可以說是缺少性格的。葉永青先生認為藝術有以下幾個特點：

第一是關於個性的。藝術家不是描摹，藝術家的表達是帶有主觀性和藝術偏見的，藝術其實就是證明我們自己是一個問題的一部分，恰恰是人類的某些缺陷和不完美才是讓我們成為人的重要的因素。人是肯定只能用自己的這種缺陷或者是自己不足的東西來定義自己。但是機器不是，機器是一直在尋找正確答案。

第二是關於表達的。藝術家所創造的作品，會與觀看的人之間產生一種情感的共鳴。觀看的人可以運用聯想、想像力等與藝術家達到情感共鳴，這也是一個藝術欣賞的過程。而機器所創造的作品，它是不能引起觀看者的情感共鳴的。它所缺乏的恰好是人性中最為捉摸不定的部分——感情。

第三是關於時代的，它跟時代的關係。時間是藝術創造的一個維度，就如唐、宋、明時期的繪畫，藝術家所處的社會環境、歷史環境對他產生不同的影響。明末清初的畫家龔賢的畫作就與他所處的歷史背景有關。面對國破家亡，在一個歷史變故的時代中創作，他的作品筆法蒼勁、古樸，用山水畫展露心中的悲憤、自身的凄涼。在那樣一個動蕩的大歷史背景下創作出來的作品，現代人依然可以感受到他作品力透紙背的時代力量。這種人生的感悟與大時代的結合、這種畫作中的層次與景深，是最能表達情緒也是最能引起觀看者情感共鳴的。而這種情感，同樣是機器創作不可以達到的。

我想到幾年前我去米蘭的時候，在聖瑪利亞德爾格契修道院終於看到了達·芬奇的《最後的晚餐》，這幅真作和電腦裡面看到的完全不一樣。那堵牆那麼近的在我面前，甚至可以感受到達·芬奇當年就曾經站在我現在的位置上，牆壁沒有完全乾之前必須奮力的把這個巨作完成。我不僅可以感受到時間，還可以感受到速度、激情、他的氣息和溫度，這是多麼奇妙的事情。然而機器會有這樣的情緒、時間感和緊迫感嗎？會有這樣的焦慮嗎？可能都不會有……

以上三個點其實佔了一樣，葉永青先生認為它就已經是藝術了，如果三樣都占，它就是大師了。人工智慧可以是藝術創造，但是它們不一定是能成為被傳頌的大師。機器創造不能完全模仿人的創造與主觀感受，也無法去表現人性的脆弱多變，這就是人的創造的可貴之處。很高興能和大家分享這些，上面提到的由人工智慧程序完成的這幅椅子的畫作已經被我收藏了，大家可以猜猜它的價格是多少？

謝邀。

未來能行，現在不行。我覺得藝術創造能力沒有什麼地方超出了現有的對於不確定性和生成能力的建模，只不過人類進行藝術創造時使用的大量的腦力，即創造事物的過程需要規模較大的計算力。

機器算力增強幾個數量級之後，完全可能改進現有的規模可伸縮的不確定性和生成模型來完成具有藝術創造能力的機器，不過它創造的藝術美感是否被人類接受還要取決於公共觀念和當時的社會運作方式。當然，這種改進應該是循序漸進的過程。

人工智慧領域有兩個有趣的潮流，一是基本上說「什麼什麼做不到」的最後都是錯的，二是那些說「什麼什麼幾年之後就做到了」也是錯的。這一點在尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）所著《超級智能》（SuperIntelligence）一書第一章說的很好。我覺得藝術創作也是一樣，不能說做不到，但是不好說什麼時候能夠做到。

以上答案的假設前提是唯物藝術觀（藝術是一種社會行為），但非唯物藝術流派（不根據現實中不存在的東西創造）。

好了，既然今天不開工，就用文科生的方法來挑戰一下文科生最沒資格發言的領域好啦。（聽說知乎是理科生的天堂，那該贊的來贊，該罵的來罵吧～～）

在回答這個問題前。先放幾張畫：

下圖一，是人工智慧「畫作」《下一位倫勃朗》，圖二，是我第二愛的倫勃朗的真跡，（第一肯定是達芬奇咯，毫無疑問是達芬奇！）

驚不驚喜？！意不意外？！

人工智慧「畫」出的倫勃朗，是不是真的跟他本人有一拼？

坦白說，如果，不是因為新聞里出現了倫勃朗的名字，我大概很難關注到這樣一個話題。

這個問題，也許與下面這則新聞有很大關係。（節選）

……科斯騰的團隊與微軟、德爾夫特科技大學（Delft University of Technology，下文簡稱TU Delft）、海牙莫瑞泰斯皇家美術館（Mauritshuis）以及倫勃朗故居博物館（Museum Het Rembrandthuis）的專家們一起攜手合作，開發出了一款可以對倫勃朗的藝術做作品進行風格分析的軟體。這款軟體可以依照這位藝術家的構圖與繪畫材料進行「創作「。這款有著複雜運算方式以及面部識別系統的軟體對346件倫勃朗的作品進行了分析，並且推斷出了倫勃朗下一件作品可能的面貌。

——也就是上面第一幅名為《下一位倫勃朗》的作品了。

在ALPHA GO打敗了李世石和柯潔之後，我猜那些對圍棋界這兩次戰役曾抱有「人類必勝」論調的人，此刻一定很難再淡定地重複之前驕傲的宣言——事實上，僅用2分鐘逛了一下知乎中對人工智慧的提問、文章，「驚恐」、「抵制」、「懷疑」的字眼就充滿眼帘。

其實早在20年前，深藍擊敗我敬愛的偉大國際象棋手卡斯帕羅夫之後，他就曾經做出過類似的發言，聲稱計算機有著驚人甚至令人恐懼的學習天分，它會以人類本身難以想像的迅猛速度，對它的發明者提出巨大挑戰，他穿透時間的如炬目光甚至在當時，就為「人工智慧」推薦了下一位踢館對象——圍棋——這門誕生於東方世界的，包含更複雜、更精巧計算和布局的運動。

20年後，事實證明，他是對的。

因此，當《下一位倫勃朗》橫空出世於人們眼前時，即便是藝術和倫勃朗的忠實愛好者——如我，都不應當再去否認一個事實：是的，儘管沒有親眼看到原畫，我依然相信《下一位倫勃朗》已經掌握了倫勃朗，起碼是1640年前的倫勃朗驚人的繪畫技巧。

1640年，是倫勃朗人生最得意的一年。只要看一看他在那一年完成的自畫像，和那套至今屹立在阿姆斯特丹喬登布里街將近500平米的豪宅，就能知道，無可匹敵的才華曾將他送到一個怎樣令世人艷羨和崇拜的高位。

這幅名為《戴帽子的自畫像》實際上還有一個有趣的故事，那是34歲的倫勃朗以一種狂妄而強勢的姿態在向曾以浮華技巧傲視畫壇百年的先輩提香的一次挑戰。

【下圖一，《戴帽子的自畫像》，下圖二，提香自畫像《一位穿棉襖的男子肖像》】

幾乎完全相同的姿勢，同樣的構圖，倫勃朗無疑是在說「看！我做到了！我比你更棒！」

而370多年之後，一個甚至不擁有雙手的「非人類」個體，對他卻做了幾乎一模一樣的事情。「嘿！我做到了！」繪畫界的ALPHA GO這樣笑道。

如果我們毫不懷疑當年倫勃朗的挑戰即便謙虛而言，可稱為與提香「等量齊觀」，那麼又有什麼必要否認人工智慧今日所取得的喜人成就呢？

世人盡可充滿懷疑，而藝術卻只擁抱真理。

因此，面對這樣一個問題—— 計算機人工智慧能代替人類藝術創造嗎？

我無法用一句簡單的「絕不可能」給予回答，那是對人類科技和藝術雙重的褻瀆，是最低劣的愚蠢玩笑。

是的，毫無疑問，人工智慧已經掌握了1640年的倫勃朗畫法，而且我有理由相信，再過不久，他也能掌握1503年的達芬奇畫法，或是1606年的卡拉瓦喬畫法……而且我也相信，只要稍假時間，它一定能掌握巴赫作曲法，極可能還能像陀思妥耶夫斯基或卡夫卡那樣寫作。

那麼藝術家或者現如今仍孜孜不倦堅守在創造領域的寫作者、繪畫者、作曲者們，應當維持傲慢的尊嚴，還是應該像有些人那樣大聲疾呼——快點終止這可怕的噩夢！快點毀掉它，在他能毀掉我們之前！！

對此，我想站在1930年代的瓦爾特·本雅明身邊，我想對他說，你看，才不過80多年的時間，人類歷史上又一次出現了你所說的那個年代——那個被你稱之為「靈光消逝的年代」，我們又一次開始為我們自己偉大的創造發明爭論不休、擔驚受怕。

「攝影的濫觴時期，煙霧飄杳，但並不比籠罩在印刷術起源時代的迷霧濃。也許，攝影發明的時機比起從前的印刷術更為明顯，有不少人已經察覺到這個時機的來臨。……」

——摘自瓦爾特·本雅明《迎向靈光消逝的年代》首頁

原來，劃時代的技術發明與進步，並非第一次以狂瀾之力衝擊藝術古老的城牆。攝影衝擊過繪畫，錄音技術衝擊過音樂演奏（起碼在上世紀長達二三十年的時間裡，唱片將會毀掉現場音樂演奏會的說法就曾使得樂壇陷入過空前恐慌），只不過人類擅長遺忘，不僅是遺忘過去發生過的種種史實，也遺忘面對這種史實，那些偉大智慧所發出過的深醒良言。甚至，要不是我偶爾看到的新聞和知乎的這道問題，我幾乎都已經將本雅明丟棄在回憶的某個角落裡。

在接著引用先賢的語錄之前，我想試著講一些我個人的觀點。

藝術創造是什麼？或者再將問題提得更小、更容易回答一些。

倫勃朗，或像倫勃朗那樣被鐫刻在浩瀚藝術史名人牆上，那些星光閃耀的名字們，他們代表著什麼？何以成就「偉大」之名？

先說一個我18歲左右發生的小故事，我從未有機會專業學習過繪畫，無論中西，20歲之前，只想靠勤練武功，成為金庸古龍書里的大俠，並成功從二樓高的樹上跳下，摔斷過一條手臂……但我有過一次被邀請擔任繪畫模特的經歷（非裸模）。三十來個跟我差不多年紀的學生在我面前圍成一圈又一圈，寂靜而明亮的教室里，只聽得到一個老師的聲音：不要沒練好基本功，就急著去學大師技巧——基本功都是主流的東西，而一切大師，都是顛覆主流的創造！懂嗎？！

——大師可不是學出來的！

那就是我愛上繪畫，甚至繼而愛上幾乎全部藝術門類的瞬間。

在那一天，在一個極為偶然的時刻，我突然意識到這樣一個真相：這個世界上，大部分人都以一種主流的方式從事著他們的工作或職業，卻只有很少部分的那一些人，將在歷史的某一天，某一刻橫空出世，逆流而上。

藝術創造是一將功成萬骨枯的事情——當我們凝視一幅倫勃朗，一幅畢加索，或者聆聽一段貝多芬，一段馬勒，或者閱讀康拉德和卡夫卡——我們很少意識到，我們正在與一股劈開時代洪流的個人偉力會面——

藝術創造的高峰，是對已經形成慣例規模的自我的捨棄和背叛，是超拔於盛名之上和世人愛戴的孤軍奮戰——想一想1640年的倫勃朗，他充滿自傲的炫技，同時也是與他之前所獲得的一切財富名望的最後訣別。2年後（1942年），他的《夜巡》將讓他飽受世人的嘲笑和奚落，22年之後（1962年），他將不得不親手割裂了他一生中最偉大，也是人類歷史上最偉大的畫作之一《巴達維亞人之誓》。

以至於許多年後，當我站在他1660年創作的《彼得（三次）不認主》面前，完全無法遏制地把自己哭成了一個傻子。

畫中三位主要人物，彼得，女人和兵士，自上而下，倫勃朗採用了完全不同的繪畫技法，從他20年前就足以挑戰的提香的古典肖像畫技巧——極為精巧逼真的細密筆觸——漸漸過度變得模糊、散亂，直到畫底部分，筆觸竟驚現某種後來我們在印象派繪畫中才能集中看到的「野蠻而模糊」的「塗抹」。

那是倫勃朗在最窮困潦倒走投無路之時，假借背叛者彼得之口向這個早已棄他而去的世界，發出的吶喊：我知道你們所愛為何，而我只能如此作畫！

藝術擁抱真理，偉大的藝術家擁有一雙被上帝撫摸過的眼睛，當他們的目光早於整個時代，看到未來某種真相，他們就需要堵上自己全部的榮譽、財富，拼盡自身的全部智慧、力量乃至生命，為之殊死一搏。

就像李安在那部用120幀最新3D技術拍攝的《比利·林恩》的採訪中所說的那樣：我沒有辦法，一種新的技術來了，電影告訴我，它要變了，我聽到它的聲音，我必須遵循它，因為這是我熱愛的，也是我要相信一輩子的東西。

我毫不懷疑，人工智慧可以像倫勃朗那樣作畫，但倫勃朗的偉大在於，他執意畫出了繪畫未來應該具有的樣子——那是史無前例的、嶄新的創舉，是在他所存活的世界，尚不能接受、不能界定的藝術精神。

繪畫是會進化的，其他藝術形式也是。一切擔綱著那個時代藝術創造的巨擎，那些被我們譽為開闢時代先鋒的藝術家，他們默默遵守著同一條讖語：我們終將死亡，但藝術會在另一些人手中重生。

我彷彿聽見1510年的提香，對1640年的倫勃朗說出了那句既像詛咒又像祝福的箴言：你毫無疑問成為了下一個我，即便不是你，也會有其他人——但你是否能超越你自己？超越這個時代對繪畫的定義？

成為下一位倫勃朗，這並沒什麼了不起——成為下一個新時代藝術精神的開疆者，那才是藝術家——現在也包括可以「藝術」的人工智慧所要正視的問題。

文末，我想以一段被本雅明摘錄在他書中的文字，作為結尾，那是1934年保羅·瓦雷里在《遍在的征服》中所寫道的：

我們的藝術發展已頗具形制規模，其類別與用途的制定時代，和我們今天極為不同，而過去的制定者對事物所能發揮的作用力比起我們今天能做的實在微不足道。我們掌握的媒介有著驚人的成長，其適應性、準確性，與技法的意念、習慣，都在向我們保證，不久的將來在「美」的古老工業里會產生徹底的改變。一切藝術都有物理的部分，但已不能再如往昔一般來看待處理，也不可能不受到現代權利與知識作用的影響。二十年來，不論材料、空間還是時間都和往昔不可同日而語。我們應期待的是如此重要的新局面，必會使一切藝術技術改頭換面，從而推動發明，甚至可能巧妙地改變藝術本身的觀念。

不會，即使客觀上實現了，一部分藝術工作者也會把戰線拉到情懷層面，然後用豐富的經驗打敗你。

人工智慧如果足夠強大，人能完成的和人不能完成的應該都不是問題。

但藝術其實是很主觀的東西，如果告訴你眼前的畫或文章是機器生成的，你可能會覺得少了什麼，很奇怪。藝術的真諦是作者通過藝術的形式與觀眾產生共鳴。人和機器共鳴，目前不知道會是什麼樣。

總之，機器實現藝術創作一定是可行的，而且不會太遙遠，關鍵在於人類如何接受這樣的藝術形式。

本科論文有涉及這方面，淺顯來說現在出國讀fine art 課程最主要的內容就是討論如何定義藝術和當下藝術的發展。所以對於藝術的理解每個人不盡相同，以我個人理解：人類活動產物創造出所謂的藝術何嘗不是藝術？對於當下對藝術的理解更多的在於藝術的動機而不是最後的結果。如果有朝一日人工智慧已經完全可以像人類一樣思考甚至超出人類了，那它完全可以創作出超越任何一個時代的藝術

鑒於現在絕大多數的計算機演算作品，大多只是程序員給他的邏輯進行運算得出的結果。哪怕作品視覺上看起來再優秀，計算機本身並沒有對藝術的思考，不過我相信人工智慧已經能創作藝術了，那我們離人類滅絕也就不遠了......

我覺得有點懸，

人工智慧現階段連個圖片驗證碼都搞不定呢~

個人認為藝術創造比科學創造不知道簡單到哪去了，不知為何這麼多人總覺得藝術多難被人工智慧取代。。小孩都會藝術創造，來創造個科學試試？為什麼人們總是要要用複製科學來和創造藝術比？對於繪畫和音樂，目前科學幾乎可以輕鬆複製這些藝術品所有的價值。複製牛頓定律的所有價值，電腦能代替人嗎？

如果是創造，那就呵呵了。。。因為藝術一般沒多少正誤之分，所以很容易創造，至於比不比得過，那就看某些人臉皮有多厚了，藝術可以沒有標準，科學上的標準藝術幾乎是免疫的。他們覺得自己就是比較特殊，比較優越，無論科學創造的美到了什麼境界，只要「藝術」還在，這「藝術」就可以想方設法找理由，如果這還是藝術的話，那可能只要有藝術，那就不能被取代了。

人類自己都沒辦法對藝術給出一個清晰的標準。

甲認為是極佳的藝術品，往往被乙認為不值一提。

這種情況下，ai搞出來藝術也會被人類不承認。

等人類對於藝術給出了普遍的可操作定義。

ai分分鐘吊打人類。

人工智慧究竟是怎樣產生這種情感的呢？幾部影視作品似乎都指向的同一根源：經歷。

也就是說，大家會覺得，人的情感是在歷經百年、千年、甚至萬年的經歷之中逐漸形成的。而人工智慧同樣有機會不斷地經歷某些事情，再加上業已初具雛形的深度學習，於是產生情感便是早晚的必然結果，只不過這種情感可能和人類的略有不同罷了。

經歷能夠豐富和產生情感，這一點如果站在人類的角度似乎合情合理。然而，讓我們想想看，

為什麼有些動物有著比人類更長的生存史卻沒有發展出像人類一樣豐富的情感呢？
智能系統要產生情感除了足夠智能並且時間足夠久之外，是否還需要具備其他的某些條件呢？

在我反覆思考這些問題的同時，有幸參加了「全球人工智慧高峰論壇」並現場聆聽了《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利就類似問題的現場分享，於是便對這個問題有了較為深入的認識，今天就來和大家進行分享。也許你會問，分享這樣的想法對於不是搞人工智慧研究的普通個體來講有什麼意義么？在我看來，意義重大。

首先，你能夠理清楚人工智慧究竟是什麼，它的發展方向在哪裡；
其次，你會明白在哪些方面，人工智慧必將獨孤求敗，而在哪些方便，人類的優勢難以被取代，從而對個人未來從業有所啟示；
再次，你會深刻地看到我們人類引以為傲的「個人能力」的本質是什麼。而未來，這些能力還有沒有意義。

那麼接下來，讓我們先來試圖回答上面的兩個問題，即「為什麼有些動物有著比人類更長的生存史卻沒有發展出像人類一樣豐富的情感呢？智能系統要產生情感除了足夠智能並且時間足夠久之外，是否還需要具備其他的某些條件呢？」

前者其實大家很容易明白。動物之所以沒有發展出類人一樣的情感主要是腦結構造成的，比如腦容量等。不過動物至少還具有生物的某些情感特徵，如愛、恐懼、團隊精神、自我犧牲等，而這些則恰恰為回答後面一個問題提供了某種啟示：非生物只要擁有足夠的智能和在時空角度豐富的經歷，就會進化出類人的情感嗎？愛、恐懼、團隊精神、自我犧牲這些真的來自於智能和經歷嗎？

尤瓦爾·赫拉利的演講幫我們理清了思路。人的大腦站在某個角度其實是由兩部分構成的，它們分別叫「智能」(Inteligence)和「意識」(Conciousness)。前者幫助我們形成分析、判斷、數據處理等能力，而後者則是產生人類情感的基礎。人類雖然很看重自己的智能，但大部分時候卻和動物一樣是意識的奴隸。我們雖然對於「智能」的研究在不斷深化，甚至已經理解了深度學習的真諦，但對於意識的認識卻非常有限，大多還停留在通過「冥想」等宗教方式去觸及，卻無法再深地去理解。而就目前所知，這種意識並不是單純的物理結構能夠生成的，而是與生物的某些特徵，如應激性、慾望等有關。而如果這種說法成立的話，基於機械構造的人工智慧將永遠都不可能發展出什麼類似人的情感，它們只會在智能的路上越走越遠，而人類終將對此望塵莫及。

這段分析給了我們如下的幾點啟示：

人工智慧和人腦的發展完全是兩條路。人工智慧顧名思義就是「智能」的不斷進化，而人腦則是「智能」與「意識」並進；
凡是只需要靠智能就能解決的問題，人類都將被全面取代；而凡是必須要「情感」介入的事情，人工智慧目前和可預見的將來會無能為力；
人工智慧在可預見的將來，根本不可能發展出類似於人的情感，更談不上和人類產生感情。因此，它根本會有什麼慾望去統治人來，但如果被心懷叵測的人所控制，那麼毀滅人類並非沒有可能。

讓我們回到現實，只需要智能就可以完成的工作，恐怕我們人類是做不下去了。那麼還有哪些工作是需要情感介入的呢？比如藝術？人際關係的建立？發明創造？也許吧。但我們現在怎麼能確定，藝術真的是情感的產物而不是「熟能生巧」呢？發明創造一定是靈光乍現，而不是「厚積薄發」呢？就連圍棋，可能很多人曾經都認為它除了計算，還有某種天賦感覺在裡面，而現在看來，卻可以單純靠計算和「熟能生巧」來解決，我們又怎麼能如此有把握地說藝術和發明創造必將永遠是人類的專利呢？至於人際關係的建立，目前看的確是無法取代的。可是排除純粹的心理需要之外，很多社交領域的人際關係其實是為了解決信任問題而產生的，而如果就是為了解決信任問題的話，人工智慧恐怕遠比我們人類高明得多。

那人類究竟還有什麼是人工智慧無法取代的？

這一點我真的無法確定。或許我們目前能做的就只有兩點：研究哲學、宗教、藝術等形而上的東西，讓自己的「意識」能夠迅速發展；理解「人工智慧」在「智能」領域的優勢，適應和學會與其協作。

當然可以，開創藝術流派，也可以視作從雜訊中發現規律。印象派之於浪漫主義，就是從之前的混沌中發現了規律。這點AI早就做到了，可以自己學習特徵。當然一個流派是很多特徵組成的，所以現在AI還做不到也正常。

但是君不見阿爾法狗就開創了全新的圍棋下法流派？所以AI當然可以開創藝術流派，現在只是計算力不夠，演算法不夠完善罷了。

謝邀！

這就要看對藝術的定義了。

我對藝術的定義是：人類通過一定的風格手法，將自身對客觀世界形成的主觀感受表達出來的這個過程。

要回答這個問題，先來看一幅畫。

這個頭戴寬檐帽、身著白紗領黑衣的男人看起來像不像一件來自17世紀的藝術品？你覺得它出自誰的手？倫勃朗？這件被稱為「下一個倫勃朗」(The Next Rembrandt)的作品實際上是人工智慧利用數據分析和演算法模仿荷蘭著名畫家倫勃朗的畫風所創造出的一幅人物肖像。

↑↑↑倫勃朗的畫

計算機對倫勃朗的346幅作品進行了數據分析，並複製了他的作品材料和風格，然後演算法決定創作一幅新作品：一位高加索男性的肖像畫，年齡30到40歲，穿著深色外套，戴著帽子，稍稍右斜，面向窗戶。

該軟體對於一件倫勃朗作品進行幾何分析

演算法還分析了倫勃朗畫作獨特的面部特徵，以及五官的分布。

↑↑↑面部特徵分析

演算法分析結束之後，3D列印就派上用場了。該團隊用裝載著獨特的基於繪畫的紫外線墨水的3D印表機，層層列印。

↑↑↑3D列印使用真正的油畫材料

在用真正的油畫材料列印了13層顏料之後，最後的肖像結合了倫勃朗作品的168263個部分，呈1.48億像素。所有的元素都效仿了這位藝術家知名的光影效果。

在18個月後，即4月5日，該團隊公布了這幅肖像畫，可以看出這幅肖像畫油畫的質感很強，看起來和倫勃朗真跡一模一樣。

這個名為「下一個倫勃朗」的項目歷時兩年，是由微軟公司、荷蘭ING銀行、戴爾福特理工大學以及莫瑞泰斯皇家美術館和倫勃朗博物館聯合完成的。

照這個結果來看，如果一台電腦可以與史上最偉大的油畫大師不相伯仲的話，那麼對於所謂藝術和科技之間的區別又將發生什麼改變呢？

馮諾伊曼在某次演講中說到：

到底什麼是計算機幹不了的？只要你把被認為是計算機無法解決的問題描述清楚，計算機就能總能找到一種方法解決它。

也就是說，如果人類能把什麼是作畫和好看的畫定義清楚，計算機就可能實現你所想要的。

http://weixin.qq.com/r/rUSVjTjEUGUvrXzu9xG- (二維碼自動識別)

接下去就要問計算機人工智慧可以代替人活嗎？

我建議知乎上的程序員學完本科再去音樂學院深造一下，順便再去美術學院畫點畫，沒事拍個電影寫個劇本，沒準你就能頭頂IT一片天，腳踩藝術一方土，再編個程序利用AI做音樂做電影寫劇本生成繪畫，你就能十天收購好萊塢，三十天買環球，五十天紅遍亞美歐，七十天征服宇宙，最後證明學藝術的人並不能拯救藝術，只有寫程序才能拯救藝術。