我有酒，你卻沒故事

一幅倫勃朗的油畫就是光影與空間的完美融合，你彷彿能透過細膩豐富的筆觸，感受到人物內心深處的奧秘。

站在它面前，你會不由得讚歎藝術大師的超高技藝與過人天賦。

可惜你被它「騙了」，這只是一件仿製品。

不過和大多數仿作不同，這幅畫可不是出自人類之手，而是人工智慧。它是荷蘭的藝術家和科學家團隊，在2016年用大數據和演算法製作出來的，名叫「下一位倫勃朗」（The Next Rembrandt）。

阿爾法狗打敗李世石的時候，有些人不屑一顧，他們說，「那又怎樣呢？機器人永遠不能講出一個新笑話，更別提涉足藝術領域了。

然而目前的情況是，藝術家再也沒法高枕無憂了。

現在，繪畫機器人五分鐘就能畫出一張素描人像；你還可以給它漫畫的線描稿，它很快就會幫你完成填色工作，這讓畫師們為他們的前景感到擔憂。

google繪畫機器人

人工智慧已經開始搶奪畫家的飯碗，更可怕的是，這一切還只是個開始......

去年，Google推出了一個叫DeepDream的繪畫系統，它能模仿不同的藝術風格，可以把任何一張照片，變成梵高、蒙克、畢加索的面貌。

http://deepdreamgenerator.com

梵高風格的照片

甚至一個新的爭議性話題開始受到西方藝術界的關注——

AI能否策展？

起因就是代碼藝術家Mario Kilngemann發明了一款能在任何兩張作品之間發現關聯的智能程序——X degree of Seperation。

X degree of Separation分析出《吶喊》與瓷器之間的關聯

短短几年間，人工智慧已經入侵了繪畫、音樂、寫作和電影領域。

AI寫出的微小說參加了日本的文學大賽，音樂智能實驗室（EMI）製作的巴赫風格的音樂連專家的耳朵都能騙過；更喪心病狂的是，人工智慧還創作了一部科幻電影《sunspring》!

電影《sunspring》

之前高曉松發過一篇微博，論調很悲觀，他說

「等有一天，機器做出了所有的音樂與詩歌，我們的路也會走完。」

這是否是杞人憂天？還是說，人工智慧真的能夠取代藝術家？

其實，這類問題早就成為學術界的熱門話題，類腦智能專家們曾經提出「人工智慧是否等同於創造力」。

馮建峰教授就認為，創造性和智能的關係其實非常複雜。

高智力並不意味著高創造力。

人類的創造力一般和「發散思維」有關，它往往要求脫離原有框架的束縛，發現事物之間的新聯繫，而這恰恰是演算法所不具備的。為何會這樣說？讓我們來看看它們是怎樣工作的吧。

人工智慧做的所有事情，可以簡化成兩個字——「演算法」。它最擅長的是基於海量數據進行的運算、分析和模擬。你需要明確定義一個目標。比如我在路上開車，它可以通過分析，給我一個最佳路徑。

人工智慧的「藝術創作」也是相同原理。比如說，那張仿倫勃朗油畫，它的製作過程如下：

第一步，掃描倫勃朗的346幅作品，並用深度學習演算法，強化這些數字文檔。

第二步，選擇一位中年男子形象作為繪畫主題。然後分析倫勃朗對於構圖、幾何、材料的使用風格，估算出五官的位置。

第三步，將以上數據結合起來，生成一幅完整的半身像，最後用3D印表機做出13層UV-ink，打造真實油畫質感。

一張精妙的「倫勃朗油畫」就這樣誕生了。

你發現問題了嗎？

其實並沒有任何「新」的東西被創造出來。無論是倫勃朗，還是素描人像、梵高、畢加索的抽象畫，所有這些人工智慧創作的作品，都是基於美術史上已有的風格和審美。

文學和音樂也類似，有科學家就說過，把莎士比亞的風格拿過來，讓計算機建模，可以生成跟莎士比亞風格完全一樣的作品。但是想讓它創作一個新風格，引領潮流就困難了。

再者，機器學習與人工智慧始終只能告訴我們「是什麼」，而終究不會自己探索「為什麼」。就好像一個有趣的故事：

一個生物學家臨死的時候看見了上帝，他興高采烈地感謝上帝讓他發現了蜘蛛產絲的奧秘與其中的成分。

上帝說：「那麼你滿足了嗎？」

生物學家說：「我滿足了。」

上帝說：「可是你只是知道了這蜘蛛產絲的原理(How)，你依舊不知道它為什麼(Why)能夠做到呀。」

同理，人工智慧的確可以複製、甚至有條件地創造一切表面的美好。但那作品背後的愛與恨，那藝術家創作時的一個停頓，一個失誤，一個莫名其妙急轉的筆鋒，它臨摹不了，也無法再次呈現。很簡單，人工智慧無法回答的問題是——它為什麼要創作這個作品，它的背後有什麼樣引人入勝的故事。

再退一步講，歷史上，科技發展威脅到藝術家也不是什麼新鮮事兒。

光學成像機器早在文藝復興時期就已經發明，很多美術史上的藝術大師們，像卡拉瓦喬、維米爾，都會利用透鏡和暗箱進行創作，這讓他們的作品具有真實的現場感。

攝影剛出現的時候，畫家們都驚恐萬分，19世紀初期有大量肖像畫家丟掉工作。然而另一些藝術家卻開始重新思考繪畫的意義：既然繪畫不一定要模仿現實，那為什麼不能表現人類的內心世界或寄居純粹形式？

現代主義繪畫便由此產生了。

維米爾《繪畫的寓言》（局部）

寫在結尾

在演算法的自我學習中，有一件非常重要的事情叫做outlier detection, 也就是異常檢測。通過對異常（outlier）的檢測，演算法不斷自我完善，提高精確度。在官方的定義里，異常（outlier）也叫做離群值，新奇，雜訊，偏差和例外。離群值使機器學習無法達到100%的精確率。

在藝術創作里，也是這Outlier的意義使得藝術家，作為人，依舊是不可替代的存在。這個Outlier可以是他們的個人傳奇閱歷，他們對周遭的高度敏感，他們的愛與激情，他們的傷痛和激憤，他們的想像力加上潛意識……所有的所有，在理性知識的剩餘區域，這些科技所不能替代、甚至不能解釋的區域，Outlier守護著我們人的創造力的尊嚴。

如果說人工智慧是對藝術家身份的又一次威脅，那麼無疑，就像19世紀的肖像畫家一樣，很多藝術從業者都將失業，比如那些不斷重複藝術史風格的畫家。但是，是否也因此，一些藝術家會利用人工智慧創作出新的形式的不朽？來自人工智慧的威脅，是否將迫使人類對藝術的本質展開一次新的觀念革新？

對於偉大的藝術家而言，媒介是工具，是他們身體和思想的延伸。新生的媒介和載體不應該是他們黯淡的壓力，而應該成為他們狂奔、綻放的舞台。

我們，拭目以待。

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【不知道沒關係，讓我來告訴你】

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