人工智能會殺死畫家嗎——AI將如何改變藝術(shù)

人工智能 AI 藝術(shù) 繪畫

大文 | 2017-02-27 15:26

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】人工智能會取代人類嗎？alphaGo和Master在圍棋這個“人類智慧的自留地”上擊敗了人類之后，藝術(shù)家們也有了這樣的擔(dān)憂：人工智能即將變得和人一樣聰明，它們有一天也會站在繆斯的殿堂里嗎？

來源：數(shù)據(jù)猿

今年春節(jié)期間，一個人工智能罕見的刷屏了鍵者的朋友圈——好友圈子里那些從來對人工智能、科技、甚至任何種類新聞都無動于衷的畫師、助手和攝影師們紛紛從春節(jié)聯(lián)歡晚會和漫畫中短暫地抬起頭，注視著這個看上去將要取代他們工作的程序——PaintsChainer。

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PaintsChainer是日本一家致力于將人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)商用化的公司PFN（Preferred Networks）旗下實習(xí)生taizan完成的。該程序可以自動對線稿進(jìn)行上色。

科普時間：

一部漫畫的生產(chǎn)流程一般是：

劇本、分鏡、精草、描線、背景、底色、后期

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劇本：一匹站著的黃色馬

分鏡、精草、描線之后得到線稿（步驟5）

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對線稿上色：背景、底色、后期，之后得到上圖

在動漫產(chǎn)業(yè)中，線稿、上色都需要大量人手，養(yǎng)活了大量從業(yè)人員。

PaintsChainer目前的表現(xiàn)可以稱得上優(yōu)秀，并且震驚了眾多從事上色的畫手。下面是網(wǎng)友的一些例子。

想象一下，當(dāng)你在家里高高興興過著年，享受著和家人的團(tuán)聚時光，然后有人告訴你，你的工作即將被電腦取代……也難怪這些畫師、助手和攝影師們要發(fā)出“行業(yè)要完”的哀嘆了。

實際上，人工智能上色技術(shù)在去年6月就已經(jīng)出現(xiàn)，而PaintsChainer的作者不但是個實習(xí)生，而且剛剛開始接觸深度學(xué)習(xí)。他讓這個上色智能學(xué)習(xí)了60萬張圖片，花了一個月時間就完成了這個不太完美的人工智能。

就在上周，又出現(xiàn)了一個類似的網(wǎng)站：affinelayer。這個網(wǎng)站同樣可以對線稿進(jìn)行處理，將只有輪廓的圖片變成實物圖：

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這個demo基于圖像轉(zhuǎn)譯工具pix2pix-tensorflow制作，方法是學(xué)習(xí)一組輸入圖像和輸出圖像實現(xiàn)特征描述，在說明文檔中還附帶了這些例子：

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當(dāng)然也少不了好事者的奇怪測試：

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谷歌曾在2015年6月推出用于繪畫的人工智能系統(tǒng)DeepDream。這個人工智能系統(tǒng)建立于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上，可以通過分析用戶輸入的圖像，再對其進(jìn)行加工——讓圖中像眼睛的地方更像眼睛，像狗的地方更像狗——并且以這種思路創(chuàng)造出了不少畫風(fēng)獵奇的圖片：

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很顯然，這也是對圖庫進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的結(jié)果。兩年過去了，一個實習(xí)生都能做出上色人工智能了，谷歌會在不久的將來拿出什么樣的東西讓我們再次震驚一下呢？

不僅僅是在繪畫，人工智能在音樂、小說、電影等類型上也在嘗試入侵繆斯的領(lǐng)域。去年6月，倫敦科幻電影節(jié)的 48 小時短片制作挑戰(zhàn)賽上，一名叫做本杰明（Benjamin ）的參賽者提交了一部9分鐘的短片。雖然這部短片劇情狗血，內(nèi)容獵奇，節(jié)奏混亂，臺詞讓人摸不著頭腦，但依然引起了大量關(guān)注，就是因為其作者本杰明其實是個學(xué)習(xí)了幾千個劇本的人工智能。

（影片名叫sunspring，其實更像是一部沒有字幕的國產(chǎn)克林貢語電影。好奇的同學(xué)可以自行搜索。）

2016年6月，谷歌又發(fā)布了一個叫Magenta的項目。這個項目是從前一年發(fā)布的DeepDream中得到的靈感，能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)來編寫音樂。一些網(wǎng)友利用開源的Magenta制作了不少“音樂”，然而效果并不好。谷歌在一篇公開聲明說，Magenta的長期目標(biāo)是推動電腦衍生藝術(shù)（machine-generated art）的發(fā)展，并圍繞此構(gòu)建藝術(shù)家社區(qū)。

在文學(xué)領(lǐng)域，2016年3月，星新一微型小說文學(xué)獎遇到了一名特殊的投稿者：日本公立函館未來大學(xué)開發(fā)的人工智能。最終，人工智能在開發(fā)者幫助下完成的小說《電腦開始寫小說的那一天》成功進(jìn)入了決賽，并獲得了評委們不錯的評價。

人工智能一次又一次地在各個行業(yè)擊敗人類之后，所有人都有了這樣的疑問：人工智能會取代人類嗎？alphaGo和Master在圍棋這個“人類智慧的自留地”上擊敗了人類之后，藝術(shù)家們也有了這樣的擔(dān)憂：人工智能即將變得和人一樣聰明，它們有一天也會站在繆斯的殿堂里嗎？

技術(shù)上來講，是的。

首先我們來復(fù)習(xí)“弱人工智能”理論。這個理論認(rèn)為，人類不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解決問題（Problem solving）的智能機(jī)器，這些機(jī)器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。而相對的，人們把能夠推理、解決問題，甚至能夠進(jìn)行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復(fù)雜理念、快速學(xué)習(xí)和從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)的、和人類比肩的人工智能稱為“強(qiáng)人工智能”。就目前而言，沒有任何人宣布自己造出了強(qiáng)人工智能。

命令計算機(jī)完成幾百位數(shù)的加減乘除，或利用算法讓計算機(jī)處理TB級別的數(shù)據(jù)的技術(shù)已經(jīng)非常成熟了。這些在計算方面登峰造極的弱人工智能正在幫助醫(yī)學(xué)家們破解基因的秘密，幫助企業(yè)家們了解自己的顧客，幫助政府維護(hù)社會正常運轉(zhuǎn)。它們甚至像人類一樣嘗試著畫畫、寫歌、創(chuàng)作劇本。

但這些人工智能依然很難理解我們周圍的世界——包括辨認(rèn)一個人的表情，看懂一幅畫，甚至做夢——機(jī)器人不會做夢，也夢不到電子羊。

換句話說，“人工智能已經(jīng)在幾乎所有需要思考的領(lǐng)域超過了人類，但是在那些人類和其它動物不需要思考就能完成的事情上，還差得很遠(yuǎn)。”

接下來我們復(fù)習(xí)“摩爾定律”。摩爾定律可以說是整個計算機(jī)行業(yè)最重要的定律，它其實是一個預(yù)言：每兩年微處理器的晶體管數(shù)量都將加倍——意味著芯片的處理能力也加倍。這種指數(shù)級的增長，促使上世紀(jì)70年代的大型家庭計算機(jī)轉(zhuǎn)化成80、90年代更先進(jìn)的機(jī)器，然后又孕育出了高速度的互聯(lián)網(wǎng)、智能手機(jī)和現(xiàn)在的車聯(lián)網(wǎng)、智能冰箱和自動調(diào)溫器等。

這個定律生效了50多年，也見證了整個人類社會完成了“跨世紀(jì)”的改變。同樣，面對人工智能，許多人認(rèn)為，人工智能的發(fā)展速度將不僅僅遵循摩爾定律的“倍數(shù)增長”，而是如同人口爆炸一樣進(jìn)行“指數(shù)增長”，用不了幾年，和老鼠一樣聰明的人工智能就會比愛因斯坦聰明好幾倍，甚至達(dá)到人類無法理解的程度——換句話來說，無論多么深刻的思想，多么復(fù)雜的表達(dá)，多么冷僻的手法，對于一個真正的強(qiáng)人工智能來說都不是問題，更何況是一些利用色彩搭配來表達(dá)情緒的藝術(shù)形式呢？所以從技術(shù)上來說，人工智能創(chuàng)造出藝術(shù)作品，甚至是藝術(shù)形式都是可能實現(xiàn)的。

但這并不意味著藝術(shù)會被人工智能所壟斷。

遠(yuǎn)古時代，人類的祖先——智人們會拿起手里的石器在巖壁上刻畫下狩獵、戰(zhàn)爭、舞蹈和祭祀的畫面；后來誕生了陶器，于是先民們在陶器上繪畫；紙和筆的誕生讓繪畫有了更多形式；文字擁有了更多意義，隨后出現(xiàn)的印刷術(shù)讓大規(guī)模的文字傳播成為了可能。

進(jìn)入現(xiàn)代，畫家們常常利用電腦繪畫——我們有SAI，有Adobe全家桶；作家們用鍵盤寫文章，時代的變遷讓曾經(jīng)的“筆者”成為了“鍵者”，輸入法甚至猜得到你下一個詞會是什么。技術(shù)進(jìn)步帶來了媒介和工具的進(jìn)步，媒介和工具總是能夠決定什么樣的內(nèi)容是最適合這個時代的。

繪畫的人工智能，寫小說的人工智能，作曲的人工智能，這些工具的誕生也同樣會讓藝術(shù)界天翻地覆。但從一開始，從藝術(shù)誕生之日開始，繪畫沒有因為筆刷和顏料的誕生消失，同樣也不會因為Adobe和人工智能消失——音樂和文學(xué)也是如此。

藝術(shù)往往體現(xiàn)和物化著人的一定審美觀念、審美趣味與審美理想。無論藝術(shù)的審美創(chuàng)造抑或?qū)徝澜邮埽夹枰ㄟ^主體一定的感官去感受和傳達(dá)并引發(fā)相應(yīng)的審美經(jīng)驗。硬件會被替代，算法會被淘汰，但美是永恒的。

（作者：大文微信：discoverier）

來源：數(shù)據(jù)猿

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