人工智能开始“攻占”艺术领域

人工智能开始“攻占”艺术领域,第1张

人类自诞生以来,就一直在通过创造工具来帮助甚至替代自己从事的工作。从铁器到风车,从指南针到纺纱机,从电话到互联网,新的工具伴随着一类一起进化。

而这一次,轮到了艺术。

谷歌AI系统Deep Dream的画作

过去几年中,随着人工智能的飞速发展,许多科技公司、研究机构和个人都在探索利用AI进行艺术创作。在音乐、诗歌、绘画、舞蹈、电影、小说等领域,我们都已经可以看到AI的身影。

英国佳士得拍卖行将首次拍卖AI画作

今年10月23日至25日,英国佳士得拍卖行将拍卖一幅由AI创作的画作,这将是全球大型艺术品拍卖行首次拍卖出自AI之手的作品。

这幅70×70厘米,名为“Edmond de Belamy”的画作来自法国艺术组织Obvious。Obvious使用了基于生成式对抗网络GAN(GAN是一种深度学习模型,2014年由美国AI研究人员Ian Goodfellow等提出)的AI算法模型进行该艺术创作。

该组织为GAN提供15000张人物画像进行训练,算法模型会分析这些在14世纪到20世纪之间创作的肖像画的特征,然后进行画像创作,直到算法无法区分画像与人类作品之间的差异为止。

机器学习技术重新诠释塞尚画作

今年7月,在英国举办了第三届机器人艺术比赛RobotArt,全球19个机器人团队共提交100多幅作品。

该竞赛旨在关注机器人研究领域的工程师如何开发会作画的机器人。比赛规则明确要求“上颜料或作画的动作必须由机器人系统使用一支或多支真实的画笔进行。”

参赛团队使用各种软件算法指导机器人完成画作,有些团队甚至使用人工智能系统独立完成原创的绘画,完全没有任何源图片或图像做参考。

专业艺术评委团队基于原创性、美观度、绘画能力和技术贡献等多项指标,对作品进行了评价。

最终,机器人CloudPainter使用机器学习重新诠释的塞尚的印象派画作获得冠军。

巴黎艺术中心推出世界最大的人工智能展

今年5月,数字创作工作室OUCHHH在法国巴黎艺术中心推出了一场名为“PoeTIc AI”的展览。

这一展览通过机器学习和人工智能算法,对2000多万行的文本进行学习,内容覆盖那些改变人类历史的科学家的书籍、文章和理论等内容。

经由AI转码后的文字和图像被136台投影仪投射在3300平米的空间中,光线和运动的效果也通过预设的算法自动生成,为观众提供结合了声、光、影的沉浸式体验效果。

微软推出人类历史上第一部由AI创作的诗集

2017年5月,微软和湛庐文化合作推出了小冰原创诗集《阳光失了玻璃窗》,这是人类历史上第一部完全由人工智能创作的诗集。

通过对1920年以来519位中国现代诗人的作品进行分析,经过100个小时,10000次的迭代学习,小冰获得了现代诗的创造力,并且形成了自己的创作风格、偏好和技巧。

除了诗歌外,在艺术领域,微软小冰还具备了歌曲创作与演唱能力。

在探索AI艺术的过程中,各科技巨头扮演了重要角色。

早在2015年,谷歌就推出了人工智能系统Deep Dream,通过识别图像,重新作画。

2016年,IBM的人工智能Watson完成了电影《摩根》的预告片的剪辑。

2016年,索尼的人工智能FlowMachines创作了一首具有披头士乐队风格的流行歌曲。

2016年,日本研发的人工智能创作的科幻小说《电脑写小说的那一天》,骗过了所有人类评审,成功入围日本微小说文学奖。

2017年,MIT打造出能够创作恐怖小说的AI系统Shelley。

今年年初,亚马逊语音助手Alexa推出了DeepMusic,为用户提供人工智能创作的歌曲。

……

从参与制作到独立创作,人工智能正在艺术的道路上越走越远。

艺术,是人类特有的思想表达方式:浪漫或豪迈,忧愁或愉悦,痛苦或欢快,愤怒或开怀……每一件艺术作品都代表作者独一无二的经历与心境。而透过这些作品,我们就像在与作者对话。

艺术是人类穿越时光的宝贵产物。

然而,在AI来袭时,我们突然间将面对这些问题:

艺术是否还是我们曾经认为的艺术?

我们是否需要重新定义“艺术”?

AI的作品是否能带来艺术家给我们的同样的共鸣?

我们该如何评判AI创作的作品的“艺术价值”?

当我们无法区分AI与人类的作品时,又作何论?……

但有一点可以肯定,即使当AI创作的作品大行其道之时,我们也用不着去担心人类艺术家们的出路。在那时,真正的艺术家只会显得更为宝贵。因为他们的经历、个性、思想、情感,是AI永远无法替代的。

欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/2637009.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2022-08-11
下一篇 2022-08-11

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存