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从生成美学说起,细数人工智能艺术的前世今生

2019年06月24日 13:56 来源:未知 手机版

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大数据文摘出品

编译:lvy、橡树_hiangsug、蒋宝尚

随着第一幅AI画作被拍卖了3000万人民币之后,机器艺术突然变得炙手可热了。

许多博物馆和画廊已经在着手开办AI艺术作品展览。而国外一个名为9 GANs的艺术馆也将AI画作推向了市场。

不仅如此,一系列围绕着计算机艺术创作的哲学问题被不断激起,受到了各界的广泛关注。

其实大多数被称为“人工智能艺术特有的哲学问题”,在上世纪50年代末开始的生成性艺术的前几次迭代中已经得到了解决。

换句话说:虽然人工智能艺术确实产生了新颖有趣的作品,但从艺术历史的角度来看,它并不像人们所吹捧的那样具有革命性质。

因此,人工智能艺术的未来与其说是将用于“图像制作”,还不如说是在为人工智能的工业化进程发挥其关键潜力。

前世:计算机艺术

至少在20世纪50年代后期,艺术家们就开始使用计算机创作作品。当时斯图加特大学马克斯本斯实验室的一组工程师开始进行计算机图形的相关实验,像Frieder Nake、Georg Nees、Manfred Mohr、Vera Molnr等艺术家也开始探索使用大型计算机、绘图仪和算法创建视觉艺术作品。

正如弗里德·纳克回忆的那样,最初这只是作为在本斯实验室测试新设备的练习,但很快就变成了一场艺术运动——马克斯·本斯为这种艺术形式提供了一个理论框架,并以此对立于法西斯主义。本斯认为,计算机艺术的字面上的“计算”美学有意避免所有的情感诉求,从而使其免受政治攻击。

当然,从弗里德·纳克(Frieder Nake)早期对祖斯图形绘制仪的实验到海伦娜·萨里诺(Helena Sarinone)等当代人工智能艺术家的作品还不及完整半百之年的传承。

换句话说,如果我们利用早期的计算机艺术实例来理解它,人工智能艺术就变得更有趣了。我们甚至可以说:早期的计算机艺术为当代人工智能艺术提供了缺失的理论框架。

但为什么选择早期的计算机艺术作为参考,而不是像亚伦·赫茨曼(Aaron Hertzmann)提出的那样,选择电影或摄影?从表面上看,目前人工智能艺术的发展似乎与摄影和电影的发展历史相似,它们都是从单纯的“技术演示”开始的(想想著名的蒸汽铁路电影,据说是为了让观众恐惧地离开剧院),经历了一个从模仿传统媒体(绘画和戏剧)到最终成为独立的艺术媒体的阶段。

此外,摄影和电影都具有漫长的历史可作为机器辅助艺术的理论参考,也很早就解决了机器的所有者问题:机器的所有者还是操作者拥有通过该机器创作的作品的所有权?

因此,摄影和电影对人工智能艺术看起来确实有借鉴意义。然而,计算机艺术与人工智能艺术有着更为明确和直接的联系:就像今天的人工智能艺术家一样,早期的计算机艺术家主要关注的是大量的图像。早期的计算机艺术家认为作品的算法制作便是在创造“生成美学”。计算机艺术先驱弗里德·纳克在2010年一次清晰的采访中谈到了这个想法。

纳克的论点很简单:在计算机艺术中没有杰作,因为计算机艺术不是关于“作品”的制作。它涉及到系统设计的产生,以及这些设计的美观和一致性。换言之,对“生成美学”作品的审美判断机制是基于作品生成方法而非作品本身。尽管在过去的五十年中,制造这种系统的工具已经发生了一定的变化,“生成美学”的思想仍然存在。

例如, Alexander Mordvintsev的DeepStream(2015)作为机器学习的第一个艺术应用之一,其本质上是一个视觉转换系统(技术上基于特征可视化)。由于Deepdream主要与imagenet/ilsvrc-2012(数据集)结合使用,因此生成了大量狗的形象,但Deepdream作为一个系统,它并不局限于任何特定的数据集。事实上,DeepStream可以用来“find anything in anything”(译者注:即算法可以基于不同图像数据集创造出不同形象)。

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