AI能攻破创意领域吗?似乎很轻松……

  • 《艺术商业》刘向林

AlphaGo在乌镇3比0战胜柯洁让不少人陷于一种世界末日式的恐慌,之前有若干部电影已经为我们勾画好了未来:机器统治世界,人类失去尊严,逃亡者像老鼠一样生活在地下,有一天会对着月光追忆人之为人时的荣光。导演们都喜欢意淫灾难,现实中人类只关心自己的工作能不能被AI取代,是不是会失去生活保障,再也不能买新款手机,不能玩《王者荣耀》时花钱买最漂亮的盔甲。

AI能攻破创意领域吗?似乎很轻松……

在AlphaGo与柯洁对战时,据它的分析,就在这一刻,柯洁表现得非常完美。

❖但这玩意儿是人类创造的,难以逾越一种极限,无法自我意识和自我超越。有若干公号及时安慰众人类:创意产业中的高级工作者是不会被取代的。比如艺术家们。

❖真的是这样吗?

❖早在2011年,Google 就建立了“谷歌艺术项目”(Google Art Project);2013年,虚拟博物馆谷歌文化学院(Google Cultural Institute)正式上线。Google开始与博物馆合作,对这些博物馆开放了一些与众不同的数字化技术。 “室内街景”(Indoor Street View),通过捕捉360°的全景照片,让人们可以透过互联网参观并探索这些博物馆的内部。10亿像素级Art Camera艺术相机,同时使用激光和声纳系统快速捕捉图像,并自动进行局部细节和整体画面的多方位处理,将艺术作品数字化,以超高清画质进行呈现。用户可以一直放大图片,看到一些即使是裸眼观察实物也很容易错过的细节。

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Google研发的Art Camera艺术相机能拍摄十亿像素超高分辨率照片

❖在2018年2月6日刚刚举行的THINK WITH GOOGLE大会上,根据Google 艺术与文化实验室项目主管Pierre Caessa的演讲, Google艺术与文化实验室在全球的合作机构超过1700家,拍摄了超过600万的文物。在中国与28家机构合作,包括故宫博物院、龙美术馆、央美美术馆、今日美术馆等。这使博物馆有机会将精品带入更多人(宅男宅女)的视野,观众不用走出家门,不用做环球旅行,就能近距离观看作品的细节。

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Google艺术与文化项目组主管Pierre Caessa正介绍与故宫博物院合作的项目“快闪实验室”

❖这对Google来说显然并不够酷,不能体现出虚拟博物馆的全部价值。它为未来博物馆勾勒的蓝图是:不断改变人们体验全球社会、自然和文化奇观的方式,以及与之互动的方式。毕竟不能小瞧Google在艺术领域的野心。2016年,Google推出了VR绘画软件“Tilt Brush”,使人类在3D虚拟空间内作画成为可能。谷歌文化学院实验室邀请了6位来自世界各地的艺术家在北京和巴黎实验室驻留,联合2017年3月的巴塞尔艺术展香港展会,以“虚拟前沿:艺术家体验Tilt Brush”(Virtual Frontiers: Artists Experimenting With Tilt Brush)为题,呈现了艺术家们的作品,其中包括多媒体艺术家曹斐。曹斐其实还在参与宝马第18辆艺术车的创作,最终艺术车在2017年6月推出。她仍然使用了增强现实和虚拟现实技术,很显然,她是一个完全属于21世纪的艺术家,对即将到来的技术变革始终保持一种拥抱的姿态。

❖保存、传播、重现艺术,辅助艺术家创作,这些举动在人类生死存亡的诘问面前显得非常温情脉脉。创意工作者们的奶酪还在自己手里。然而如果相信AI止步于此,人类也是过于天真了。

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Google大会现场的AI调酒师

❖一代AlphaGo战胜李在石之后的两个月,也就是2016年5月,Google成立了一个新项目 Magenta,“Magenta的目标是研发机器智能驱动工具支持人类的创意事业,”项目的资深研究高级工程师Doug Eck当时这样说,“我们已经在像语音识别及翻译之类的领域做了很多研究和应用,现在想看看在创意领域是不是有可能。”

❖项目组利用Google研发的开源的机器深度学习系统TensorFlow,开发学习怎样创作艺术和音乐的一种算法。机器学习(Machine Learning)是人工智能(AI)的核心,计算机有能力收集和处理海量的数据,自动生成算法,其实是模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识和技能,重新组织已有的性能。在过去的数十年中,其实ML和AI的技术已经应用在了多个领域,比如教育,金融和医药。

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AI Drinks Bar

❖现在轮到创意领域了。

❖画画对机器来说是小菜,还记得2016年Google Brain推出的小游戏“Quick, Draw!”吗?你需要在20秒内画好,还得让机器猜出来。

❖Google大脑团队研究员DavidHa和Douglas Eck在2017年的博客中宣布,他们用“Quick,Draw!”游戏的玩家涂鸦作品教会了人工智能像人类一样画画,并发表了论文《A NeuralRepresentation of Sketch Drawings》来详细解释这个名为Sketch-RNN的项目。

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2016年Google Brain推出的小游戏“Quick, Draw!”

❖为训练Sketch-RNN网络,研究员们收集了人类在“Quick, Draw!”中画的75类、70000幅涂鸦,还记录了人类画画的整个过程:画笔的运动轨迹、何时落笔何时停止等等。通过这样的训练,创造了一种可能有多种用途的模型,例如协助艺术家的创意过程,以及指导学生学习绘画。

❖在刚刚过去的THINK WITH GOOGLE大会上,互动体验现场有演示IOIO Plotter程序画家,用手机拍照,在app中处理,驱动外部的机械臂(都算不上是个臂)在画纸上按照指定风格绘制出肖像。于是排队者众……感觉后海边上摆摊给人画像的都要失业了。

❖艺术并非人们想象的不可触及,虽然它的随机性和不确定性会给机器带来非常巨量的运算,但是想让构图、配色达到和谐,有很多铁定的规律可以遵循。机器学习非常喜欢确定的有规律的东西。至于是否可以进行艺术创作,人类一边研究,一边开始众说纷纭:

❖“构图、颜色、笔触都没有问题,即使没有感情在,也能构成视觉上挺好的效果,却可能缺乏原创时的激情,但人类观者可能会带入他自己的感受和感情,便也就赋予了与观看其他人类艺术家作品时一样的意义?”

❖“一般的艺术工作可以被取代,创造力不太可能,那是人的天赋。AI不会自我创造,不会自我超越。”

❖“趋势定了,早晚的事。围棋原本不也是号称攻不破吗?”

❖“商业设计领域会被全线攻破。”

……

❖莫衷一是。

但不管怎么莫衷一是,看上去跟人类命运没太大关系。不就是画个画么。

可是如果连创造力都被攻陷,还有什么会是障碍?

❖目前人类与机器还是和平友好相处着,人类依然是机器的GOD。今后会面临什么样的命运,我认为也不必惴惴不安,像那句名人名言说的:“活着最重要的就是开心嘛~”