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通过算法的艺术品即将拍卖 这是否意味着AI具有创造力

时间:2020-2-28 14:58:39  来源:新浪

  由人工智能产生的一幅画作将在本月晚些时候在拍卖会上出售,这再次引发了关于机器是否具有创造力的问题。

  这幅名为埃德蒙德·贝拉米(Edmond De Belamy)的画的估价在7,000欧元至10,000欧元(11,375至16,250澳元)之间。

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  克里斯蒂拍卖行(Christie’s)说,这幅画是“生成对抗网络”(Generative Adversarial Network)的产物,在该网络中,一个人工神经网络(即所谓的“生成器”)根据对真实人的15,000幅画数据库的分析来创建图像。

  然后,另一个网络(鉴别器)将新艺术品与人造绘画进行比较。如果鉴别器无法分辨出差异,则计算机生成的图像已通过测试。

  但是艺术不是人类成为人类的最高表达吗?机器如何模仿真正的创造力实践,而这些实践通常被认为是人类成就的顶峰?

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  什么是创造力?

  归根结底,创造力的本质以及机器是否会真正成为创造力,这是一个深刻的哲学问题,很大程度上取决于我们在哪里寻找创造力。

  如果我们在实际的艺术品中找到创造力,那么很难否认机器具有创造力。

  玛格丽特·博登(Margaret Boden)是AI和计算创造力领域的先驱。她在2016年出版的《人工智能:它的本质与未来》一书中将创造力定义为:“……产生新颖,令人惊讶且有价值的想法或手工艺品的能力。”

  然后,她区分了三种不同类型的创造力:组合性,探索性和变革性。

  创造力的类型

  组合创造力以新的方式结合了熟悉的想法。人工智能艺术家Pindar van Arman是一个很好的例子,他训练了他的机器人来绘画肖像,包括自画像。在他看来,艺术创造力 “……不过是竞争性生成算法的复杂组合。”

  博登认为,探索性创造力利用了一些“具有文化价值的思维方式”(风格,类型等),并在这些参数范围内产生了新的作品。

  例如,荷兰银行ING发起的“下一个伦勃朗”活动使用特征提取算法来识别伦勃朗作品的所有风格元素。然后,它使用此数据集以著名荷兰画家的独特风格创建新肖像。

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  变革性创造力不仅探索特定类型,而且超越了特定类型。它在某种程度上掉落,否定或补充了现有风格,以至于在此过程中可能发展出新的艺术惯例。

  这种形式的创造力可以通过所谓的进化算法来实现,进化算法可以根据程序员提供的标准进行自我转化并评估其“想法”。

  广告代理商M&C Saatchi使用这些算法为虚构的咖啡品牌制作了一个户外海报,该品牌根据其从消费者身上获得的“参与度”来“演变”。

  该算法配备了面部识别技术并连接到互联网,确定了广告的哪些功能-颜色,版式,复制,布局-是成功的,值得在以后的“后代”中复制。

  因此可以说,机器已经成功地征服了创意的所有概念领域。

  艺术家的意图

  如果我们不在创造力中定位创意,而是在艺术家的脑海中定位,通常会提出两个主要反对意见:

  实际的创造性行为并不驻留在机器生成的输出中,而是驻留在其初始编程中。因此,从根本上说,仍然是人类的创造力驱动着创作过程。

  AI产生的艺术不是创造性的,因为它不是故意的。

  鉴于深度神经网络和学习算法的创建方面的最新进展,第一个反对意见越来越难以辩护。

  当Google / Deep Mind的AlphaGo 在2016年击败中国古代棋盘游戏中排名最高的人类玩家时,其某些举动从未为人类所过,被描述为“ 富有创造力 ”。

  重要的是,AlphaGo不遵循预编程的规则。它使用常规的机器学习技术自己弄清楚如何在游戏中取得成功。因此,将创造力归因于人类程序员和机器都是公平的。

  第二个反对意见更难以消除。我们几乎从来不仅仅根据它们的即刻外观和它们引起的反应来欣赏创意手工艺品。

  正如波士顿学院心理学教授艾伦·温纳(Ellen Winner)在她即将出版的书《艺术如何运作》(How Art Works)中所论证的那样,无中介的艺术体验的概念很可能是神话。

  我们赋予艺术的价值受到多种力量的深刻影响-一个重要因素是我们认为艺术家创作作品时的意图。

  只需看一下有关Banksy艺术品“带气球的女孩”的价值的争论,这些艺术品将要拍卖。一些人认为,在艺术家故意将艺术品切碎后,其价值增加了。

  苏富比的亚历克斯·布兰奇克(Alex Branczik)将这幅艺术品(现在更名为“ 箱中情人 ” )描述为“……历史上第一批在拍卖中现场创作的艺术品。”

  从这个角度来看,只有当机器具有自我意识和能够解释为什么这样做的能力时,我们才会接受机器具有真正的创造力。

  破坏创意经济

  但是,机器不必真正具有创造力即可对工作和行业产生影响。根据2015年对机器学习专家的一项大规模调查,预计AI到2026年将能够撰写高中论文,到2027年将产生40首流行歌曲,并在2049年之前会畅销书。

  这些专家还期望AI能够在2027年的Go上击败人类,这是AlphaGo在2016年取得的壮举。那么我们是否需要担心呢?机器会同时承担平凡的任务和创意工作吗?

  麦肯锡的一项研究预计,尽管它们在例行的创造性活动中肯定会取代人类,但他们预计,创造性经济中的总体工作岗位将会增加。

  但是,工作概况肯定会发生变化,创意经济 中已建立的价值链将被破坏。例如,机器已经可以创作高质量的音乐,或者从头开始想象新的视频游戏。

  机器创造力的这些进步将如何精确地影响创意产业,以及由此带来的经济,社会和道德后果,是一个目前比现在受到更多关注的问题。

  但是,当埃德蒙·德·贝拉米的肖像出现在拍卖会上时,这些都不重要。那么重要的是,竞标者对AI产生的艺术品有多少胃口–请记住,将来可能会有更多。



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