“深梦”恶搞

　　未来的艺术大师有可能是机器人，或者更确切地说，是一套计算机算法。你信吗？

　　上个月，谷歌发布了开源算法“深梦”（Deep Dream）。这套图像处理算法可以让谷歌的人工神经网络“作画”。它来源于谷歌一直在研发的人工神经网络学习算法Inceptionism，让电脑通过辨识图像来生成图像。

　　这套深度学习算法的初衷是想教会人工神经网络辨识图像。训练方法是先让人工神经网络“看”大量的照片，通过提炼图片中来自真实世界的物体的主要特征来进行认知。而如果想要知道这个网络的学习效果，你可以“喂”给它一张新的图片，让它把所学到的东西重新画出来。这也意味着，我们终于能看到计算机“眼”中的世界是什么样的。

　　数字化的潜意识

　　这套算法在网络上公布后立即引发了骚动。因为“深梦”所描绘的画面竟是如此的魔性，它们迷幻、诡异，甚至可以用恶心或恐怖来形容。例如普通的人脸上有十几只眼睛，而原本是空旷的天空图片上堆集了许多大小不一的奇怪动物和建筑，有背着蜗牛壳的猪、长着狗头的鱼……据观察，这套人工神经网络已经有了自己偏爱的”绘画“风格：大量的动物（特别是狗）和眼睛，并配以漩涡状的笔触和彩虹般的色彩。

　　之所以出现这样奇特的效果，是因为“深梦”以自己的认知来理解事物，但是它还不能把握事物之间的关系，并且过度地解读了图像。虽然深梦只是用来检验人工智能学习效果的，但由于它能轻易地把普通图片变成超现实风格的图像，也立即吸引了公众和程序员、艺术家们的好奇。目前在推特上已经出现了专门的深梦图像账号，名人肖像和经典艺术作品都难逃被深梦“恶搞”的命运。日本的Psychic VR Lab则开发了应用界面，让网民可以上传图像，创作自己的深梦图片、GIF、视频和游戏。

　　一批艺术家把自己的创作和深梦算法相结合，这其中最具代表性的是土耳其艺术家C. M. Kosemen，他一直在创作超现实主义风格的绘画，各种文明传说或神话中的怪兽和恶魔形象是他作品的主题――这听起来就像是一个人工版的“深梦”。当谷歌刚开始公布这个项目时Kosemen就意识到它与自己作品之间的联系，他说自己甚至感到了一丝妒嫉，“深梦算法的结果就像是我自己作品的增强版。”Kosemen随后与瑞典数据科学家、人工智能研究者Roelof Pieters展开了合作。他的那些本身就包含了鸟、怪兽、妖魔等形象的绘画作品，在与深梦算法结合后效果更加令人惊奇了：作为画面主题的怪物身上长出了不同动物的头，而原本以单色涂抹的背景则堆满了奇异的怪兽，愈发凸显了画面中神秘而略显恐怖的气氛，很容易让人联想起历史源头中的各种恶魔传说。

　　在Kosemen看来，深梦能画出这样的图像，意味着这个人工神经网络与人类大脑的学习和想象方式并没有太大不同。这就像是人类潜意识中神秘意象的进化，特定形状的动物，如蛇、狼、鸟、昆虫等的特征结合在一起，产生了魔鬼和天使的形象，反映在许多宗教和神秘体验之中。如同我们大脑在做的那样，深梦也是从围绕着我们的世界万物中吸取资源。看到深梦中的世界，就像是在看着新的数字化潜意识的诞生。

　　可以想见的是，如果有一天深梦能画出与现实完全相同的图像，那么机器取代人脑的一天也就到来了。

　　算法对经典重新排名

　　算法和艺术的结合早有历史。从上世纪五六十年代起，科学家们就开始用算法来创作音乐和图像，算法艺术也由此产生。算法艺术中包含了由艺术家或科学家设计的计算机算法。这些算法是对艺术创作过程和细节的描述，最终决定了艺术品的呈现形式。就如同传统绘画中，画家用画笔来组织色彩与线条，算法艺术家则是通过编写代码和程序来为自己的艺术想法找到最合适的表达，用算法来实现创意。在当今的数字艺术领域，无论是在视觉艺术、音乐，还是建筑，算法参与艺术创作已经成为潮流。

　　算法与创意的结合为艺术提供了无数新的可能性，使数字艺术的发展呈现出蓬勃生机。另一方面，一些人工智能算法也开始展示出改变行业生态的潜力。

　　长期以来，对于艺术作品好坏的评判，总是由一小部分艺术鉴赏家、评论家、策展人掌握着话语权。但是未来这一切有可能会被算法所颠覆。几个月前，科学家Ahmed Elgamma和Babak Saleh声称他们开发出了一种算法，可以对历史上的艺术作品进行精确排名。在分析了62000件从现代到文艺复兴时期的画作之后，算法认为维米尔、戈雅、莫奈、利希滕斯等人的作品是最具有创造性的作品。

　　这个排名依据的标准是创造性，具体定义为作品的原创性和影响力。最具创造性的作品，与之前出现过的任何作品都不相似，而且具有持续的价值，能影响其他艺术家。Elgamma认为，依靠计算机视觉科技，画作的形式、颜色、质感、多样性、平衡、比例、图案、笔触、主题等要素都可以量化，通过训练计算机来辨识不同艺术家之间、某件画作和早期画作之间的相似程度，最终可以对作品做出判断。在这种量化的体系下，计算机明察秋毫，并不会因艺术家的名气就网开一面，例如它对于安格尔、罗丹、丢勒的一些作品评价就较低，认为其缺乏独创性。

　　这是否意味着艺术评论家的地位将由算法取而代之呢？虽然听起来像一个玩笑，但也有可能是不可避免的未来，既然艺术作品可以由算法所创造，那为什么不能由其他算法对它进行评价呢？

　　Elgamma说，他们的目的是教会机器像人一样判断一件艺术品的意义。这也是人工智能的终极目标：让机器拥有与人类相似的感知、辨识、智识能力。他说希望通过完善算法来辅助人类专家，而不是要取代他们。虽然如此，但这种算法还是很有可能会改变艺术行业的收藏和鉴赏行为。也许未来的收藏家有可能不用再在不同的艺术博览会之间来回穿梭了，寻找大有潜力的艺术新作的工作可以考虑交给算法去完成。而且，在掌握了被市场热捧的艺术品所具有的量化特征之后，算法完全可以被设定为预测艺术作品未来是否能有好的市场回报，从而辅助对艺术品的投资或投机决策。

　　预测流行

　　在音乐领域，人工智能算法早已经有了慧眼识珠的先例。2004年，新西兰一位籍籍无名的业余作曲家本·诺瓦克将自己的作品上传到了西班牙的一个音乐评估网站Polyphonic HMI。这个网站使用的算法可以“预测”用户上传的新歌是否会流行。它将作品的旋律、节奏、和弦、音色等特征进行量化，经过与数据库中的流行金曲进行对比后给出评分。

　　本·诺瓦克上传的作品获得了罕见的高分。两星期后，一家英国的唱片公司联系了他，向他购买了作品的版权，经英国流行歌手演唱之后，诺瓦克创作的歌曲在欧洲成为热播金曲。而且随着这首歌每一次在广播、电视和广告中播放时，诺瓦克都能享有50%的版权费。他的命运被算法彻底改变了。

　　算法创造了新的产业生态，打通了作者与唱片公司之间的快速通道。这一切都归因于Polyphonic HMI运用的人工智能和光谱逆叠积算法，它可以分析音乐中潜在的数学模式。该公司和美国、英国的一些主要唱片公司都有合作，它的这种算法能够帮助唱片公司预测新歌的流行程度，从而大大降低了音乐发行的风险。

　　算法成为了艺术界的伯乐，使天才免于被埋没的命运。算法预测的最大特点是“客观性”，能够避免人类专家可能出现的受情感、情绪或偏见等主观因素的影响。当然单纯地依靠算法将会造成艺术作品的同质化现象，也有可能导致新的算法“霸权”，例如由算法来决定什么样的艺术品可以被生产和消费。

　　既然算法已经有能力挑选出可能畅销的歌曲，那么由它来完成音乐创作也不是什么难事，这种情况也早已经出现了。当机器也能够进行艺术创作，这意味着电脑不仅会在工业制造、服务业等领域取代人的劳动，创意领域也无法独善其身。当人工智能的“奇点”时刻临近，未来的艺术大师当然有可能是机器人，只是到时候人类是否仍然安在呢？

　　文/裴燕