藝術家被認為是最不可能被機器替代的職業之一，但這個觀念的根基已經開始鬆動了。

2018年10月20日，央視熱播的綜藝節目《機智過人》上，由名為道子的人工智能所創作的國畫，與兩位人類專業畫師同臺競技，讓觀眾找出哪一幅畫為人工智能所作。

最終，3位嘉賓和現場100名觀眾在兩輪比賽中，還是沒辦法將道子找出，順利通過圖靈測試。

5天后，在佳士得，一副名為《埃德蒙·貝拉米像》（Edmond Belamy）的油畫以43.25萬美元的價格成交，與同場拍賣的一副畢加索畫作的價格相當。

而在3個月前，佳士得決定拍賣該畫作時，估值最高不過1萬美元。更惹人注意的是畫作上的落款是一串難以解讀的符號（即代碼）。

又是一副人工智能創作的畫作……

學習的目的是為了欺騙？

獲得如此之高的拍賣價，源自於佳士得的名氣，以及他們前期的有效包裝。

在新聞通稿裡，可以隨處看到“人工智能創作的繪畫首次拍賣”、“標誌著人工智能藝術作品將登上世界拍賣舞臺”之類的字眼。

當然，這只是噱頭。

早在2016年，谷歌就在舊金山舉行了一場義賣，29幅人工智能作品總共籌得9.8萬美元。其依靠的是2014年開發的DeepDream繪畫系統。

此次創作《愛德蒙·貝拉米肖像》的人工智能，叫做Obvious，是有來自巴黎的3名25歲的青年聯手設計，該團隊的座右銘同樣有趣——藝術創造不只是人類的專屬品。

這個團隊收集了15000幅橫跨十四世紀世紀到十九世紀的肖像畫，並將它們輸入到一個名為GAN算法中，然後人工智能學習這些畫像的“規則”，並根據這些規則創作新的圖像。

這裡還有一個前提，即在這個算法裡，除了生成畫作的部分，還有一個鑑定畫作的部分。

生成的畫作必須騙過鑑定器，讓其判斷為人類創作，而非機器。通過一次又一次挑戰失敗，逐步“成長”，最終騙過鑑定器，以及人類組成的鑑定團。

類似的，道子的創造者，清華大學未來實驗室的博士後高峰，也給道子“餵食”了大量的畫作，且不僅僅是寫意風格頗難琢磨的國畫。

這幾乎是所有人工智能進擊各個領域的必然步驟。早前引爆人工智能風口的阿爾法狗，也是先從學習人類既有棋譜，然後不斷自我競賽中成長，並最終擊敗人類棋手的。

所不同的是，象棋、圍棋以及其他被人工智能所攻陷的領域，大多是人工智能能夠通過學習，最終以窮舉法的方式，對人腦的計算能力和經驗進行碾壓，更快更準的完成對結果的預測。而在藝術領域，創意無法被窮舉，這成為了行業洋洋自得的根本。

但突破口還是被發現，針對藝術創意的學習，其目的或許可以歸結為“欺騙”人類的大腦。

此處，“欺騙”不是一個貶義詞，只是人工智能在人類構成的藝術圈裡，按照人類藝術共同體的規則，實現生存、獲得認同的方式。

創意可以算法表示？

如果僅僅是“欺騙”，拙劣的作品也能達成，這不是藝術的高度。

道子項目起步於2013年，5年的時間，它除了作畫外，角色頗為多元，如做北京大學藝術長廊項目的繪畫講解員、為中國美術家協會舉辦的所有全國性比賽進行查重及版權保護工作等。

“道子還在做版畫、工藝品文創，所後期還會做新媒體的一些藝術，它可以是非常多元化的藝術家，這正是人工智能的一個優勢。”高峰在專訪中如是說：為何取道子這個名，除了致敬“畫聖”吳道子，這個道還是宇宙中的一個算法，或者說自然中的一種規律規則。

高峰用了一個最簡單的方式，來說明創意的規則是可以計算的：“黃金分割，被公認為是最能引起美感的比例。這就是道。只是藝術的道，還有許多。正是道可道、非常道。

悟道的效果如何？

在學習了數百張徐悲鴻畫的馬和真實馬的照片後，道子對比照片畫出來的馬就變得頗為可觀。“如照片中馬蹄為全黑，而畫作上生成的繪畫上馬蹄卻用了留白和墨線勾輪廓的技法。”當高峰看到這樣的結果時，都頗為驚訝。

不過人工智能的缺陷也是顯而易見的。

當谷歌將DeepDream開源後，很多人都在嘲笑這個人工智能識別圖片並生成出來的畫作：或許是餵食了大量的眼睛和狗臉，讓作品充滿了狗臉、眼睛、詭異的螺旋圖案，有種異樣的魔性。

或許，這也是算法“悟道”的一種結果——對規則的絕對服從，以及學習中吸收的養分所帶來的知識堆積，可能導致遵從算法的創意，變得詭異。這頗象那些學習方式出錯而犯下在成年人看來比較腦殘錯誤的兒童。

不過，谷歌給出的解決方案則更為有趣。

在2016年末，有一場讓人記憶深刻的全球性遊戲風潮：“你畫我猜”。大量的玩家湧入谷歌製作的遊戲裡，用簡筆畫勾勒出機器顯示的文字，讓人工智能辨識。

半年時間，來自 100 個國家的 2000 萬用戶提供了8億幅塗鴉，“反映的不同文化背景與觀念。”谷歌官方如是說。

有趣且高效的數據收集，讓所有參與者無意中成為了人工智能深度學習的最佳陪練。

讓大師可以“量產”？

人工智能會威脅到藝術家的飯碗？這不過是藝術圈的一個談資。

藝術創意的難以窮舉，讓人工智能和藝術大師之間有著足夠豐富的未知創意領域，可以共存。只是那些僅僅靠技術在藝術圈裡混飯吃的人群，才會倍感威脅。

真正讓藝術圈感興趣的，是人工智能或許能夠實現大師的“量產”，通過兩條截然不同的途徑：

其一是輔助藝術家達成更多不可能的任務，作為輔助工具。

荷蘭建築師Rein在2016年設計的細胞大廈建築形態效果圖，通過編程的方式進行參數化設計，通過隨機數據，達成一個獨一的建築設計。此處的算法僅僅是工具。

麻省理工、伯克利和谷歌則真正開始嘗試用人工智能來進入雕塑領域，創造超現實主義3D運動雕塑。通過一個名為MoSculp的系統，還原高技能運動中，人物的每一幀動感，將動作轉換為具有客觀運動可視化的真實雕塑。

此處的算法，依然還是工具，不具備創意性。

高峰則在嘗試讓道子跟中國傳統的工藝美術進行結合，如和銅雕建築師朱炳仁的合作，通過人工智能設計銅雕。讓“朱府銅藝”這個中華老字號，能夠在保有人類大師級的獨一藝術品創作同時，讓人工智能對其熔銅藝術流派進行深度學習，從而實現藝術衍生品的量產化。

簡言之，參與創作，並讓同樣價格不菲的藝術衍生品，能夠通過降價不降質的方式進入尋常百姓家。這種從某意義上來說，是一種“距離”的拉近。

另一條路徑則與創作無關。

谷歌藝術與文化項目將關注點放在了“距離”上：從小處，十億像素（Gigapixel）照片和機器人相機（Art Camera），可以高清分辨率完美重現藝術品的每一處細節；從大處，360度虛擬實景觀賞以及相關的移動應用，可以讓用戶不論身處何地，都能夠盡情欣賞博物館裡的藝術品、走到任何角落，以及探訪各處難以前往的文化遺產，且都是自帶解說與標籤。人工智能在此處，扮演的是導遊和復原者，與創意、創作都沒有關聯。

有意思的是，它的老對手，百度也在從事著類似的項目。

一些探索者則走的更遠，進入到藝術創意的另一端：鑑賞。

較為簡單的如Adobe推出的應用，可以利用人工智能將照片轉化為具有某種藝術家風格的畫作，引發用戶的好奇心；複雜的，如羅格斯大學藝術和人工智能實驗室2015年推出的算法，通過分析近六個世紀以來超過60000幅畫作的程序，可以分析其影響力，甚至給印象派畫作打分。

這些都可能縮短普通受眾與藝術之間的距離，用更全面的介紹、更有興趣的引導以及更“見多識廣”的鑑賞分析，讓普通人更懂藝術，也讓一些大師能更容易被發現、被更多人所熟知，形成另一種“量產”。

或許，人工智能跨界藝術的關鍵也就在於此，讓藝術與生活之間距離的縮短，出現更多可能性。

高峰在訪談中提到的一個現象，或許將成為這些可能性的一個關鍵來源：“ 我聽說國外有一些很傳統的那些美院的院長，都是來自於計算機科學專業的教授。”

這並不是一個起點，而是馬拉松的一部分。在藝術世界裡，尋找創意之道古已有之，過去我們稱呼它為規律、套路或流派，而在人工智能時代，它的名字叫算法，如此而已……

張書樂 人民網、人民郵電報專欄作者，互聯網和遊戲產業觀察者

刊載於《藝術商業》2019年1月刊