艺术计量经济学初创公司而举办的加压舞会。这位计算机科学家建构了一些无非让人叹止的作品，不过他和合作伙伴们还期望将“AICAN”作为一种艺术“方案”展开促销，利用这个方案可以预测未来的艺术趋势，甚至可以制作出有合乎未来风格的作品。这个点子本身就如此现代和夸张，有可能比画廊展览的怪异肖像更加有资格作为艺术。人工智能淘金热于去年10月开始煞有介事地流行起来，当时纽约克里斯蒂拍卖行以19.25万美元的价格出售了一副由算法绘制的具备19世纪欧洲肖像画风格的Edmond de Belamy画像。
这令其艺术界常客深感愤慨。拍卖会市场一般针对那些业界普遍认为的作品，而这幅画在拍卖会之前，却未曾在画廊或展出中展览过。中标方通过电子邮件电话的形式竞价，这也引发了人们的留意，艺术品拍卖会中可以展开价格操控。
这幅画由一个计算机程序创作，该程序通过让人工智能“自学”所搜集的现有作品的模式特征，以此为基础分解新的图像。更加最重要的是，训练和创作该作品的艺术家，法国艺术团体Obvious，甚至没撰写算法或训练集。他们只是将新的画像iTunes后展开了一些调整，就推向市场。Obvious的成员皮埃尔·法特雷尔在对此抨击时说，“我们是要求做到此事的人，由我们要求在画布上打印机这幅画，签署接纳它是一个数学公式可谓的作品，然后纸在金框中。
”一个世纪之前，马塞尔·杜尚（Marcel Duchamp）将一个小便池放进画廊，称之为其为艺术，到现在为止（艺术界）或许并没过于大变化，无论否利用电脑技术。正如安迪·沃霍尔（Andy Warhol）所说，“艺术就是你不必负责管理的东西。”Pierre Fautrel与AI画作Edmond de Belamy的合影，这幅画在拍卖会中售出了43.25美元。
图片来源: Timothy A. Clary/AFP/Getty Images要想要不被追究责任艺术作品好坏的最差方法是让它充足新奇和出乎意料。起码用于电脑早已过于了，从数码摄影到人工智能，今天的机器获取各种方式来分解画作，然后裱入画框中展开销售。最近的时髦作法是使用分解对抗性网络（GAN），即用作创作Edmond de Belamy肖像的技术。与其它机器学习方法一样，GAN用于艺术作品样本集来推论出有各种模式，然后用于这些科学知识来创立新的画作。
例如，典型的文艺复兴时期肖像有可能是对创作主体的半身像或四分之三视图展开作画。计算机有可能不告诉半身像是什么，但如果它看得充足多，就能领悟到这一模式并运用到自己创作的图画中。GAN用于两个神经网络（一种处置仿真人脑信息的方式）来产生图像，即“发生器”和“识别器”。
发生器产生新的输入（在视觉艺术中输入的是图像），识别器将这些输入与训练数据集展开核对，以保证输入数据合乎计算机从训练数据集中于萃取的模式。输入结果的质量或实用性在相当大程度上各不相同否有高质量的训练系统，这是很难超过的。这就是为什么知情人士对Edmond de Belamy的拍卖会结果深感忧虑。这幅图并不是由Obvious的艺术家们撰写的算法创立的，其用于训练集的名作名画也不是出自于这些艺术家。
Ahmed Elgammal指出人工智能艺术的价值远不止于此。作为罗格斯大学计算机科学教授，Elgammal经营着一个艺术和人工智能实验室，他和同事们在那里研发了一些企图通过人工智能来解读并产生新的“艺术”的技术，而某种程度像GAN一样，对以往作品展开低可信度的仿效。Elgammal谈及GAN制作的图像时说：“那不是艺术，只是新的装修，不称职的艺术家才不会那样做到。
”Elgammal称之为他的方法是“创造性的对抗性网络”或CAN。它去除了GAN技术中的识别器（即保证相似性的软件），取而代之的是一个可以减少新颖性的软件。该系统反映了一个艺术演进的理论：通过对未知风格的小改动产生新的风格。
《一个商人的无面肖像》，这幅作品是Ahmed Elgammal和AICAN制作的AI肖像之一。图片来源：Artrendex Inc.这些机器作品难以置信地古怪，很难称之为诬蔑一种新的艺术风格。它们更加看起来对视觉抽象化的一种现实呈现出。展出的图像的训练集是由文艺复兴时期肖像和头骨数据包含的，这些图像象征性很强，让人看著很不难受。
画廊在这些作品的标语中将它们命名为公爵，伯爵，皇后等，尽管它们并没描绘出确实的人物。忽略，它们只是一些类人的形象，面部特征都变得模糊不清和变形，但依然看出是肖像画。
例如，《一位商人的无面肖像》中所画了一个躯干，但也可以看作是猎犬的前腿和后腿。躯干上面有一个肉质的球形，看著像一个脑袋。整个情境都充满著了机器学习算法的的痕迹，而许多计算机分解的艺术品都是这样。
根据Elgammal的众说纷纭，在画廊或艺术博览会上，普通观众是无法区分人工智能画作和“长时间”画作的。这却是一种顺利，解释AICAN制作的抽象化图像显然具备视觉连贯性和吸引力。
人工智能艺术总是综合普遍的艺术历史背景特征后，抽象化出有一种笼统的视觉模式。AICAN系统可以掌控一般的线条规则，但在此过程中，它可能会忽视特定时代和风格作品的其它联合特征。
如果不经训练，一个神经网络无法从文艺复兴时期或古代的特殊符号装饰中推断出任何东西，然而有效地的训练并非意味着通过给机器展出大量肖像就能构建。对计算机分解艺术所持抨击态度的人显然，人工智能画作几乎没合理地反映其训练源作品的影响，这是无法多元文化的瑕疵。尽管如此，这种作画的技术方法以官宣的方式被标榜在画廊标语上——“创新对付网络印制”。虽然机器学习和文艺复兴时期肖像这两个卖点的融合，并没使这些作品大买特卖，画展上甚至没任何宣传造势。
Hoerle-Guggenheim的说明是：这是蓄意营造的氛围。他指出，这些令人观赏的人工智能绘画悬挂在那里，就可以引发充足的兴趣和买家。关于如何看来人工智能绘画的问题，很多观众的评论指出人工智能艺术的发展是一种威胁，伴随着机器将替代人类的工作。
Elgammal指出应当将人工智能看做艺术家的合作伙伴，而不仅是一种工具，因为它是有创造力的。Casey Reas是一位数字艺术家，他参予设计了视觉艺术的编码平台Processing，他指出艺术家应当对自己的作品负责管理，而不是许可给自己创立的工具或系统来已完成。Elgammal之所以有加尊崇AICAN的能力，有可能与经济利益有关。
AICAN不同于某个打印机制作技术或者Processing编码平台，它不仅是Elgammal创立一个设备，同时也是一种商业模式。Elgammal早已将Artrendex公司独立国家合并，该公司为艺术市场获取“人工智能创意服务”。其中一项服务是为艺术品获取原文证书;另一个可以根据观众或收藏家的现有收藏品为其引荐喜爱作品;另一项服务可以通过视觉属性而某种程度是元数据对图像展开编目，这项创意技术早已许可给巴恩斯基金会画廊（Barnes Foundation），用作提高其馆藏网页网站的点击量。Artrendex公司还有比获取网页建议和编成花哨的目录更为雄心勃勃的计划。
在一个关于区块链用作管理艺术品销售和来源的研讨会上，Elgammal引发了艺术顾问Jessica Davidson的留意。Davidson的工作是为艺术家和画廊建筑收藏品和展品获取咨询，她仍然在找寻商业合作伙伴，她很感兴趣如何将AICAN营销为一种市场欢迎的产品。她指出以传统的个展形式在切尔西举行一个人工智能画展，对奠定这种商业模式的市场接纳十分最重要。
此次展出某种程度是一个炫技演出。首先，这些画作的售价为6,000美元到18,000美元平均，这对切尔西级别的画展来说十分实惠。据传大部分作品早已售出，预计所有展品都能售罄。其次，展出也是一种宣传手段，为一个更大的目标奠下基础，即用于人工智能来解读、甚至定义未来的视觉美学。
机器学习可以将标记了风格（文艺复兴、巴洛克、现实主义、印象派等）的艺术画像按时间顺序排列出来，这是一项真是的成就，可以政治宣传人们对艺术变革仅有依赖人类理性的信念。此外，AICAN这类技术可以根据当前风行的艺术手法和风格预测将要来临的艺术趋势。这使得Artrendex和AICAN有可能沦为一个有价值的商业智能平台。
该系统已被用作分析几十万的Instagram帖子，并利用这些信息来确认热门艺术盛会上哪些作品有可能脱颖而出。艺术市场的价值多达640亿美元，对艺术品的投资必须数据分析工具来证明一件作品的潜在价值。就在今年，Khosla Ventures给Artrendex投资了240万美元，以创建和推展艺术计量经济学工具。
AICAN的商业潜力使得该工具从一个古怪的的人工智能艺术伙伴，改变为一项有价值的标准化技术。因此Elgammal必须掌控这项技术的使用权。Processing和许多GAN算法和数据集都是开源的。
Elgammal否认AICAN是用作合作的艺术工具，但在几乎开源之前，其它艺术创作者必需取得许可，才能用于AICAN系统。Davidson对AICAN有更为雄心勃勃的商业计划。
她的设想是搭起一个相连渠道，汇聚所有酒店或办公楼等商业空间所挂的艺术作品。只要搜集到充足多的用户偏爱数据，AICAN及其子系统在理论上可以推断出下一季的热门风格，而Artrendex可以据此创作并大量生产一些合适悬挂在客房或办公接待厅的低成本版本。
公司甚至可以以订阅者的形式出售这些图像，然后定期改版。这种商业模式所建构的利润可以符合Artrendex风险资本的收益希望。这只是多个发展方案的一种，Artrendex还未必不会使用。
无脸肖像＃1。图片来源：Artrendex Inc.Elgammal最不具艺术价值的作品有可能是Artrendex这个初创公司，而不是人工智能技术建构的肖像画。Elgammal并没掩盖把他的商业创意计划，他指出人工智能制作的图像是一种概念艺术，但概念主义者总是把创作过程好像比创作结果更加最重要，或者最少使过程像产品一样引人注目。最差劲的情况是，机器有可能几乎招揽艺术实践中。
AICAN可以发展成一个堵塞的系统，在这个系统中，人工智能可以充份搜寻信息空间以挖出具备影响力的特征，然后建构出有新的艺术递归版，之后可以循环往复地再行分析这些人工智能作品在人类世界的接受度（然后之后递归）。但是Davidson指出，人工智能所做到的是提升艺术创作的及时性和相关性，并不一定会主导人的品味，而更好地是分析工作。目前，人工智能看上去既有意思又精致，但它的审美特质一直受限于一个特定时期。
机器学习的新奇性在今天看上去很新鲜很有意思，但迅速也不会显得无趣，就像NTSC视频扫描线和JPEG传输文物这些新奇事物从美术馆挪出后，就显得乏善可陈了。AICAN既不是救世主也不是艺术毁灭者。
它只是又一种受限于潮流和机缘巧合的风格，最后也不会像其它风格一样减弱。20世纪的先锋派将任何东西都变为了艺术，这种点子攻占了21世纪的风行文化。现在任何人都可以声称自己是某种类型的“创造者”，并且可以在YouTube，Instagram，DeviantArt或其它媒体平台上获得或许的接纳。
如今，计算机科学和风险投资反对的初创企业正在推展文化的生产。然而，在所有美学形式中，美术有可能最更容易与颠覆性技术分段有为，因为二者都靠新奇性取得胜利，即使只是昙花一现。原文链接：Medium版权文章，予以许可禁令刊登。
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