我们可以让计算机创作艺术吗？

2015 年夏天，谷歌的研究人员意识到他们可以让他们的人工智能算法实现梦想。他们让程序不仅可以对图像进行分类，还可以增强所见内容。机器展示了它们对艺术的解读。

研究人员发现，他们还可以设置程序来生成图像，从而了解机器认为某些物体是什么样子。这一发现源于机器可以成为创造性工具这一理念的兴起。

近一年后，谷歌宣布成立 Magenta 项目，这是一个探索团队，将对创造力和人工智能进行实验。该团队将专注于创作各种形式的艺术作品——他们将首先专注于音乐，然后转向视频和其他视觉媒体。

道格拉斯·埃克 (Douglas Eck) 在 Magenta 博客的第一篇文章中写道：“借助 Magenta，我们想要探索另一面——开发能够学习如何生成艺术和音乐的算法，从而有可能自行创作引人注目的艺术内容。”

Magenta 发布的第一个项目是一首简单的歌曲，基于谷歌研究员 Elliot Waite 创作的《一闪一闪小星星》的前四个音符。这首歌只是一架数码钢琴在弹奏音符，一开始很简单，但后来变得越来越复杂和微妙。甚至还有一些非常好听的乐句。（鼓声是后来由人添加的。）

艺术智慧

自从人工智能诞生以来，研究人员一直在努力破解能够做出创造性选择的人工智能。被视为现代人工智能研究之父的马文·明斯基（Marvin Minsky）在 1960 年写道：“我相信，我们迟早能够从启发式设备的复杂组合中组装出具有强大解决问题能力的程序——多个优化器、模式识别技巧、规划代数、递归管理程序等。在这些中，我们无法找到智能的根源。”

智能不仅仅是识别模式，但找到智能的“座位”却很棘手，并且困扰着人工智能研究人员和心理学家。

Sirius XM 的创始人、未来主义作家兼机器人伙伴 Bina48 的负责人马丁·罗斯布拉特 (Martine Rothblatt) 表示，要真正发挥创造力，机器必须能够创造出更多东西，而不仅仅是对它们之前见过的事物进行随机采样。

“最重要的元素是独特性。如果你编写的程序只是随机混合元素，那就没有创意，”Rothblatt 在 Moogfest 上告诉《大众科学》。“很多东西都取决于旁观者。如果它让人感觉独特，它就会让人感觉有创意。”

数以千计的项目试图达到这种“感觉”有创意和新颖的门槛，特别是在视觉艺术和音乐创作领域。他们试图重现毕加索如何描绘 21 世纪的场景，或贝多芬的浮夸情感。

这些绘画项目是人工智能研究的一个分支，称为风格迁移，在复制和应用著名艺术家的技巧方面取得了巨大成功。在德国贝特格实验室的研究中，研究人员能够将毕加索、梵高、瓦西里·康定斯基和爱德华·蒙克的风格应用于数字图像。

为此，他们使用物体识别算法来忽略画作中描绘的物体，而专注于如何描绘物体。通过这种方式，他们能够将内容与风格分开，并更准确地研究两者。

但有些人认为，这仅仅是人类预先创造的集合，并不是全新的东西。

未来学家贾伦·拉尼尔 (Jaron Lanier) 领导着微软的一个研究团队，并首次创造了“虚拟现实”一词，他说，他认为机器永远不可能具有创造力。

“人工智能的工作方式是回收人类的数据，”拉尼尔告诉《大众科学》。“它最终还是来自于人类，而问题在于人类是匿名的。我们把自己从等式中剔除了。”

人工智能研究员、Creative AI 网站创建者和 Ethical Machines 播客主持人萨米姆·温尼格 (Samim Winiger) 表示，创造力是一种运作方式，而不是火花或遗传的天赋。

“这是关于创造性过程，是一种做事方式。你要学会发挥创造力；你要学会弹吉他。”威尼格说。“从这个角度来看，它变得不再神秘，你可以开始使用这些工具来优化你自己的过程。”

威尼格认为这些工具可以增强人类创造力，而不是取代它。

在他的设想中，服装店能够根据用户的喜好生成一件衣服，然后当场制作。

“那时你就可以想象到 H&M 的面貌将会发生巨大变化，”威尼格说道。

而我们实际上正在接近这个现实——今年，IBM 的 Watson 帮助时尚公司 Marchesa 设计了一件用于 Met Gala 的礼服，并为颜色和材料提供了建议。

在生产过程中，Marchesa 为 Watson 提供了五种情感：喜悦、激情、兴奋、鼓励和好奇。Watson 分析了 Marchesa 以前的服装，并通过其将颜色与情感联系起来的工具为服装设计了配色方案。Watson 服务随后将 40,000 种面料缩小到 150 种选择，并为设计师提供了 35 种建议。

Eck 写道，Project Magenta 旨在创造真正具有生成性的音乐和艺术。其理念是从机器开始，只需单击一下按钮，便可创作出一首包含人类作曲家会融入的所有元素的音乐。

Magenta 还将致力于通过反复出现的主题和音乐特征将叙事弧线融入到生成的音乐中。

整个操作将向公众开放，alpha 版本现已在 Magenta 的 GitHub 页面上发布。