在伦敦市中心一栋三层的小公寓里，艺术家安娜·里德勒(AnnaRidler)在书桌前埋头工作着。书桌旁边一台黑色的电脑主机正在嗡嗡作响，她面前摆放着一个键盘，而电脑屏幕上覆盖着密密麻麻的黑白代码。里德勒在键盘上敲击了几下，一个窗口便弹了出来。其中绘有16幅郁金香的图像，它们排列整齐，颜色如宝石般亮丽，就像是植物学教科书中的一页。里德勒有些难以置信地审视着它们，喃喃自语道：“终于成功了。”
这或许不像艺术家工作室里会出现的那些浪漫场景，但是机器学习技术和计算机在21世纪日趋重要，甚至成为许多艺术家不可或缺的工具。这时，里德勒正在为即将在伦敦巴比肯美术馆举办的“人工智能：超越人类”展览校对项目。
她将去年拍摄的一系列郁金香数码照片输入机器，然后指导人工智能算法进行分析并且尝试去复制它们。里德勒的目标是要制作一个无限系列的数码花卉，不是完全复制，更准确地来说应该是自动组装原件的碎片并不断生成新的拟像。里德勒希望它们看起来足够真实可信，能够糊弄那些不知情的人们，她解释道：“这是我的荷兰静物画，是为了计算机自动化的时代而创造的。”
“艺术并不意味着一定要是真实的，不是吗？”技术层面是在她的电脑上进行创作。每隔几个小时，这个程序就会利用生成对抗网络（GAN）来学习和完善它正在做的事情：一步步艰难地教自己画画。就像是在看着一个孩子学习艺术的基本原理，但它的速度是惊人的。这整件事看起来都有些不够真实。里德勒却露出灿烂的笑容说道：“艺术并不意味着一定要是真实的，不是吗？”
近几个月来，艺术界泛起一阵恐慌，艺术家们在疯狂地猜测人工智能未来的可能性和危险性。在2018年10月下旬，纽约佳士得成为第一家销售由人工智能创作的艺术作品的拍卖行。这幅由法国Obvious团队制作的AI画作最终成交价为43.25万美元，是其预估价格的43倍。尽管它看起来就像是幅伦勃朗的画被扔进了洗衣机里，但显然这并不重要。
该作品使用的算法被称为生成对抗性网络(GAN)
在3月初，苏富比拍卖行售出了由德国艺术家马里奥·克林格曼（Mario Klingemann）创作的双联画《路人记忆一号》：其装置是由一个内置 AI计算机“大脑”的木制餐具柜，和上方连接的两个超高分辨率屏幕组成。这个“大脑”指的是储存在固态硬盘中的一个算法，经过数据库中来自17-19世纪的数千幅肖像的训练，再利用新的数据生成它自己无穷无尽的肖像流。
计算机真的能创造艺术吗？文化难道不是人类所特有的吗？这一切对我们对“文化”的定义又会有怎样的影响？谷歌多年来致力于推动视觉艺术技术的发展，2015年发布的深梦（Deep Dream）程序，基于人工智能的图像处理技术，可以为现有的图片提供超现实的虚幻外观。2月下旬，英国艺术品经销商爱登·梅勒（Aidan Meller）打造了世界上第一位“仿真AI机器人画家”，依靠装在双眼内的芯片来进行人像素描。该机器人将于五月在牛津大学展览上亮相。
不仅是对于艺术家们，更是对于所有关心未来创造的人们而言，这都是一个巨大的转折点。计算机真的能创造艺术吗？文化难道不是人类所特有的吗？这一切我们定义“文化”会有怎样的影响？暂且不提那些取代工人的自动化机器，和那些无人驾驶的智能汽车——八十年前，瓦尔特·本雅明（Walter Benjamin）曾质疑艺术能否在机器复制时代存活下来，那么像这样的机器人未来是否也会取代画家和雕塑家？
谁都无法给出准确的答案。里德勒开始探索机器学习技术，以此来扩展她作为人类艺术家已经学过的概念和方法：重复和再现，图像在脑中衰变和变形的方式，以及易失性记忆的作用。
她自学了通用的Python编程语言，并在2017年创造了第一个人工智能设计《厄舍府的崩塌》。在响应1928年同名无声恐怖电影的基础上，她绘制了一些水墨画的草图，并以此来训练计算机神经网络，这样它便可以制作出自己的版本。其结果是对电影中的场景进行梦幻般的回放，就好像那些模糊的记忆正在从我们眼前消失。
那年里德勒的另一项设计叫做“有声绘画”。当她在画炭笔速写的时候，一台在另一神经网络上训练的计算机，正通过网络摄像头观察着她，并且能够将这些标记转换成成人类声音的悸动。它介于绘画、音乐创作和表演艺术之间，是机器和人类创造力的完美结合。
里德勒把人工智能更多地视为一项技术或工具，而不是能够取代她的工作的替代品。的确从技术上来说，机器是自主的，但这并非是真正的艺术独立。“如今的算法非常强大，但这都是因为经过人类良好的训练，”里德勒解释道，“这就是名词与动词‘绘画’的差别，计算机可以用来制作绘画，但它们本身不能独立地去绘画，你明白吗？它帮助我做到一些我平常无法做到的事情，而我也让它学会了一些新的东西。”
就像罗伯特·史密森斯（Robert Smithson）和南希·霍尔特（Nancy Holt)的地景艺术作品，艺术家们先在地面上雕刻条纹，或在沙漠中放置特定的构造，然后等着风或其他自然气象来帮助完成他们的工作。里德勒认为自己的工作就是制造出有趣的数据集，使算法能够对此作出回应。她说：“就如同你雕刻土地，设置变量，然后将设计的的东西留给自然环境。”
“我能说些什么呢？这世界上有无数的电子程序”谈到AI可能会让她失业，里德勒笑了。在她与人工智能的合作当中，大部分的工作都是由她完成的，无论是在创意还是其他方面。她表示：“《花叶病毒》的数据集是1万张我从市场上购买的郁金香的照片，每一张我都要亲自动手拍照、处理、标记元数据。这画了我好几个月的时间，我连做梦都会梦到郁金香。而且代码并不稳定，如果有一项出错，那就要全部从头开始。”
她接着说道：“我能说些什么呢？这世界上有无数的电子程序。但是我男朋友还是觉得跟一个艺术家出门会更令人兴奋。”
尽管如此，人工智能艺术的可能性一直在变化着，令人目不暇接。今年1月，日本的Rhizomatiks研究小组推出了一个作品，其中一名AI舞者被投影到舞台上，与一位真人舞者一起表演。该算法对人类做出了实时回应，塑造了这一深入人心的双人舞表演。
马里奥·克林格曼（Mario Klingemann）是目前人工智能领域知名度最高的艺术家，他开创了一种无相机摄影模式，将训练有素的算法连接以产生超现实的效果，并将其命名为“神经摄影（Neurography）”。他最近在苏富比拍卖的作品较为传统，至少从输出结果来看：是一系列生成于原主人的数据集的肖像画。而相比之下，他的其他作品就显得更具开创性了。在别的地方，克林格曼已经部署了由电子显微镜和Instagram收集的图像，并且在生成对抗网络中故意放入了一些错误，使它们更加难以预测且更为自然。
克林格曼和其他AI领域的艺术家似乎更像是策展人，他们将部分由人工智能制作成的材料加以选择和组装。当然我们也无法否认这些设计的创造性。
伦敦蛇形画廊的馆长兼首席技术官本·维克斯（BenVickers）表示，人工智能的介入为艺术带来了精彩的瞬间，虽然这也是难以揣摩的。一方面，维克斯认为这些都是令人震惊的新鲜事物；而另一方面，我们从前也有这样做过。使用人工智能或早期计算机技术工作的艺术家们，经常受到主流博物馆和画廊的质疑，但二十世纪六七十年代的概念艺术家亦是如此。这些自由思想者因为偏离“技巧”和“手艺”，偏向于思想而受到嘲笑。他们还挑战当时人们对于艺术应该是什么，以及如何创作的普遍假设，这让许多人感到不舒服。
“当代艺术所处的位置确实存在着矛盾，”维克斯在与我们的谈话中说道，“但这可能是更广阔的时刻的一部分：科技为人类的定义带来了巨大的不稳定性。”
我们离那种能够自主创造艺术或其他东西的通用人工智能还很远，但是神经网络在过去六个月里的进步，已开始改变我们如何理解艺术。
维克斯称：“现在的情况是，你可以处理特纳（Turner）曾作过的任何一幅画，训练数据集并生成新的特纳作品。至少从狭义上来说，你能够使艺术自动化。但想想20世纪60年代，安迪·沃荷在流行艺术和机械复制方面做的事情——其实并没有什么不同。
东京总部策展人Maholo Uchida正在为巴比肯美术馆的AI展览做准备，她同意这一观点。她说：“想想马塞尔·杜尚（Marcel Duchamp）在纽约的一家画廊里安装小便池，并称之为艺术。这太激进了，而且发生在1917年！人工智能还无法做到这一点。”
我们将去往哪里呢？Uchida 认为尽管从聊天机器人到智能手机，人工智能在生活的各个领域逐渐普及，这将鼓励艺术家走向另一条路并重新发现手工技术的工艺性，但其终将成为为艺术家所利用的一种技术。由于我们现在生活在一个始终在线的数字媒体时代，我们对现场体验独家演出的渴望，似乎比以往任何时候都更加强大。
尽管如此，人工智能可能会创造一种未曾料想过的全新艺术品种。“也许艺术的存在不仅仅是为了人类，为了取悦我们的美感。”Uchida说，“如果AI为自己创作艺术，又会产生怎样的作品呢？”
