人工智能美學中有關藝術問題研究的學術史梳理及研究動態

⊙趙樹軍 ［云南民族大學，昆明 650031］

一、國內相關研究的學術史梳理及研究動態

在人工智能藝術方面，1952 年，拉珀斯基（B.Laposky）用示波器創作了《電子抽象》（Electronic Abstractions）的作品；而后在德國產生了第一個計算機繪畫程序；1965 年，第一幅真正意義的計算機繪畫作品完成；美國藝術家科恩（H.Cohen）設計了藝術創作軟件“Aaron”，形成了特有的繪畫風格。在國內，如天津大學的孫濟州用計算機模擬生成了水墨畫，而浙江大學的徐頌華用計算機模擬生成了書畫圖像。20 世紀80 年代美國教授庫柏（D.Cope）設計了“音樂智能試驗”程序，通過分析和提取音樂家的旋律特征加以重組，創作出可以與大師比美的作品，而索尼公司設計的程序也可以創作類似披頭士樂隊的作品。2017 年，微軟開發的人工智能體“小冰”創作了《陽光失了玻璃窗》，據稱是“史上首部100%由人工智能創作的詩集”，是“小冰”師承1920 年以來的519 位中國現代詩人，經過了上萬次的迭代學習（反復學習）才完成的。這就像谷歌公司的人工智能系統AlphaGo Zero先后擊敗了AlphaGo Lee、AlphaGo Master（后者在早些時候擊敗了圍棋世界冠軍柯潔），都是利用了專家系統（Expert Database）和機器學習（Machine Learning）技術，存儲并分析了大量藝術作品或棋譜，找出其中規律性的特征，加以重組，運用神經網絡的深度學習（Deep Learning）技術，使得計算機程序不斷積累和更新，進而找到解決問題的方法。在人工智能藝術取得進步的同時，也伴隨著興奮、支持、質疑與擔憂。人工智能逐漸走向前臺，成為人們關注的焦點。

人工智能的發展分為弱人工智能和強人工智能兩個階段，前者指的是“機器能夠智能地行動”，而后者指的是“機器能真正地思考”。目前，人工智能的發展還處于前一階段。盡管人工智能取得了一些進步，但仍面臨許多問題。如：還不完全具備模擬人類智能中的常識性推理、感覺、情感、想象力、創造力等能力，而這些要素正是審美所必需的。在人工智能哲學方面，很早就有哲學家塞爾（J.Seale）以及人工智能之父麥卡錫（J.McCarthy）等人的探討，而這些探討從一定程度上促進了人工智能研究方向的轉變。但是有關人工智能和美學的關聯研究卻很少有人問津。人工智能在模擬藝術家創作情感方面取得了初步的進展，正為人文學者研究人工智能美學創造了好的契機。在人工智能和美學兩門學科之間存在巨大的學術空間，人文學者需要邁出自己的邊界，去理解抽象的邏輯、計算機符號，去了解人工智能技術。人工智能藝術需要借鑒美學成果。唯有如此，才能實現人工智能技術和美學的跨界融合，也才能讓人工智能技術在人文審美的引導下得以健康發展。

國內研究人工智能美學的論文屈指可數，如陶鋒的《人工智能美學如何可能》，他提出人工智能美學的定義，并從情感、感性、藝術應用等方面論述了人工智能美學產生的可能性，他分析了人工智能藝術研究現狀，談及感情計算與情感語法、藝術創作的意向性等問題。馬草的《人工智能藝術的美學挑戰》指出判定人工智能發展的關鍵即主體性，也就是從事自由自覺的活動。人類審美面臨存在的合法性危機，人工智能藝術創作是符號的自我組合與增生，本質是模擬，是一種相似性寫作，并且人工智能的出現，將沖擊歸屬權、天才等觀念，倫理學將成為維護人類藝術的價值支撐。劉方喜的《“知性的僭妄”與打不敗的想象力——人工智能的人文之思》談及康德的感性力、知性力和想象力三者之間的關系，指出與人的知性相關的人工智能已呈現巨大威力，其最終全面打敗人類的設想，似乎是人的不自信，其實是“知性的僭妄”，即技術專家對能為智能機器設計出打敗人的程序這種能力的過度自負。

此外，劉方喜在《從“機械復制”到“機械原創”：人工智能引發文化生產革命》一文中，引用了一個新的概念，即“盧德謬論”（Luddite Fallacy）,這一概念本來出自發展經濟學。在19 世紀，藍領工人普遍認為在生產中由于自動化機器的應用使得對勞動力的需求大大減少，從而導致了失業率的居高不下。于是，他們把這一切歸罪于自動化機器，進而產生一種抵觸情緒。那么，在現代社會中，人們對于自己的尊嚴受到侵犯，自然、本能地也會產生這樣一種情緒，對于進入生產的自動化機器來說，藍領工人的反應是如此；相應的，對于進入藝術創作的人工智能而言，傳統意義上的藝術家的反應，也是如此，會產生一種抵觸情緒。即所謂的“盧德謬論”同樣適用于AI 與人類藝術家的關系。這可以從某些藝術家的言論中窺見一斑。同時，他還提出了“機械原創”的概念，并且認為“機械原創”引發了主體革命。從較早的本雅明提出的機械復制時代，到后來的廣播、電影、電視等媒體的出現開啟了“電子復制”時代，再到“數字資本”的“數字復制”時代，人類的復制技術得到了很大的提高。然而，即使是“非智能化”計算機、Web 1.0，仍舊沒有突破本雅明所說的機械復制模式，直到AI 的出現，這種局面才發生了根本性改變。它的出現，標志著人類真正進入智能化時代，現代文化生產進入了全新的“機械原創”時代。AI 的每一次創作都是“原創”而非“復制”，“原創”代替了“復制”，具有了“數字復制”的“數字資本主義”所未曾有過的全新意義。比如人工智能小冰寫詩、Amper 作曲、Andy 繪畫，每一次都會生成一個不一樣的作品來。他還指出，面對AI 作為“智能主體”帶來的威脅，許多學者提出了新的方案，如人—機互動、共生、并存等。

王峰在《人工智能的情感計算如何可能》一文中指出，人工智能模仿活動的核心就在于以可計算性取代了人的生物屬性，必須是將人的生物屬性算法化，而不是相反，即將算法生物化。因此，我們可以明確人工智能模仿的任務，就是要解決情感如何轉變為算法的問題。再就是，人類將人與人之間的情感反應模式移植于人類個體與人工智能體的溝通模式當中，畢竟沒有必要花費太多的精力對二者進行區分，這樣的移植帶來的結果之一，就是會產生許多有趣的話題，比如人工智能是否像人一樣，也有心靈、內在的情感等。此外，他還在《人工智能模仿：新模仿美學的起點》一文中指出，應該將人工智能模仿排除在傳統的模仿論研究范圍之外，也應該將其排除在傳統的美學研究范圍之外。但是，由于它與人類模仿形成對比、觀照的關系，我們可以把它統一并入模仿美學這一更大的范圍中。他提出，由于人工智能的根本屬性是可計算性，所以，人工智能的模仿就是一種可計算的模仿。可計算的模仿，就是一個新的美學概念。在人工智能的可計算性與人類的看似非計算性能力（如創造性、情感性、個性、心靈性等）之間存在某種程度的匹配可能性，具有了某種轉換和替代的功用。此外，在人類意識中，只有外部特性轉化為內部特性，即心靈性的活動，才算是實現了智能的活動，而對于圖靈來說，智能的根本標志在于外部的效應，這是人工智能根本性的改變。人工智能美學只是通過某些替代性途徑實現了某些審美判斷的功能，割裂了它與心靈之間的必然關聯，而對于人工智能美學，或者稱之為可計算性美學，保持一種開放的態度，對美學做出多元化的理解，如此才能不斷開啟美學研究的新視域。同時，把人工智能的可計算性納入美學研究當中，將意向性和心靈性因素排除在外，也會帶來新的研究方法，帶來新的理解和思考。

二、國外相關研究的學術史梳理及研究動態

國外的文獻主要有：Turing,A.“Computing Machinery and Intelligence”,Mind.1950 ；Boden,M.“Artificial intelligence”,San Diego:Academic Press,1996 ；Hawkins,J.and S.Blakeslee.“On Intelligence”.St.Martin's Grifn,Reprint edition,2005；Russell,S.and P.Norvig.“Artificial Intelligence ：A Modern Approach”,Second Edition,NewJersey:Pearson Education,Inc.,2003；Goertzel,B.,C.Pennach in.“Artificial General Intelligence”,Berlin Heidelberg:Springer-Verlag,2007 ；S.Wilson,“Computer Art:Articial Intelligence and the Arts”,Leonardo,Vol.16,No.1（Winter,1983）；Fish wick,P.“Aesthetic Computing,Cambridge”，The MIT Press,2006 ；Silver,D.and etc.,“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”,Nature,vol.529,2016；Kant,I,“Werkausgabe X:Kritik der Urteils kraft”,Hg.W.Weischedel.Frankfurt am Main:Suhr kamp,1974.