計算美學：人工智能時代美學思考的新進路

眾所周知，人們審美的品味會隨著時間的推移而變化。然而，每個時代都試圖定義自己的美和美學標準。隨著現代科學的發展，對“什么是美”進行定量測量的研究也在發展。一些科學家、工程師甚至是藝術家試圖利用現代科學手段，希望能對美學和審美做出客觀且科學的說明。這并不奇怪，AI的最新進展推動了智能模型能否克服人類審美主觀性的研究發展。

在AI研究中有一個單獨的子領域，被稱為“計算美學（Computational Esthetic）”，旨在創作和評估人類創造性表達領域的美，如音樂，視覺藝術，文字表達等領域問題。通常，它使用表示美學特征或原則的數學公式與專門的算法和統計技術相結合，以提供美學的數值評估。計算美學將藝術欣賞的研究與分析和合成屬性相結合，以觀察計算思維的藝術成果從而創造出全新的藝術作品。

雖然我們習慣于將AI視為近期的發展，但計算美學可以追溯到1933年。當時美國數學家伯克霍夫（G. Birkhoff）在《美學度量》（Aesthetic measure）一書中提出了公式M=O/C，即Measure=。其中M是“美學度量”，O是有秩序、C是復雜性，這意味著有序和簡單的對象似乎比混沌或復雜的對象更美麗。秩序和復雜性通常被認為是兩個相反的方面，因此，秩序在美學中起著積極的作用，而復雜性往往起著消極的作用。伯克霍夫將該公式應用于評估多邊形和藝術品的美感，如花瓶和詩歌，因此被認為是現代計算美學的先驅。在20世紀50年代，德國哲學家本斯（M. Bense）和法國工程師摩爾斯（A. Moles）獨立地將伯克霍夫的工作與香農（C. Shannon）的信息論相結合，發展出一種掌握美學的科學手段。香農不僅是1956年達特茅斯會議的主要參與者，更是上世紀AI研究的主要引領者之一。由此計算美學在此后逐漸向AI研究所靠近，這種對美學研究進行科學評估的想法在計算機生成的藝術中找到了自己的位置。20世紀90年代，國際數學與計算美學學會（IS-MCA）成立，該組織專門從事設計強調功能和美學，并試圖成為科學與藝術之間的橋梁。在21世紀，計算美學已經是一個成熟的領域，擁有自己的專業學術會議、研討會和期刊，將來自不同背景的科研聯合起來，特別是AI和計算機圖形學。

而在近期，由OpenAI開發的深度學習模型DALL-E在實踐上推動了計算美學研究，并在AI、美學、藝術從業者中引起了極大的爭論。DALL-E使用自然語言描述生成數字圖像，并能對圖像實現風格轉移，比如把梵高的畫風運用到任何一張圖像上從而生成出全新的圖像。2022年4月，OpenAI宣布推出DALL-E 2，這是一款后繼產品，旨在結合藝術作品的概念、屬性和樣式以更高的分辨率生成更逼真的圖像。DALL-E 2作為目前最好的AI藝術創作工具，它的功能遠不止于此。相比于其他與它相競爭的產品而言，它的作品不僅更加真實，而且能在仿真的場景下創作出本不存在的事物。

與十年前計算機生成簡單的像素圖片不同，現代AI正在以史料未及的速度沖擊著人類最后的保留領域——“美學”，或者可以將其稱為“人類的獨特創造力”。“創造力”的人類中心主義一直是藝術家們認為自己的工作不同于其他人類工作的地方，藝術從業者們認為自己的工作比其它可被AI代替的工作更具有獨特性。即使現代AI藝術創作工具在目前還存在著諸多不足，例如風格混亂、生成物形象扭曲、以及版權和抄襲人類作品等問題。但是，雖然有些人認為AI創造的藝術作品只是模仿人類的工作，也應該考慮到是人類的創作也是從模仿他人或自然開始的，因為人類也是模仿生物。目前，一些商業插畫師們已經感受到了AI的威脅，認為他們的工作很可能會被DALL-E 2、MidJourney和Stable Diffusion等創作工具所取代。并且在專業的藝術展覽上，AI的作品已經能有與人類一較高下的下的能力。

這些跡象無疑在沖擊著主觀美學和客觀美學之間喋喋不休的爭論，這也是現代科學，更為具體的說是AI研究給美學研究帶來的巨大影響。計算美學正在以它的方式試圖破解“創造力”、“主觀性”、“獨特性”等美學以及相關藝術領域的問題。計算美學的最終目標是開發完全獨立的數字系統，這些系統將具有或超過與人類藝術家相同的美學“敏感性”和客觀性。在理想情況下，機器的藝術創作和評估應該與人類的藝術創作和評估相關聯，甚至能夠超越它，從而克服美學中的主觀偏見和個人偏好；此外，這些系統應該能夠解釋他們的作品，用新的想法激發人類的藝術生產，并創作出可能超出人類想象的新藝術；最后，計算美學還可以讓我們更深入地了解我們的審美感知。

（作者單位：武漢理工大學馬克思主義學院 張友恒）