人工智能結合數字雕塑的生成藝術研究

文/ 鄧威、周晨 by Deng Wei,Zhou Chen

（大連理工大學）

引言

復雜主義最著名的支持者之一菲利普·加蘭特（PhillipGalanter）指出算法生成藝術與藝術一樣古老，“生成藝術是指任何藝術實踐，藝術家將控制權交給一個系統，該系統以一定程度的相對自主權運作，并為完成的藝術作品做出貢獻或產生成果。系統可能包括自然語言指令、生物或化學過程、計算機程序、機器、自組織材料、數學運算和其他程序發明。”基于海量數據集、更優秀的處理能力和深度學習人工智能在機器學習方面迸發蓬勃生機并重新以一種迅猛的態勢回歸人們的視線中央。其中，在藝術領域使用人工智能作為工具媒介的生成藝術也開始成為一種熱門的藝術創作趨勢。在多層結構的數字神經網絡即深度學習（deep learning）的人工智能技術快速發展的今天，生成藝術創作的作品逐漸跳脫出通過繁瑣過程生成簡單的圖形循環形狀的過程，并轉向以更加便捷多樣的手段生成復雜作品。同為使用計算機技術進行藝術創作的數字雕塑在現今也與生成藝術匯聚。科學技術的飛速發展，帶來的是科技對藝術逐漸加深的耦合化。近些年來，在計算機神經網絡經過發展演進，產生了強大的運算能力和模擬技術的條件下，人工智能跨越了科學與應用之間的技術鴻溝，并產生了相當豐富的理論和實際成果。數字雕塑，一種顛覆傳統雕塑創作的新型創作手段。利用計算機進行虛擬創作，在虛擬的世界中模仿現實手法。它作為一種新的技術種類，有著強大的功能和無限的魅力。本文選用人工智能和數字雕塑這兩種在21世紀當下受到廣泛關注、充滿活力的技術與藝術創作結合，使藝術創作融入更多新的血液，并為藝術家們提供許多新的藝術創想，帶來藝術形式的創新和多元化的發展。

一、與傳統藝術創作之異

藝術一直都是人類文化中重要的構成部分，是人類創造力和精神表達的展現之一。技術的發展帶動著藝術媒介的變化，從泥土石頭等能夠自然界直接獲得、經過加工提煉的化學物鋼鐵等物質媒介到計算機虛擬的數字化媒介，媒介的變化改變著人類感知藝術的方式，改變著藝術表達的方式，并逐漸催生出新的藝術。過去的時代里人類創造和欣賞藝術的能力是特有的，藝術家在傳統藝術創作領域具有絕對的主導地位，實體的物質媒介工具在藝術創作中是以一種物質化的客體身份存在并作為一個展現藝術家們的精神世界與觀者連接的物質橋梁。以計算機作為媒介進行創作的生成藝術，虛擬數字化的媒介性質與傳統藝術創作中所使用的的材料媒介有著很大的差異。不同于傳統藝術中媒介僅以客體身份通過圖像、聲音、觸感等方式參與到藝術活動的構成，生成藝術是在人工智能深度合成技術與藝術家共同生產“合作”完成的，在人工智能進行作品的生成處理時，亦參與了過程中間對構成作品信息的審視鑒賞，藝術的主導者從人變成人與人工智能，這將可能突破藝術創作原有范式。法國文學家福樓拜曾經說過:“越往前走，藝術將更為科學，科學將更為藝術，它們在山腳分開，卻又在山頂匯聚。或許兩者正在走向融合，只是我們還未察覺。”人工智能作為一個發展前景良好、技術更迭新代較快的科學技術，成為新一輪科技革命與產業變革的核心力量，與藝術等其他學科領域交叉滲透。習近平總書記在考察清華大學時指出“美術、藝術、科學、技術相輔相成、相互促進、相得益彰”，闡明了科技與藝術的關系，為推動科技與藝術的融合創新指明了方向。人工智能藝術的研究是跨學科、多領域、全方位的研究，可以促進多種交叉學科融合。人工智能藝術在雕塑中的應用，順應了科學與藝術融合創新的時代需求。

周晨《貓》生成數字雕塑，仿青銅

二、知悉生成藝術過往

人工智能的歷史可以從達特茅斯人工智能夏季研討會（Summer Research Project on Artificial Intelligence）提出人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）這一概念開始，在經歷了幾次高峰和寒冬的波折發展之后，研究者逐漸意識到機器學習的重要性并在21世紀初將研究重點轉回能夠識別場景自主推演學習進化的學習算法上面。基于海量數據集、更優秀的處理能力和深度學習能力，人工智能在機器學習方面迸發蓬勃生機并重新以一種迅猛的態勢回歸人們的視線中央。其中在藝術領域使用人工智能作為工具媒介來進行藝術活動也開始成為一種新的藝術創作趨勢。

人工智能尚未發展出深度學習前的藝術家使用人工智能所做的多是通過編程運算下獲得靈感或輔助作品的產生。創作作品的階段會使用一些規律較為簡單的編碼程序和大量的人工監督，通過計算機提出效果專家選擇接受并運行或者拒絕的反饋這樣比現在人工智能繪畫更加繁瑣的重復過程來進行循環，這種計算機運算條件的限制下所生成的多是通過單一形排列構成的靜止圖像。隨著研究學者發現人工智能學習的重要性之后，人工智能研究轉向了更注重學習過程的算法實驗，出現了一些使用藝術品與觀者互動的可視化節點式多媒體交互創作的人工智能工具制作藝術作品，還有人們廣為熟知的使用Midjourney、Stable Diffusion等人工智能繪畫軟件生成工具，這些藝術形式正在以一種蓬勃的生命力發展并在藝術天地留下自己濃墨重彩的一筆。

1973年哈羅德·科恩（Harold Cohen）發布了世界第一個可以用機器作畫的計算機藝術程序——Aaron，并在之后迭代進化的過程中逐漸發展成一個較為完善的可以自主繪畫的人工智能程序，其作品被一些知名博物館和畫廊收藏；2001年西蒙·科爾頓(Simon Colton)發起一個日后被人們稱為“初代AI藝術家”的The Painting Fool軟件項目，從模擬物理介質到識別情緒并根據情緒描繪肖像再到2011年實現結合3D建模工具繪制三維圖像，十年間實現了快速的躍進；2015年6月，Alex Mordvintsev和Google的Brain AI研究團隊發布了能夠經過訓練從視覺線索中識別物體的程序并創作了《Google Deep Dream》，基于此算法生成的圖片猶如夢境中多彩扭曲充滿幻覺的色彩；土耳其藝術家Refik Anadol所經營Refik Anadol Studio和RAS LAB工作室以發現和開發數據敘述的開拓性方法為中心，探討人工智能生成藝術對人類的意義、計算機算法帶給人類的可能和挑戰。

周晨《舞》生成數字雕塑，仿鋼制

三、生成藝術帶來的美學思考

因人工智能媒介工具部分自主操作的特殊性和快速發展的特性，藝術家和相關研究者對人工智能機器與人與藝術的交流碰撞產生了許多新的美學探討。維托坎帕內爾（VitoCampanelli）也提出機器人工智能的美學貢獻會比想象中的更大，提出“人機意識”（human-machinical consciousness），他倡導應該更加關注機器的主觀性，美學研究會更靈活的讓人與機器更密切地對話；數字藝術先驅羅伊·阿斯科特（Roy Ascott）稱人工智能與人類生物智能的關系為“干性數字媒體和濕性生物系統的融合”，在藝術界稱為“人機交互藝術”和“生成藝術”，在《奇點藝術：未來藝術在科技奇點沖擊下的蛻變》一書中指出人工智能與人類智能在藝術創作中并非對立而是以對話方式同時存在，非生物的人工智能所結合的藝術形態將會稱為21世紀典型的文化藝術模式之一；Philip Galanter在GA2008發表的一篇論文中提到一種觀點：“生成藝術是指任何藝術實踐，藝術家將控制權交給一個系統，該系統以一定程度的相對自主權運作，并為完成的藝術作品做出貢獻或產生成果。系統可能包括自然語言指令、生物或化學過程、計算機程序、機器、自組織材料、數學運算和其他程序發明。”復雜主義最著名的支持者之一菲利普.加蘭特（PhillipGalanter）指出算法生成藝術與藝術一樣古老，卻因其具有凝聚力的文化力量能在這個數字計算機普遍應用的時代下煥發蓬勃的生機，作為生成藝術的分支復雜主義藝術推行著將藝術和人文科學與物理和自然科學相協調，制造體驗性的、短暫的、通常是虛擬的“事物”。

結語：人工智能結合數字雕塑的生成藝術可能

如今的人工智能藝術主要由技術、藝術表現、交互和數字技術與算法構架而成，以傳統藝術為理論源泉，人工智能技術在這時也成為了一種藝術家與社會文化和精神世界交流的載體。人工智能這種計算機技術與藝術的融合為藝術家們提供了新的創想并帶來了藝術形式的創新和多元化的發展。常見的較為廣泛應用人工智能藝術的主要領域是視覺藝術、音樂創作、建筑、軟件藝術等領域，相比而言，人工智能藝術在雕塑領域的創作作品較為稀少。作為以三維平面為主要形式的雕塑造物，受限于材質、空間等因素，與數字技術這種虛擬的平面的創作工具結合并非易事，因而最初人工智能藝術主要應用于其他創作領域。但是隨著近些年來三維建模科技、VR（虛擬現實）和AR（增強現實）技術的發展，并受到近些年來疫情的特殊影響，使用這些技術進行雕塑創作的數字雕塑對創作空間的要求較低、便于塑造更為多樣的造型、可以模擬作品在一些場域的展示表現。因此逐漸在藝術家們間普及開來。通過這些可以模擬空間感的數字技術的媒介與工具的介入雕塑創作被注入了新的血液，這些數字技術所產生的工具也被逐漸廣泛應用于雕塑創作中，數字雕塑創作逐漸成為現今時代廣泛的新興創作手段。基于目前數字雕塑在創作者中的普及亦可使創作者們更容易了解接受數字技術為主要創作工具的人工智能藝術，共同使用機器技術為主體工具的數字雕塑與人工智能技術之間會更加容易地架構起結合的橋梁。