当人工智能开始艺术创造

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当人工智能开始艺术创造-
人工智能(AI)在创新能力方面比如在音乐、绘画甚至文学创作上似乎已有许多突破但是我们有必要了解在人工智能创造力的背后究竟是什么:哪些真正是由这些机器完成的又有哪些是夸大其词的炒作
要回答“人工智能是否具有创造性”这个问题涉及到人类创造力的本质及起源等基本问题
去年10月埃德蒙·贝拉米的一幅肖像画在纽约佳士得拍卖行以43.25万美元成交超过估值上限40多倍这一拍卖事件本身也许没什么特别但不同寻常的是贝拉米是一个根本不存在的人物——这幅肖像画是人工智能制作的第一幅艺术品并被送去拍卖行拍卖
无论在文学还是音乐方面似乎我们所能做的一切人工智能都能做到而且可能做得更好人工智能是否真的具有了创造性
AI作曲 打开音乐创作新空间
AI将音乐提升到了一个出乎意料的新水平在这个领域内人类似乎只是音乐大厅一个小角落里的演奏者而AI投下的光柱让我们看到了整个音乐大厅的偌大空间
19世纪40年代阿达·拉夫莱斯就开始设想机械计算机能够做到的可能不只是进行简单计算自那时起人们就在思考一个问题:具有创新能力的可能不仅仅是有机生物生命
拉夫莱斯认为音乐是一种艺术形式但它和解决数学问题时的模式处理相类似故而他推测机器可以谱写音乐作品或构建科学系统从简单到复杂任何程度或任何范围都有可能
2018年美国歌手塔琳·萨瑟恩在专辑《我是人工智能》中的音乐据称完全是由机器创作和制作的其实早在2016年负责艺术家权利的法国专业协会就首次承认了一种计算机算法——人工智能虚拟艺术家(AIVA)的作曲家身份
尽管人工智能创造的许多音乐范例仍停留在山麓小丘上包括对莫扎特或贝多芬作品的拙劣模仿但也有一些例子表明人工智能创造的机器代码也可以帮助我们跨越峡谷抵达更有意思的高峰
“声破天”音乐平台技术研究实验室主任普兰科伊斯·帕契特提供的一个例子就足以说明人工智能是如何帮助我们摆脱创造性惯性思维的束缚的
“延续者”是帕契特设计的爵士乐即兴创作人工智能算法程序即兴创作是爵士乐的精髓音乐家们会在不断的即兴演奏中迸发出新的创作灵感形成新的爵士乐类型有时候一名演奏者即兴演奏另一名演奏者做出应和通过分析一个乐句是如何变异成另一个乐句的“延续者”可以对组成爵士乐声乐世界的乐段做出自己的反应
机器算法能够顺利通过音乐图灵测试而人工智能“延续者”的即兴创作表现更是令音乐家们大为惊讶:AI能够对人类即兴创作的音乐创造出自己的应和作品
AI将音乐提升到了一个出乎意料的新水平在这个领域内人类似乎只是音乐大厅一个小角落里的演奏者而AI投下的光柱让我们看到了整个音乐大厅的偌大空间帕契特目前正在开发一款创作巴西音乐的人工智能算法他将其命名为Brazyle
AI创新提醒人类不带成见地探索
阿尔法围棋的创新能力表明AI能够以另一种方式帮助创造某种价值——机器不会像有创造性思维的人类那样思考但人类却需要摆脱像机器那样机械式的惯性思维模式
2017年人工智能利用机器学习技术分析了哈利波特作者J·K·罗琳的七部作品之后写出了《哈利·波特》系列的续篇
这是否说明机器已经具有创造力了呢事实上如今人工智能所做的大部分工作仅仅只是对科学数据和统计数据进行处理其间还需要大量的人工干预
例如写出《哈利·波特》续集的AI“作家”依靠的是通过对罗琳现有作品的统计分析确定接下来可能的用词但是最后仍然需要人类来选择并拍板究竟用哪个词
然而这并不能抹杀人工智能所取得的令人惊叹的成就以及在某些领域内的巨大潜力2016年3月人类围棋世界冠军李世石和机器人阿尔法围棋之间进行的一场全球关注围棋赛中人工智能围棋手就表现出了令人惊讶的创新能力
李世石输掉了第一场比赛后许多评论人士认为这是因为他试图打破阿尔法围棋对前几场比赛所获得的经验依赖可没想到第二局阿尔法围棋却走出了令人意想不到的一步
在走了36步后李世石休息了一会儿抽了支烟不过人工智能不需要这样的休息和刺激阿尔法围棋思考片刻后让它的人类代表将一颗黑子落在了棋盘边上的第5条线上
传统观点认为围棋游戏布子一般都落外边的第三、第四条线上为之后进攻棋盘中心部位而布局阿尔法围棋的这一步令人震惊这是一个错误决定吗不是它是阿尔法围棋具有创新性的一步事后证明这正是阿尔法围棋控制棋局赢得第二场比赛的关键一步
这表明阿尔法围棋这个人工智能系统有着很强的创新能力它不仅仅只是模仿其他人类选手的下法还在不断创新人工智能的创新走法让人类学会了一种新的策略给围棋这一古老的棋艺注入了新的活力自那以后人类棋手纷纷效仿阿尔法围棋的策略以建立竞争优势
相对于其他创造性领域这场棋赛让人更直接地感受到人工智能创造力的价值一般来说AI的价值通常通过其解决问题的能力来判断但艺术创造显然不属于这个范畴埃德蒙·贝拉米的肖像画之所以能拍出高价并非因为它在艺术成就上的价值有相当部分是因为它不是由人类画家而是由人工智能创作的
阿尔法围棋的创新能力也表明人工智能能够以另一种方式帮助创造某种价值——机器不会像有创造性思维的人类那样思考但人类却需要摆脱像机器那样机械式的惯性思维模式
我们有时会陷入一种可怕的思维方式例如作为一名围棋选手如果你在边上第5条线上落子你的指导老师可能会阻止你这么做而人工智能却不受这种约束它可以不带任何成见地进行创新探索一个登上英国斯诺登峰的人可能会以为自己站上了世界之巅他会这么想只是因为他不知道珠穆朗玛峰的存在
AI创造性尚未有类似人的创造意图
即使拥有相同的初始代码机器通过学习也可以变得具有不同的经验与“个性”然而人工智能仍然没有表现出和人类一样的创造性意图
目前评估人工智能是否具有创造性的三个关键因素是:新奇、惊喜和价值虽然这三个因素确实很重要但如果我们想要在人工智能领域中迎来真正的创造性还必须引入第四个因素:真正独立的原创性
很多年前阿达·拉夫莱斯就指出计算机分析引擎的威力有可能会被过分夸大事实上分析引擎不会创造任何东西你从机器里得到的东西不会比你投入进去的更多
这就产生了一个关键性的问题:人工智能的“创造性”在多大程度上是属于人类的又有多少是属于机器代码的呢照相机的发明让摄影艺术展成果遍及世界各地但没有人会因此将创造力与相机联系在一起
这个比喻也许并不完美在某种意义上来说人类也是一种运行代码指令的机器这个代码指令就是我们的DNADNA代码遗传自我们的父母但我们不会认为我们的创造力就是父母的翻版
孩子与父母的差异部分来自于他们与环境互动的独特经历这种互动经历同样也在形成和塑造着我们的创新能力这也是人工智能机器的学习方式AI通过与外部环境新输入数据的互动改变、突变和更新着指令代码
2018年3月画家伊恩·陈的一幅作品在伦敦蛇形画廊展出他为六个人工智能机器编写了同样的代码它们的名字都叫“鲍勃”但每个“鲍勃”的参数会根据与画廊来访者的互动而变化经历了几个月不同的互动过程这六位“鲍勃”不再像初始编码那样一模一样了而是变得完全不同
编码方式的转变给了AI一个独立于其缔造者自行编码的机会有人也许会说伊恩·陈仍然是创造者因为是他给了机器代码进化的机会但机器代码通过与外界环境互动而做出的决定让编程者或其他人越来越难以推断或解释
这似乎抓住了创造性的某种特质这种特质在强调新奇和价值的现代定义中可能已经消失早期的创造性活动更多的是指我们试图理解这个世界的种种尝试
机器学习利用了这种早期的创造力它的输出是机器与新兴数字世界互动的原始表达但机器仍然缺少某种根本性的东西:意向性或意图性许多工作中仍然要有人按下打印按钮要有人经常性对算法做出选择从这个意义上说人工智能并没有表现出和人类一样的创造性意图
AI艺术了解机器意识的未来桥梁
当机器拥有了意识并有了将自己的想法传达给我们的意愿的时候才真正拥有了创造性而人工智能的艺术创造行为将成为我们进入 “机器意识”这个陌生世界的最佳载体
人工智能的未来会发展成什么样呢要回答这个问题我们首先要问:是什么驱使我们产生了艺术创造渴望而这个问题又与一个很难解释的棘手的意识问题有关:我们自己和其他生物的感知和体验的真正本质是什么
由于我们无法进入别人的大脑中去体验他们的痛苦或欢乐究竟是什么样的一种感觉于是我们创造了许多艺术作品有点像是功能核磁共振那样揭示和展示着我们的内心世界与他人分享我们的感受无论是一篇小说、一首乐曲或是一幅画作都是帮助我们进入他人精神世界的最佳途径
真正的创造性和意识是否起源于人类诞生之初我们无法证明也许是当我们拥有了意识之后我们才开始对其他人的想法产生兴趣同时也产生了想要与其他人分享自己内心想法的愿望大概就在这个时候人类开始表现出自己的创造性能力
如果是这样的话只在当机器拥有了意识并有了将自己的想法传达给我们的意愿时它们才真正拥有了创造性
这一刻也许会到来但或许要在非常遥远的未来但是当这一刻真正到来的时候机器意识很可能会是与我们人类完全不同的意识而人工智能的艺术创造行为将成为我们进入“机器意识”这个陌生世界的最佳载体
转载来源:https://www.gpbctv.com/jrrd/202009/65591.html

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