人工智能与艺术：人工智能生成的艺术与现实艺术相关吗？

对许多人来说，艺术与创造力和艺术家的创造精神联系在一起。一方面，这是真的，因为人工智能基于特定的算法工作，不像艺术家、诗人或其他艺术家那样创造艺术。另一方面，人工智能被设计成模拟人脑。也许人工智能也能够模拟人类的创造力和大脑过程，这些过程导致了真正的杰作的创造。

如今，由神经网络创作的画作已经在拍卖会上被购买，由人工智能创作的音乐也越来越受欢迎。由神经网络生成的一些画看起来非常逼真，似乎是由真正的艺术家创作的。这幅名为《爱德蒙·德·贝拉米》的画作是在2018年人工智能的帮助下创作的，它是基于来自艺术团体–来自法国的三个人–构建的网络。这幅画在2018年的佳士得拍卖会上以43.25万美元的价格售出。艺术收藏的成员并不是真正意义上的艺术家，他们没有接受过艺术教育。这幅画描绘了一个从未存在过的人。但当你看它的时候，它看起来像是19世纪或18世纪的艺术家画的。但这种电脑生成的艺术真的是艺术吗？用神经网络创作艺术的过程大概是什么样子的？让我们来看看艺术是如何产生的。

数字艺术与神经网络

直到最近，人们还很难相信在人工智能的帮助下创作绘画、故事和音乐是可能的。是的，人工智能长期以来一直在建筑、建筑、医药甚至娱乐业中找到应用(例如，它们被用于博彩业，以及赌场，如澳大利亚许可的在线赌场)。在增强现实的帮助下，已经有了多感官的艺术装置和艺术作品。我们甚至可以假设，未来的视觉艺术将从创造增强现实转向收集经验和冲动，并将其直接传递到人类意识中。例如，离开画廊或博物馆，你就可以穿上轻便的西装，配上VR或BCI耳机，触摸、嗅觉、品尝和聆听艺术家们创造的所有奇迹。但今天，神经网络已经可以创造出真正的艺术作品。

那么，用神经网络创作新艺术品的过程是什么样的呢？在本文中，我们将研究几种技术，但总的来说，神经网络学习如何通过分析真实的绘画来创造新的艺术作品。因此，要想让人工智能生成图像，人类必须准备一组用于训练的数据，然后进行超参数优化，并在优化后从神经网络生成的数千个作品中挑选出最好的作品。可以说，创作这样的艺术品是人类和人工智能工作的共同过程。

• GaN网络

使用人工智能创作艺术的技术之一被称为GAN，即生成性对抗网络。正是在GAN生成对抗性网络的帮助下，贝拉米的肖像被创作出来。一个生成性对抗性网络由几个机器学习框架组成，由Ian Goodflow和他的同事于2014年6月构建。这项技术基于两个神经网络，它们以零和游戏的形式相互竞争。一个神经网络从给定的分布集生成伪随机图像，第二个神经网络(CNN鉴别器)基于训练集确定图像的可信程度。像其他电视网一样，GAN是根据某些绘画或艺术品进行培训的。在这种情况下，它们中的一些是人造的，一些是假的。如果第二个神经网络认为创建的艺术品可信(看起来像是人工创作的艺术品)，那么结果就是图像。

• 神经风格迁移

在创作艺术品时使用的另一种技术是基于神经风格转移。它基于CNN神经网络，基于图案库，生成与图案风格接近的图像。让我们仔细看看算法：该技术中的输入由两个图像组成，一个是内容图像，一个是样式图像。可以有许多样式的图像。并且输出是风格化的内容图像。这项技术非常流行，并在现代移动应用中使用。此外，在您的程序中实现该模型非常容易–例如，有一个Python框架TensorFlow，它允许您轻松地实现这一点。因此，任何具有基本编程技能的人都可以以印象派或超现实主义风格创作自己的艺术作品。今天，你不一定要从艺术学校毕业，也不一定要成为高级程序员才能做到这一点。

当然，还有其他技术可以用来创作艺术，每一种技术的创造性程度都不同。因此，基于GaN的CAN技术在创建输出图像的过程中也会产生随机图像，因此更具创造性。因此，Al的自治程度可能会有很大的差异。因此，人工智能和人类之间的差距缩小了。

结论

人工智能会取代人类吗？一方面，现代人工智能还没有达到自始至终自主发明创造一件艺术品的程度。现代神经网络只能分析大量的作品，并在此基础上创造新的东西。因此，分析的“模板”可以是任何艺术作品，如毕加索、雷诺阿、达利、蒙克或当代艺术家的画作。它们也可以是图画和照片。因此，神经网络没有自己的想象力。

另一方面，如果人工智能是由人类创造的，它将给艺术世界和创意领域带来深远的变化。这些技术使艺术更加多样化。人工智能创造的艺术不应被视为与艺术竞争。它必须被认为是能够支持人类发展创造力的技术。即使在今天，一些艺术家仍然使用神经网络来改进他们的作品，而不是简单地利用现成的艺术作品来生成新的图像。因此，创意和技术之间的界限一年比一年变得越来越模糊。