在藝術史上曾經做過一個實驗，這是一個很罕見的實驗：藝術評論家Tom Lubbock根據(jù)規(guī)則繪制一些蒙德里安風格的畫。他創(chuàng)作了幾張抽象畫，看起來很像蒙德里安的作品，只是不太好。實驗得出的結論就是蒙德里安為畫作增加了一些獨特的氣質，我們無法按規(guī)則模仿出來，可能是視覺上微妙的平衡，也可能是色彩的搭配。
藝術批評家像Lubbock一樣進行實用性研究是相當罕見的，有許多人（并非藝術評論家）在做同樣的事：我們管這些人叫偽造者、抄襲者或者學徒。藝術品中模仿之作并不少見：人們根據(jù)蒙德里安、莫奈或其它發(fā)起人的風格繪制畫作。藝術歷史學家終其一生給藝術家分類，比如“波提切利圓”“ 卡拉瓦喬的追隨者”等等類別。很顯然機器可以在某個層面上進行創(chuàng)作：它們可以繪制派生藝術品（99.9%的人類藝術家都是這樣做的）。那么機器有能力打破這種限制嗎？
讓AI學會配色
關于這點Cohen思考了很多。2010年Cohen曾發(fā)表過一篇演講，當時他從相反的方向來看待問題。AARON的創(chuàng)造力難道不明顯嗎？Cohen說：“我不需要繼續(xù)輸入信息，它就可以繪制無數(shù)的圖片，比我更擅長使用色彩，當我躺在床上時它就在作畫。”“有人問，這是他自己創(chuàng)作的嗎？”“沒錯，程序是我寫的，我制定了規(guī)則，程序只是簡單的遵守規(guī)則，這樣說完全正確。程序本身就是規(guī)則。”
然后，AARON就像文藝復興時期、巴洛克時代的工作室一樣自己作畫。根據(jù)Cohen的指引，AARON可以確定主題，相當于自動模式的魯本斯工作室。在最開始的幾年，AARON只是繪制輪廓，Cohen會挑選出一些作品，有時還親手配色。20世紀80年代時，Cohen開始教AARON使用色彩。最終，Cohen制定了一套規(guī)則讓AARON配色，效果不盡人意。他的第一套解決方案由一長串指令組成，指令介紹了人類藝術家在特定情境中是怎么做的，可惜的是指令并非總是管用。
最終，他開發(fā)了一套簡單的算法教AARON使用色彩。在不同的色彩搭配上人的想像力是有限的，但是我們的反饋系統(tǒng)很棒。人類藝術家注視著畫作，當繪制工作步步深入時，他可以決定畫中的向日葵到底用什么樣的黃色陰影更好。AARON沒有視覺系統(tǒng)，Cohen設計了一套算法，隨便給一張圖片，它就可以在色調、飽和度等方面作出平衡。
那么機器能夠像Rembrandt或者畢加索一樣富有創(chuàng)造力嗎？要做到這點，Cohen認為機器必須先要學會自我感知。未來可能會，也可能不會。Cohen說：“如果沒有形成自我感知，機器的創(chuàng)造力將永遠不能與人類相提并論。”在整個過程中藝術家需要讓社會、情緒、歷史、心理、生理等因素相互作用，光是分析如此復雜的過程就比登天還難，更別說復制了。藝術家繪制了一張畫，在人類的眼睛看來之所以意義深遠，原因正在于此。
Cohen還說，某一天隨著進化的深入，機器也許會變得同樣敏感，即使這一天沒有到來也并不意味著機器就一定與創(chuàng)作無緣。從Cohen的個人經歷來看，AI為藝術家提供的幫助已經超出了助手或學徒的范疇：它已經成了新的創(chuàng)作合作者。（格林）
via techreview
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