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在之前的節(jié)目中，我跟你探討過人工智能會如何改變我們的工作這個話題。在那期節(jié)目中，我談到了有些藝術(shù)創(chuàng)作類的工作有可能會被人工智能所取代，但我沒有展開談。今天，我想要深挖一下這個話題，我們來談一談，未來的人工智能會在多大程度上影響人類的藝術(shù)創(chuàng)作。

由于藝術(shù)創(chuàng)作是一個非常大的門類，有幾乎無數(shù)種表現(xiàn)形式，我不可能都談，我今天會聚焦到繪畫、音樂和電影這三種藝術(shù)形式上，看一看這三個行業(yè)中的人工智能正在做些什么，又會如何發(fā)展。

在談具體的藝術(shù)形式之前，我先跟你講一小段令我非常感概的歷史，你會看到我們的舊有認知是如何被不斷顛覆的。

對藝術(shù)的迷之自信

在很長一段時間，幾乎所有人都非常自信地認為，藝術(shù)是人工智能永遠也沒法學(xué)會的東西。因為藝術(shù)這個東西，很顯然并不是一道計算題。同樣的風(fēng)景，在不同藝術(shù)家的眼睛里，完全是不同的畫作，即便是同一位藝術(shù)家，如果心情不同，也不可能畫出同樣的畫來。藝術(shù)作品的好壞，似乎完全只能靠人類的主觀直覺來判斷，他是純主觀的，無法給出一個精確的定量指標。

人工智能能夠處理濾鏡、學(xué)會修圖但是卻永遠學(xué)不會什么是創(chuàng)作。藝術(shù)家之所以會創(chuàng)作，是因為他有創(chuàng)作和表達的沖動。人工智能計算能力再強，如果沒有這種表達的沖動，它又如何能創(chuàng)作出一幅畫來呢？就是因為這些理由，在很長一段時期，絕大多數(shù)人都堅定地認為，藝術(shù)創(chuàng)作將是人工智能永遠無法攻克的堡壘。

但是，就有那么一些數(shù)學(xué)家和計算機科學(xué)家不這么想，他們堅定地認為，凡是人能創(chuàng)造出來的東西，就一定能用算法來模擬。

算法的威力

歷史一次又一次地證明，計算機科學(xué)家總是能給我們帶來震撼。例如，我們曾經(jīng)堅定的認為，下國際象棋是一種藝術(shù)，然而在計算機深藍看來，那只是一道計算題而已。于是，深藍在國際象棋上戰(zhàn)勝了人類。后來，人類又說，圍棋才是真正的藝術(shù)，人工智能在圍棋上將永遠無法戰(zhàn)勝人類。然而，事實是，在圍棋程序阿爾法 Go 看來，圍棋也不過就是一道計算題而已，于是，人類又輸給了阿爾法 Go。

不管是深藍還是阿爾法 Go，讓他們大顯神通的都是“算法”，它不斷地把我們認為的“藝術(shù)”成功轉(zhuǎn)換成一道道人工智能精通的“計算題”。

關(guān)于算法，我的感受是，不看不知道，一看嚇一跳。第一次讓我對算法產(chǎn)生敬畏大約是在四五年前，那是我第一次從一本叫《大數(shù)據(jù)》中的書中了解了機器翻譯算法的進化史。

關(guān)于機器翻譯，最初的時候，人們都認為，如果沒辦法對自然語言進行理解，就別想搞定“翻譯”這個職業(yè)。所以，搞機器翻譯的公司首先想到的就是要聘請語言學(xué)家，人人都認為這是天經(jīng)地義的。但是，谷歌翻譯團隊的一句話讓我震撼了，大意是這樣說的：我們每解聘一位語言學(xué)家，翻譯的質(zhì)量就上一個臺階。

這完全顛覆了我的固有認知，一個驚人的事實是，做人工智能翻譯的頂級團隊中不需要語言學(xué)家，甚至不需要有人懂外語。

算法工程師的做法是這樣的，他們先讓人工智能閱讀大量的書籍，人工智能雖然不知道書里說了些什么，但是它可以把任意相鄰兩個詞出現(xiàn)的頻率統(tǒng)計出來。人工智能看過的書越多，每一個詞出現(xiàn)的概率就統(tǒng)計的越準確。

一個句子里的所有詞出現(xiàn)的概率相乘，就是這個句子可能出現(xiàn)的概率。人工智能會比對一個句子所有可能的翻譯方法，然后輸出那個最有可能出現(xiàn)的句子。你看，人工智能看不懂書，也能把句子翻譯正確，這就是算法的威力。

好了，有了上面這些知識的鋪墊?，F(xiàn)在我再來跟你說，做藝術(shù)創(chuàng)作其實跟翻譯一樣，機器也不需要“懂”繪畫，同樣可以創(chuàng)作出讓人覺得藝術(shù)感十足的作品。你大概就不會感到十分吃驚了。

那么，計算機科學(xué)家到底是怎么解決人工智能繪畫問題的呢？在給你揭曉答案前，我們先來看一個新聞。

AI 畫家

2018 年 10 月 25 日，一幅名叫《愛德蒙·德·貝拉米》的肖像畫在佳士得拍賣會上拍出了 43 萬 2 千 5 百美元的高價。這幅畫上畫著一位身穿白襯衫和黑西裝的男子，身材略微有些發(fā)福，臉上的五官也有些模糊，但是從這幅畫的色彩和筆觸看起來，這確實就是一幅地道的油畫作品。

這是一幅完全由人工智能算法生成的畫。除了用于人工智能學(xué)習(xí)的 15000 幅作品是人工挑選的以外，整個作品的創(chuàng)作過程，都沒有人的參與。創(chuàng)造這個人工智能的小組成員還把生成這幅肖像畫的主要算法當作簽名，寫在了這幅畫的右下角上。

圖：《愛德蒙·德·貝拉米》

到底是什么樣的算法這么厲害，它的原理又是什么呢？說句實話，當我第一次知道了這個算法的原理后，真的有一種“哎呀，真巧妙，我怎么想不到”的感概。這世界上有很多發(fā)明都像是一層窗戶紙，沒有捅破之前覺得很厚，一捅破才發(fā)現(xiàn)并不復(fù)雜。

汪詰

這個算法的全稱叫“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”，簡稱 GaN。之所以把這個算法叫做生成對抗網(wǎng)絡(luò)，是因為這個算法真的就是由互相對抗的兩部分組成的。這個算法的原始設(shè)計者名叫古德費羅，是一名在谷歌工作的算法工程師。

圖:GAN 訓(xùn)練算法流程

據(jù)說，有一次聚會中，他和朋友多喝了幾杯，在聊天的過程中，古德費羅突然提到，如果讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相競爭，會發(fā)生什么事呢？

有了想法就立即動手。古德費羅設(shè)計了兩個互相競爭的算法，

一個算法叫做生成器，
另一個算法叫做鑒別器。

生成器就像是一個作者，它只負責(zé)不停地創(chuàng)作。
而鑒別器就像評論家，它只負責(zé)不停地按照自己的標準打分。

而作者不斷地從被打的分數(shù)中嘗試尋找提高分數(shù)的改進方向。就這樣，在不斷地對抗中，作品的分數(shù)就會越來越高。

負責(zé)這個項目的小組成員杜普雷說：

“

“把這些算法用于畫畫，最初只是源于一個靈機一動的想法。我們現(xiàn)在證明了自己的觀點，那就是算法確實是可以模仿人類的創(chuàng)造力的?！?/span>

”

你可能還是不能完全理解這個算法的工作原理，我再給你講的通俗一點。

首先，計算機科學(xué)家先訓(xùn)練一個評價程序，就是讓這個程序盡可能多的讀取全世界的各種畫，有名畫也有小學(xué)生畫，每一幅畫都有一個得分，這個得分不一定是某一個人給出，還可以綜合考慮這幅畫的知名度、拍賣價格等等?？傊u價程序通過大數(shù)據(jù)自己找出畫的數(shù)字特征和分數(shù)之間的規(guī)律。

然后，機器作者在創(chuàng)作第一幅作品的時候，什么都不管，只不過隨機地在畫布上畫一些線條、色塊上去。然后評價者就給它打分，分數(shù)當然很低嘛。兩個程序就這樣，一個作畫，一個打分，創(chuàng)作者積累的數(shù)據(jù)越多，它就會不斷地朝得分高的方向自然演化。這個又需要用到遺傳算法，很像是繪畫的進化論。

實際上，GaN 算法的設(shè)計思路非常有價值，用來畫畫，只是 GaN 算法應(yīng)用的冰山一角而已。它還可以做更多模仿人類創(chuàng)造力的事情。

只是目前來看，人工智能的繪畫水平還比較低，離超越人類還有一些距離。從科學(xué)原理層面上來看，GaN 算法肯定不是人工智能繪畫算法的終點，未來肯定還會有很多更巧妙和新穎的算法被用于人工智能的繪畫創(chuàng)作。

圖：google 人工智能繪畫

不過，從技術(shù)飛輪三個條件的角度來看，人工智能的繪畫水平可能并不會發(fā)展的十分迅速。因為，它沒有通過技術(shù)飛輪的第二項檢測，即有旺盛的市場需求。我實在沒想出來，一個能自己作畫的人工智能程序能滿足人類的哪一個需求，這個需求必須是普遍的、旺盛的，能產(chǎn)生巨大經(jīng)濟效益的。

所以，我的預(yù)言是，作為一項技術(shù)來說，它還是會不斷地發(fā)展，這些人工智能畫家們肯定還會繼續(xù)發(fā)表自己的作品，但在未來的很長一段時間里，它們與千千萬萬默默無聞的人類畫家一樣，不會成為藝術(shù)巨匠，更不會引領(lǐng)人類的審美潮流。

繪畫的藝術(shù)陣地并沒有丟失，這對于從事繪畫的藝術(shù)家來說，算是一個好消息。但是，接下去我要說的兩個藝術(shù)創(chuàng)作領(lǐng)域，可就沒有那么幸運了。

好，講到這里，我們先放松一下，一起來聽一小段音樂。

AI 音樂家

不知道你聽起來的感受怎么樣，作為一個曾經(jīng)的古典發(fā)燒友，如果讓我評價這段音樂，我覺得這是一段水平平庸的古典交響曲，但不難聽。但是，當有人告訴我說，這段音樂完全是由算法自己作曲、配器的，我依然震驚了。沒想到這個時代已經(jīng)悄悄來臨了，人工智能創(chuàng)做的音樂，已經(jīng)能與人類作曲家分庭抗禮了。

如果深入思考一下，會發(fā)現(xiàn)，音樂首先被人工智能所突破不奇怪。因為音樂比起繪畫，有兩點明顯得弱勢。

第一，繪畫是一組平面的信息，是 2 維的，而音樂是一個線性的信息，是一維的。減少了一個維度之后，信息量就大大降低了。人工智能想要從線性的音樂流中發(fā)現(xiàn)創(chuàng)作規(guī)律，要比在畫作中發(fā)現(xiàn)規(guī)律要容易得多。

第二，現(xiàn)在所有的音樂全部都是高精度數(shù)字化的，而繪畫作品，特別是古典繪畫作品，可供人工智能學(xué)習(xí)的只是照片和掃描稿。即便是數(shù)字繪畫作品，也都是合并了圖層的。人工智能只能通過看繪畫結(jié)果來學(xué)習(xí)。對于繪畫的創(chuàng)作過程，人工智能完全一無所知。但是音樂完全不同，那些高保真的音樂文件中，幾乎包含了所有的信息。這等于說，人類把關(guān)于音樂的全部知識，都開放給人工智能去學(xué)習(xí)了。

在人工智能強大的算力面前，音樂這門藝術(shù)，早就變成了一道計算題了。大多數(shù)人可能都不知道，現(xiàn)在人工智能的作曲水平已經(jīng)可以和一流的人類作曲家相媲美了。但是很多人不知道這一點的原因，也好理解，就是因為即便我們聽到了人工智能創(chuàng)作的音樂作品，你也根本聽不出來?；蛘哒f，可能你花錢請人創(chuàng)作的音樂，作曲的人其實是在人工智能創(chuàng)作的基礎(chǔ)上做了一些改編，但是你又哪里能知道呢？

在一個叫做愛娃的網(wǎng)站上（https://www.aiva.ai），你只需要花 14 到 39 歐元每個月的價格，就可以無限次地請愛娃幫你創(chuàng)作指定風(fēng)格、指定長度的音樂，想要多少有多少。你前面聽到的那段音樂，就是愛娃創(chuàng)作的。說實話，我前不久還花了一筆不小的錢，具體多少就不說了，在某網(wǎng)站上購買一次人工音樂創(chuàng)作服務(wù)。這兩天因為做這個選題，我看到了愛娃的價格和品質(zhì)后，我的內(nèi)心是有點崩潰的。同時，我也為音樂創(chuàng)作這個行業(yè)，感到深深的危機。

愛娃背后的技術(shù)，叫做多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強化學(xué)習(xí)。這種算法的工作模式與作曲家的工作模式很類似。它們先是去分析大量現(xiàn)存的音樂作品，然后嘗試將音樂作品進行分類。也就是說，你可以給愛娃聽任何音樂，但它自己則在聽完之后，自動的把貝多芬和巴赫的曲子分開。然后，愛娃會建立更深層次的模型，來尋找同類樂曲中的藝術(shù)規(guī)律。

根據(jù)研究小組的說法：

“

“通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強化學(xué)習(xí)，愛娃已經(jīng)能夠抓出音樂理論的規(guī)律，而不僅僅停留在現(xiàn)有音樂作品的分析上。”

”

最重要的是，從技術(shù)飛輪的角度來看，人工智能的音樂創(chuàng)作水平用不了多久，一定會對人類的作曲家形成碾壓的優(yōu)勢，就好像阿爾法 go 碾壓了人類的棋手那樣。

為什么？因為技術(shù)飛輪已經(jīng)在轉(zhuǎn)動了。科學(xué)原理沒有瓶頸，巨大的市場需求。要知道每年有多少影視劇、廣播劇、舞臺劇需要原創(chuàng)音樂，原創(chuàng)音樂的市場是巨大的。本期節(jié)目的背景音樂其實全部都是愛娃創(chuàng)作的，你聽出來了嗎？而且我相信，人工智能還會侵襲歌曲演唱市場。我也實在沒找到任何不能用錢解決的阻力。

所以，未來，這個市場必然是人工智能的天下，可能用不了 20 年，人類作曲家將會列入非物質(zhì)文化遺產(chǎn)的保護清單中，就像保護民間藝人一樣。

AI 電影剪輯

說完了作曲，我們再來說說電影剪輯。沒人否認，電影是藝術(shù)，而電影的好壞，剪輯非常非常重要。有很多優(yōu)秀的導(dǎo)演，在出道以前，都曾經(jīng)是優(yōu)秀的剪輯師。有些風(fēng)格獨特的電影導(dǎo)演，在拍攝期間甚至不提供電影腳本，他們完全憑感覺拍攝素材，然后依靠后期剪輯來完成創(chuàng)作。毫不夸張地說，導(dǎo)演有一半的工作量是鋪在了后期剪輯上。

那么，電影剪輯這種又是敘事、又是審美的復(fù)雜工作，在人工智能眼里，是不是也會被看作一道數(shù)學(xué)題呢？從目前的情況看來，是有可能的。

我之所以說很有可能，是因為目前的人工智能還沒能獨立的完成一部優(yōu)質(zhì)電影的剪輯工作。也就是說，

從成績上看，人工智能還沒有拿得出手的電影剪輯作品。
不過從科學(xué)原理上看，人工智能可能已經(jīng)找到了電影剪輯的門道。

電影剪輯正在變成一道純數(shù)學(xué)問題。

2016 年有一條很出名的新聞：

IBM 沃森制作出全球第一部 AI 操刀的電影預(yù)告片，當然，這也可以算作電影的宣發(fā)方為科幻電影《摩根》做的一次巧妙的營銷。

我也看了這部 AI 剪輯的預(yù)告片，和同樣是這部電影，人工剪輯出的預(yù)告片相比，那還是有明顯的差距。但這個不重要，誰都知道蹣跚學(xué)步的小孩前途不可限量，這也可以看做是人工智能侵襲電影剪輯領(lǐng)域的一次標志性事件。

現(xiàn)在，很多短視頻 APP 都在努力研發(fā)自己的人工智能剪輯技術(shù)，對于不需要展現(xiàn)故事情節(jié)的宣傳型短視頻，人工智能獨立完成的作品，水平與人工剪輯已經(jīng)差距不遠了。如果大家用蘋果手機的話，一定會對相冊中的“回憶”功能印象深刻。蘋果自動剪輯出來的回憶小視頻，在我看來，已經(jīng)超過了大多數(shù)人類剪輯師。

但是，電影與音樂的最大差別是，在創(chuàng)作音樂作品時，只要大致的把握一下音樂的風(fēng)格就可以了，而電影是有故事情節(jié)的，在不理解電影故事情節(jié)的前提下，想要運用好鏡頭語言，似乎只用當前已知的算法還不太行。換句話說，人工智能電影剪輯，目前在算法層面上是存在的瓶頸的。視頻剪輯行業(yè)是一個勞動強度大，同時對個人能力要求很高的行業(yè)。所有有這類特征的行業(yè)，對人工智能的需求都會非常旺盛。

所以，我的觀點是，目前人工智能剪輯電影或者電影預(yù)告片的技術(shù)還在等待算法上的突破，一旦算法有所突破，那么飛輪就一定會飛快地轉(zhuǎn)動起來。又一個職業(yè)將不復(fù)存在。

預(yù)測

最后，讓我來開點腦洞，用一些科幻的思維來暢想一下有可能在未來 20 年發(fā)生的事情，不過，以下純屬暢想，不要太認真。

想像一下，就在未來的 5 年后的一個早晨，你打開微信后突然發(fā)現(xiàn)，朋友圈被各種各樣的音樂分享瘋狂刷屏。原來，這是一個名叫人人作曲的 APP 突然走紅。

輸入你喜歡的樂器
輸入你期待的風(fēng)格
再輸入你想表達的情緒

只需要花費幾分鐘，一首獨一無二的音樂作品就這樣誕生了。一個全民作曲的時代就這樣被開啟了。

沒過多久，更多的作曲類娛樂軟件開始崛起，一些軟件推出了填詞和人聲演唱功能。如果你在作曲之前提供了歌詞，并且指定好演唱風(fēng)格，創(chuàng)作好的作品就不再是一首純音樂作品，而是一首歌曲了。你還可以在線提交自己的聲音，那么最終的歌曲，就完全是用你自己的音色演唱的了。

10 年后的某一天，又一幅人工智能創(chuàng)造的畫作在拍賣會上賣出了 500 萬元的天價。不過，這一次賣出的這幅畫并不是一張印刷品，而是一幅貨真價實的油畫。這幅油畫由一個創(chuàng)造畫作的人工智能和一臺繪畫機器人共同完成。人工智能一邊創(chuàng)作，機器人一邊用真正的畫筆在畫布上繪畫。但這次活動本質(zhì)上是某一家高科技公司的公關(guān)活動，向世人展示他們的技術(shù)水平。

有一天，你的手環(huán)上突然彈出了一則廣告。廣告讓你邀請你的愛人，一起用你們兩個人最近一年的心跳、步伐等生理數(shù)據(jù)打造一件獨一無二的情侶項鏈。你被這項創(chuàng)意深深的打動了，于是果斷的點下了邀請按鈕。于是你創(chuàng)造了你的第一件私人數(shù)碼雕塑。

20 年后的某一天，一部名為《我是 AI》的紀錄片引起了大眾的關(guān)注。

這部超長的紀錄片從圖靈測試開始一直講到人工智能的藝術(shù)創(chuàng)作。最重要的是，人類在這部紀錄片中什么都沒有做，所有的素材也是 AI 從網(wǎng)上爬來的。這是一部完全由人工智能獨立創(chuàng)作的作品。而這部作品講述的，正是人工智能自己的故事。

結(jié)語

在未來，科技與藝術(shù)之間的界限正在變得模糊不清。為了探索和解釋這個世界，人類發(fā)明了藝術(shù)和科學(xué)。它們代表著感性和理性，站在好奇心的左右兩邊?；蛟S藝術(shù)與科學(xué)曾經(jīng)涇渭分明，但它們現(xiàn)在卻正以驚人的速度合二為一，把我們引向美好的未來。

好，這就是本期的未來科技體驗館，我是汪詰。下周，我就要帶你離開地球，飛向浩瀚的太空，讓我們一起去看一看太空旅行在多遠的未來，會成為我們每一個普通人都可以消費得起的旅游項目。

那咱們下期再見。

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