AI（人工智能），这一词已经几十年来被科幻小说描述过无数次。其未来色彩随着科技的发展已驻扎到社会日常：生物医疗、自动驾驶、智能家居等；甚至需要人类创意的领域：艺术，也可以用AI“高效率”地完成作品。
能够自由思考、自主学习甚至体验情感的机器被重新想象成不同的形式实现人类需求。当我们使用AI进行绘画创造的时候，其背后的逻辑到底是什么？本文将从3个方面讨论AI绘画：发展史、此技术引发的争议以及对未来的展望。
人工智能并不是在21世纪从无到有，最早的“火种”可以追溯到五千年前。
+ 公元前 3000 年-会说话的结
+++ Quipu
古代印加人使用一种被称为Quipu（“会说话的绳结”）的结绳记事方式来收集数据，并记录从人口普查信息到军事组织的一切事务。这种计数方法在代数诞生之前的几个世纪就已被使用。它在视觉美学上错综复杂，在内部逻辑上也足够强大，以至于它可以被视为计算机编程语言的先驱。
+ 1842 年-诗意的科学
Ada Lovelace，经常被称为计算机科学之母，在帮助研究人员Charles Babbage执行“分析引擎”算法时，她突然迸发出 "诗意的科学 "的想法，会不会有一种机器可以超越计算的功能——计算机可以用来制造艺术吗？
+++ Ada Lovelace肖像，图片来自computerhistory.org
“分析引擎”实际上是受到提花织机系统的启发。
+++ 提花织机模型（比例 1:2），1867 年。摄影：Science Museum/SSPL/Getty Images。
+ 1800 年-提花织机通过穿孔卡指令来确定是否缝合
本质上是一个二进制系统。这个机器彻底改变了纺织业。1836年，提花机的发明者Joseph Jacquard的肖像，在提花机上被24000张打孔卡织成了织锦，这可以被视为第一个数字化的图像。
+ 1968 年-控制论的意外发现
20世纪60年代的艺术家受到 "控制论 "创作的影响，许多人创造了 "人工生命 "的艺术作品，这些作品的行为方式与生物类似，或者开始将系统本身视为艺术作品。
1968年伦敦当代艺术学院的 "控制论的偶然性 "展览中。参观者可以选择笔的颜色和位置，以及机器人机器运行的时间长度，通过动态雕塑创造一个新鲜的抽象艺术作品。
+++ «Cybernetic Serendipity», 1968，图片来自 medienkunstnetz.de
+ 1973 年-自主图片机
1973 年，艺术家Harold Cohen开发了一种算法，使计算机能够以自由且不规则方式进行绘画。它被称为 "Aaron"，是最早的自主图片创造者的之一--Aaron不是随机创造前人的抽象，而是被编程来画具体的物体，Cohen发现他的一些指令产生了他以前没有想象过的形式；他设置了一些指令，让机器自行决定创造出艺术性的图片。
+++ Harold Cohen at the San Francisco Museum of Modern Art in 1979.图片来自nytimes.com
尽管机器仅限于以 Cohen 编码的艺术家自己的绘画风格进行创作，但它能够以这种风格产生无限量的图像。
+ 20 世纪后期
随着个人电脑的繁荣，该领域开始更快地发展，这让不拥有技术背景的人也可以玩软件和编程。
随着大量创作者的涌入，人们不再满足于将人工智能用于视觉效果的生成。艺术家们开始使用 AI 算法来生成音乐并创造新的诗歌形式。人工智能生成的艺术也开始用于机器人领域。机器人被编程来创作绘画和雕塑。
今天，人工智能生成的艺术被用于各个领域，包括广告、建筑、时尚和电影。人工智能算法用于创建逼真的图像和动画。人工智能生成的艺术也被用来创造新形式的音乐和诗歌。
艺术领域的AI有两种创作模式：使用其他现有艺术风格生成新艺术作品（GANs）和使用深度神经网络将一件艺术品的风格转移到另一件艺术品（NST）。
NST于2015年首次被提出，即为了获得输入图像风格，使用了最初设计用于捕获纹理信息的特征空间。
+++ 图片来自v7labs.com
作者捕获了图像的纹理信息而不是全局排列。
2014年，GANS被用于表示两个相互对抗的神经网络互相学习并生成新图像。例如生成字体、不存在的人脸、动漫角色创作。
+++ 字体
+++ 不存在的人脸图像
+++ 动漫角色创作
将近10年后，AI绘画取得了难以置信的发展。2022年，美国科罗拉多州博览会的绘画比赛上，数字艺术家们被一个不会画画的人打败了——杰森·艾伦。此“数字艺术/数字摄影奖”组的评委被一组色彩绚丽、构图精致、风格复古却未来的数字绘画吸引。
获得第一名的杰森·艾伦用AI绘画程序Midjourney创作了这组美妙绝伦的作品。在得知他用AI生成的之后，业界大批艺术家强烈反对并指责他是作弊的艺术家。杰森·艾伦为自己的作品辩护，说他已经明确表示他在提交作品时就已经标明这是用人工智能创作的，他没有在作品的创作起源上欺骗任何人。
“我不会为此道歉，”他说。“我赢了，我没有违反任何规则。”
AI 生成的艺术已经存在多年。但去年发布的工具——例如 DALL-E 2、Midjourney 和 Stable Diffusion——让业余爱好者只需在文本框中输入几个词即可创建复杂、抽象或逼真的作品。
这些AI程序让许多艺术家对自己的职业未来感到紧张。他们提出了很多目前无法有定论的问题。如果AI可以创作的话，还会有人为艺术付费吗？从伦理上来看，AI 生成艺术本质上是不是一种高科技剽窃形式？
获奖后，艾伦将他获奖作品的照片发布到 Midjourney Discord 聊天室。人们在Twitter上议论这组作品并产生了强烈的反对。
一位 Twitter 用户写道：“我们正在眼睁睁地看着艺术的死亡在我们眼前展开。”
“这太恶心了，”另一位写道。“我明白 AI 艺术是如何有益的，但通过生成艺术来宣称你是一名艺术家？绝对不。”
但是也有一些艺术家为 Allen 先生辩护，称使用 AI 创作作品与使用 Photoshop 或其他数字图像处理工具没有什么不同，仍然需要人类的创造力给正确的提示来生成获奖作品。
负责监督州博览会的科罗拉多州农业部发言人奥尔加·罗巴克 (Olga Robak) 说，艾伦在提交他的文章时已经充分解释了 Midjourney 的参与；该奖项的规则允许任何“使用数字技术作为创意或展示过程的一部分的艺术实践”。·罗巴克说，这两个类别的评委一开始并不知道 Midjourney 是一个人工智能程序，但评委们随后都告诉她，即使知道，他们也会授予艾伦先生最高奖项。
对新的艺术创作技术的激烈讨论并不是什么新鲜事。曾几何时，许多画家对照相机的发明感到恐惧，他们认为这是对人类艺术的贬低。（查尔斯·波德莱尔，19 世纪的法国诗人和艺术评论家，称摄影为“艺术最致命的敌人”。）
AI不会被人类常识和思维惯性所限制，其发散性创作可以帮助部分艺术家创作更多的灵感。
+ AI生成的艺术作品的利与弊
优点：
1. AI可以高效率创作
人工智能创作的内容不需要大量的人工。这样一家公司可以只用几个员工就可以运营。AI的内容创作更快、更好且成本更低。因此公司能高效盈利。
2. 即使没有天赋的人也能接触到
并不是每个人都有幸拥有传统艺术的技能和天赋。对于想要释放自己的创造力的人来说，AI艺术是一个很好的方式，能让他们找到新的乐趣。
3.个性化变得轻而易举
仅仅需要输入一些关键词，艺术家可以轻松地为不同的客户和受众定制制作内容，而不用花大量时间思索设计。
缺点：
1. 对设计师工作的威胁
这些AI算法比人类更快、更高效。设计师会担心这些AI的强大会取代他们。
2. 黑与白，不能做灰色
AI生成的内容都是二元论的。它只能分辨好和坏，但它不能告诉你灰色地带。AI缺乏提供辩证性思维的能力。这种灰色地带只能由人类来思考。
3、想不出新点子，缺乏常识
AI创建的内容基于现有数据和事实。它想不出新的点子。它围绕积累的数据和输入的信息开展工作。自动化内容可能缺乏常识。算法的混合计算可以使红地毯变成蓝色或羊毛披肩涤纶。但是AI 看不到线条、圆圈、正方形或颜色。它不知道纹理的感觉。
4. 艺术作品中的情感表达
不管AI自主学习能力多么出色，事实却是机器生成的内容不是主观的，并且缺乏发表意见的艺术。虽然机器可以像专业人士一样谈论产品的外观和功能，但它不能真正就某个主题或产品提出论点或给出意见。艺术家的创作会集结作家本人的经历，以让观众沉浸其中，这具有机器无法比拟的情感品质，AI永远达不到。
+ 小结
AI生成的内容缺乏情感。虽然内容读起来很棒，但内容无法引起共鸣或深入对话。
对于艺术家来说，AI创作总体还是有可取之处，因为它可以对人类现有的几千年文明进行迅速收集和学习、融合和重塑。不管是用来灵感启发还是提高创作效率，艺术家都可以把它视作一个好用的工具。
当一个技术利大于弊时，人们就不会对它产生恐惧，而是在未来不断完善它的体系框架和法律，保护部分群体的权益。技术的发展是为了人类服务，让生产更高效，AI的未来会越来越成熟，也能为人类提供更多便捷。
Reference
1.How Did A.I. Art Evolve?
https://news.artnet.com/art-world/artificial-intelligence-art-history-2045520
2.AI-Generated Art: From Text to Images & Beyond [Examples]
https://www.v7labs.com/blog/ai-generated-art#h5
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