AI会画画了，艺术家会消失吗？

原创 钱振兴 复旦大学出版社

以前，计算机只能画一些简单的图形。后来，科学家们发明了更厉害的技术，让计算机可以学习、思考，早期的计算机艺术逐渐演变为利用机器学习和神经网络生成艺术作品，就像我们人类一样，甚至可以自己“创作”。今天，AI已经可以创作出各种各样的漂亮图片、动听音乐，它不仅是创作工具，还是艺术家的合作伙伴。

继《计算机教授给孩子讲历史》与《计算机教授白话人工智能》之后，复旦大学计算机科学技术学院钱振兴教授又为大家带来全新的《计算机教授跟孩子聊AI与艺术》！

《计算机教授跟孩子聊AI与艺术》

钱振兴 著

李又顺 策划

刘西越 责编

从建筑、雕塑到绘画，他在书中历数古往今来的经典艺术作品，引导小朋友们了解艺术领域的基础知识，发现与探索AI在艺术领域的可能性。

在这本书中，钱振兴教授用AI与艺术的对话，开启了一个极为有价值的讨论：在AI时代，如何增进人类的创造力?

AI在艺术领域的发展

01

AI在艺术领域的早期探索

（20世纪50 ～ 70年代）

人工智能与艺术的早期探索可以追溯到20世纪50年代，计算机技术刚刚兴起的时期。虽然早期计算机很“笨”，只能画一些简单的线条和图案，但已经很了不起了。20世纪70年代，哈罗德 · 科恩（Harold Cohen）开发了程序AARON（亚伦），能够自动生成抽象绘画，这幅作品被认为是数字绘画的开创之作，奠定了数字艺术的基础。

02

数字艺术与算法艺术

（20世纪80 ～ 90年代）

计算机图形学的快速发展使得艺术家能够通过编程来创造新的视觉作品，出现了大量利用算法生成的艺术形式。艺术家们可以用计算机画出更复杂的图形，比如用算法做出漂亮的分形图案，或者用数据做出有趣的视觉艺术作品。人们还开始尝试用AI创作音乐。如作曲家大卫 · 科佩（David Cope）开发了EMI（Experiments in Musical Intelligence，音乐智能的实验）来自动化生成古典音乐风格的作品。

03

机器学习与神经网络艺术

（21世纪10年代）

到了2010年左右，深度学习和神经网络的兴起极大地推动了AI在艺术领域的应用，特别是生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）的发明，使得AI开始具备生成各种艺术作品的能力。它可以用“深度神经网络”学习大量的图片和音乐，然后自己创作出新的作品。就像一个神奇的魔术师，GAN能让AI创作出很像真人的肖像画，这些作品越来越逼真，也越来越有创意！值得注意的是，2018年，法国艺术团体Obvious通过AI生成了一幅名为《埃德蒙 · 德 · 贝拉米肖像》（Portrait of Edmond de Belamy）的肖像画，在佳士得拍卖行拍出了43.2万美元，标志着AI生成的艺术作品获得了主流认可。

04

当代应用与AI协作艺术

（21世纪20年代及以后）

当前，AI艺术热潮源于海外AI技术在图像生成领域的革命性进步。现在，有很多强大的AI工具，例如Midjourney、DALL-E 3和Stable Diffusion，它们以其惊人的艺术效果和可绘制“万事万物”的无限性，在短短半年时间里，吸引了来自全世界数千万注册用户的实际参与，以及数亿人的关注。它们可以根据你的文字描述创作出各种各样的图片。你告诉AI想画什么，它就能帮你画出来。

例如，下图所示的《太空歌剧院》就是由Midjourney生成的。它充满了玄幻色彩，仿佛将歌剧表演搬到了外太空。该作品还在2022年美国科罗拉多州的一场美术比赛中荣获了“数字艺术”奖项。

《太空歌剧院》

未来，AI艺术会变得更加神奇，也许每个人都能拥有自己的AI艺术家助手。

机器创作与人创作有什么不同？

人工智能创作与人类创作之间，既有相同之处，也有不同之处。相同之处在于，无论是机器还是人类，都需要进行大量的学习，才能形成认知基础。在理解的基础上，才能将某个主题表达出来。因此，如果神经网络模型能够足够精确地模拟人脑的运行机制，那它所创作出的作品或许就与人类的作品没有本质的区别。然而，人类至今尚未完全掌握大脑的运行机制，脑科学仍在不断发展。因此，我们还无法制造出能够完全模拟人类大脑的神经网络智能体。人类创作的灵感可能在某些瞬间迸发出来，具有较强的随机性，而机器目前尚无法完全模拟这种真正的随机性。因此，尽管机器也能生成天马行空的内容，但整个过程还是有迹可循的。这与人类即兴的、随机的创作仍然存在差异。

使用AI创作的印象派画（提示词：生成一幅印象派画作，关于清晨、树林和雾气）

AI时代，如何提升自己的创造力？

我们一起来看看DeepSeek（深度求索）对这个问题的看法吧：

在人工智能时代，AI不仅没有削弱人类的创造力，反而为我们提供了新的工具和机会来增强和扩展创造力。以下是一些方法，可以帮助我们在AI时代进一步增进人类的创造力：

01

将AI作为创意工具

AI可以快速生成大量创意草稿、设计方案或文本内容，帮助人类突破思维局限。例如：

艺术创作：使用AI生成艺术工具（如DALL-E 3、MidJourney）探索新的视觉风格。

写作与音乐：利用AI生成文本或音乐片段，作为灵感的起点。

设计优化：在建筑、产品设计中，使用AI生成多种可能性，供人类选择和优化。

关键：AI是工具，而不是终点。人类需要从AI生成的内容中筛选、调整和赋予意义。

02

跨学科学习与协作

AI时代要求我们具备跨学科的知识和技能。通过结合艺术、科学、技术和社会科学等领域，可以激发新的创意。例如：

艺术与科技结合：探索生成艺术、交互艺术或虚拟现实艺术。

数据与创意结合：利用数据分析生成有意义的可视化作品或社会洞察。

关键：打破学科界限，拥抱多样性，激发创新思维。

03

培养批判性思维与问题解决能力

AI可以处理重复性任务，但人类的核心优势在于解决复杂问题和提出独特见解。通过培养批判性思维，我们可以更好地利用AI工具，同时避免被其局限。例如：

提出问题：AI可以帮助我们找到答案，但人类需要提出正确的问题。

反思与改进：对AI生成的内容进行批判性评估，发现不足并改进。

关键：创造力不仅来自生成的新事物，也来自对现有事物的反思和改进。

04

拥抱实验与失败

AI时代降低了实验的成本和风险，使我们更容易尝试新想法。例如：

快速原型设计：利用AI工具快速生成原型，测试创意的可行性。

迭代改进：通过不断试错，优化创意和设计。

关键：不要害怕失败，失败是创造力的重要组成部分。

05

关注人类独特的情感与体验

AI可以模仿人类的创造力，但无法真正理解人类的情感和文化背景。通过关注人类独特的情感、价值观和体验，我们可以创造出更具深度和意义的作品。例如：

情感设计：在设计中融入人类情感，创造更具共鸣的作品。

文化表达：通过艺术和设计传达文化身份和历史记忆。

关键：创造力不仅仅是技术上的创新，更是对人类体验的深刻理解。

06

合作而非竞争

AI不是人类的竞争对手，而是合作伙伴。通过与AI协作，人类可以专注于更高层次的创意活动。例如：

人机协作：在创作过程中，人类负责创意方向，AI负责执行细节。

团队合作：结合人类与AI的优势，形成更高效的创意团队。

关键：将AI视为增强人类能力的工具，而不是威胁。

07

终身学习与适应能力

AI技术发展迅速，保持创造力的关键是不断学习新技能和适应新工具。例如：

学习AI工具：掌握AI生成艺术、自然语言处理等技术。

关注趋势：了解AI领域的最新发展，探索如何将其应用于创意领域。

关键：创造力需要不断更新知识和技能。

08

回归人文与哲学思考

AI时代，我们需要更多地思考人类存在的意义和价值。通过哲学、文学和艺术的思考，可以激发更深层次的创造力。例如：

探索人类本质：思考AI无法替代的人类特质，如情感、直觉和道德。

创造有意义的内容：通过艺术和设计传达对人类社会的关怀。

关键：创造力不仅是技术上的突破，更是对人类未来的思考。

在人工智能时代，增进人类创造力的核心在于： 利用AI作为工具，扩展创意的可能性；关注人类独特的情感和文化，赋予作品深度和意义；不断学习和适应，保持开放和创新的心态；将AI视为合作伙伴，共同探索未知领域。

原标题：《AI会画画了，艺术家会消失吗？》

阅读原文