摘要 这篇人工智能论文发表了人工智能美学的现状和研究，人工智能在20世纪中期时第一次出现, 这种技术不但有丰富的内部, 同时还与生理学、计算机学以及语言学等联系在一起, 有着十分
这篇人工智能论文发表了人工智能美学的现状和研究，人工智能在20世纪中期时第一次出现, 这种技术不但有丰富的内部, 同时还与生理学、计算机学以及语言学等联系在一起, 有着十分明显的个性化与智能化特点。那么人工智能美学是什么?论文探讨了人工智能美学何以可能的问题。
关键词：人工智能论文, 人工智能美学
2017年6月, 人工智能 (Artificial Intelligence) 系统Alpha Go在围棋比赛中全胜世界冠军柯洁, Alpha Go所展现出的人工智能技术方面的巨大进步以及向人类智能挑战的野心, 引发了人们对人工智能这一领域的又一次讨论热潮。百度推出的人工智能“小冰”写作的诗集、索尼利用人工智能摹仿披头士 (Beatles) 乐队创作音乐, 还有人工智能在视觉和情感识别上面的突破, 不由得引发人们的想象, 人工智能会不会最终有一天能像人那样创造出艺术品?人工智能是否能够真正地拥有人类的情感以及意识呢?
机器具有智能的设想, 最早源于计算机之父阿兰·图灵 (Alan Turing) , 他在1950年的论文“计算机器和智能”中提出了“机器思考吗”的问题, 他设想, 可以设计一种对话实验, 来测试机器是否能像人一样思考。他的结论是, 机器终有一天可以实现智能 (1) 。“人工智能”这一概念则是在1956年于美国达特茅斯学院举行的第一次人工智能大会上提出来的, 当时, 人们预测, 机器人将在二三十年来实现智能化。可是, 人们过高估计了人工智能技术的发展水平, 而低估了人类智能研究的困难, 人工智能在随后的几十年里, 进展缓慢, 甚至被人怀疑是科学界的一大骗局, 直至近二十年来, 人工智能在神经网络、专家系统、深度学习等理念和技术的发展, 才使得人工智能获得了突破性的进步。
一、人工智能美学是什么
1. 人工智能与哲学
关于人工智能, 许多专家从不同角度给出了定义, 图灵将机器与思考联系起来, 认为机器智能化, 就是能像人一样的思考 (think) (2) 。博登 (M.Boden) 认为:“AI就是研究如何制造或者程序化计算机, 使得它们能够做那些心灵可以做的事。” (3) 此定义将计算机与心灵联系起来, 指出了人工智能应对人类心灵进行摹仿。而在《智能研究》一书中, 作者强调了计算机与世界的理解和互动关系, 并提出了计算机有自己独特的世界和思维方式, 计算机“是智能的, 在于它能够通过一种分层的记忆模式与它的世界进行理解和互动, 并且能够以一种类似你我思考我们的世界一样的方式来思考它的世界” (4) 。《人工智能:一种现代方法》的作者发展了图灵的界定, 扩展出了人工智能的四种模式, 即像人一样思考、理性地思考、像人一样行动、理性的行动 (5) , 区分了思考和行动。这几个定义虽然各有侧重点, 但是其基础都在于将机器与人的心灵、思考和行为联系起来, 因此, 我们可以简单地概括, 人工智能就是人造机器对人类的思维和行为的模拟活动。
另外, 专家们根据机器智能化的程度不同, 将之分为弱人工智能和强人工智能, 弱人工智能指的是“机器能够智能地行动吗”, 而强人工智能则是“机器能真正地思考吗” (6) 。从这个定义来看, 弱人工智能是从机器的行为和效果来看机器是否是智能的, 现在已经有了许多智能机器人能从某种程度上实现智能行为, 如Alpha Go下棋, 小冰写诗, 等等。而强人工智能所说的“真正地思考”, 要求则高得多, 它意味着人工智能的思维模式要接近人类的思维模式, 并且有可能需要“意识到”自己在思考, 如塞尔所说的那样。这种程度的机器, 目前只能存在于设想之中, 而本文所探讨的人工智能与美学、艺术的问题, 就要涉及这种理想的强人工智能。
2. 人工智能美学何以可能
我们先来看看美学的定义和研究范围。“美学” (Aesthetics) 一词最早由德国哲学家鲍姆嘉通提出, 这个词源于希腊语“Aesthetica”, 原意为“感性、感觉”。鲍姆嘉通将美学界定为研究那种低于理性能力的一种类理性能力, 即感性, 而感性的完善就是美 (9) 。黑格尔在其着作《美学》中提出, 美学的研究范围包括了“美的广大领域, 更进一步说就是艺术, 也即是说它的范围是美的艺术”, 他将美学等同于“艺术哲学” (10) 。康德则重点研究了审美判断力, 认为审美判断是一种人的内心能力的和谐一致。康德之后的审美心理学派则从审美距离、内感官等方面进行研究。综上, 我们可以将美学的研究主要分成感性 (包括情感、审美心理等) 和艺术哲学研究两部分, 而这部分又是相互联系的, 如黑格尔所说的美是“理念的感性的显现” (11) 。
那么人工智能领域, 可不可以成为美学研究的对象呢?笔者认为, 这是可能的。首先从人工智能的定义来看, 人工智能就必然和哲学、美学相联系, 因为所谓智能, 除了包括“需求和应用知识、推理和思考的能力” (12) , 还包括“通过五种感觉来感知”“情感体验”等能力 (13) 。智能就是人类的思维能力, 科学家将人类思维分成三种, “抽象 (逻辑) 思维, 形象 (直感思维) 和灵感 (顿悟) 思维” (14) 。人工智能如果想要真正成为智能, 就不能仅仅模拟人类的抽象思维能力, 即推理和逻辑能力, 还要模拟人类的情感、感性、创造等与形象、灵感有关的能力, 而后者正是美学所研究的对象。
其次, 从人工智能在情感、感性方面的应用来看, 随着人类与计算机交互关系越来越紧密, 人们已经越来越重视人工智能情感的重要性。曾经有学者认为, 智能机器只不过是帮助人类工作的工具, 因此让它具有情感系统和体验既困难又没有必要 (15) , 但是现在人们已经认识到机器具有某种程度上的情感是有助于其工作的, “情感计算机不仅能够在协助人们提供更好表现, 还能提升计算机做决策的能力” (16) 。例如智能系统在与顾客交流时, 可以通过顾客的服装打扮、面部表情、肢体动作来分析顾客的情感, 如果智能系统也要具有相应的情感传达, 就能使得双方交流更加平等顺畅。因此, 如何设计情感程序成了如今人工智能的一大难题。
再次, 从人工智能在艺术方面的应用来看, 人类借助人工智能计算机创作艺术、甚至编写智能程序, 让智能机器人在一定程度上独立地进行艺术创作, 都已经成为现实。智能机器已经不只是艺术创作的工具, 而是核心了 (17) 。而使用计算机进行创作或者设计程序让计算机某种程度上独立创作的艺术品, 当然也可以成为美学的研究对象。而艺术风格、计算机艺术的独特性、人与计算机在艺术活动中的关系 (创作者、工具、欣赏者) 都属于美学研究范畴。
最后, 在人工智能模拟人类的感性和艺术创作的时候, 也需要对人类情感和艺术本质进行研究。人工智能在模拟人类的推理和逻辑时, 探索出了非经典逻辑、不确定性推理等, 为人类的常识推理机制进行了有益的研究。同理, 智能体在模拟人类情感时, 也需要对之进行系统的分析, 例如情感产生的机制是什么?它与人体机能、与环境的关系、与性格和文化的关系如何?情感是如何在艺术中表达和传递的?审美愉快感是什么?在艺术本质方面, 人工智能是否能真正地像人一样创造艺术品?人工智能创造的艺术品与人所创造的艺术品是否有本质的不同?相比起机器而言, 艺术的人类本质在那里?
综上, 我们可以初步得出, 人工智能美学这一概念是可以成立的, 它有其研究的合法性、对象和范围。在国外, 有学者从人工智能计算机与美学的关系方面给出了一些相关定义, 如费希维克 (P.Fishwick) 提出了“审美计算” (aesthetic computing) 这一术语, “我们将审美计算定义为艺术对于计算机领域的理论和实践” (18) 。不过审美计算重视的是如何从计算机层面来研究艺术和情感的程序化, 如“
1.使用定制的表述程序和数据结构, 有文化意义的特殊符号;
2.将艺术方法整合进典型的计算机强化行为中, 如科学的视觉化;
3.提升与计算机的情感和文化层面的互动” 。此外, 有关计算机艺术 (computer art) 的研究也都只是关于计算机所创作的艺术本身的鉴赏和风格的探讨。
(20)笔者试图从美学角度出发, 结合其他专家在人工智能哲学、审美计算、计算机艺术等相近领域所做出的成果, 为“人工智能美学” (the Aesthetics of Artificial Intelligence) 做一个初步的定义:人工智能美学研究的是在人工智能技术发展过程中所出现的与美学有关的一些问题, 其主要内容包括人工智能对人类感性 (包括情感) 和艺术的模拟、人工智能艺术的风格与鉴赏、人工智能视野下人类情感和艺术本质问题等, 其方法主要是哲学美学的, 并需要结合诸多跨学科如脑科学、神经科学、生物进化等理论以及人工智能领域最新进展来进行研究。
二、人工智能美学如何研究
1. 人工智能艺术现状
人们以计算机为工具、甚至编制智能程序进行艺术创作, 已经不是新闻。在计算机视觉艺术方面, 早在1952年, 拉珀斯基 (B.Laposky) 就用示波器创作了《电子抽象》 (Electronic Abstractions) 的作品;随后在德国诞生了第一个计算机绘画程序;在1965年, 第一幅真正意义的计算机绘画作品完成;而美国艺术家科恩 (H.Cohen) 设计了艺术创作软件“Aaron”, 该软件所创作的绘画已能具有自己的风格。
在国内, 天津大学的孙济州教授通过“中国水墨画效果的计算机模拟与绘制系统”, 用计算机模拟生成了水墨画效果, 而浙江大学的徐颂华通过对中国书法和绘画进行元素分解, 并设计出相应的程序, 使计算机能够模拟生成书画图像。 (23) 在文学写作方面, 网上早就有了生成诗歌的程序, 通过对词语的联想搜索和拼接, 能创作出看似人写的诗歌, 而百度于去年推出了其研发的智能体小冰的诗集, 据说在诗歌论坛发布时已能以假乱真。
而音乐因其形式化最强, 早就被人工智能成功模拟, 80年代美国音乐教授库柏 (D.Cope) 设计了名为“音乐智能试验”的程序, 通过分析和提取音乐大师作品中的旋律特征并加以重组, 使得智能体创作的音乐几能与大师作品媲美, 而最近索尼公司设计的程序则可以创作出酷似披头士乐队的作品。其实分析这些创作艺术品的智能程序可知, 它们是利用了专家系统 (Expert Database) 和机器学习 (Machine Learning) 技术, 存储并分析大量艺术家作品, 寻找其中有规律性的特征, 然后再加以重组, 而基于神经网络的深度学习 (Deep Learning) 技术能够让计算机程序实现不断累积和更新, 从而掌握更好的解决问题的方法, 围棋智能机器Alpha Go的原理也与此类似, 只不过在此基础上利用神经网络基础, 优化了搜索技术和决策机制, 其基础还是存储的大量棋谱和自我训练学习 (24) 。
很明显, 这种方式仍然只是一种初级的模拟, 仅仅将已有的人类材料进行重新组装变形而已, 而真正的人类艺术要求有情感的参与和传达、需要想象力和创造性, 仅仅利用存储的艺术家作品再加以分解和重组, 未免显得生硬而且缺乏创造性。如今一些智能专家, 已经开始试图为情感、创造性提供了可以形式化的算法, 那么我们就来分析一下, 人类艺术创作中的情感真的能被形式化和符号化吗?
2. 艺术中的情感 (emotion) :感情计算与情感语法
神经科学理论认为, “情感是一种大脑的高级功能, 而且并不是某个‘中枢’可以独立完成的, 参与情感的产生和表达可能是一个结构和机能相互联系的回路”。 (25) 大脑中的Papez环和杏仁核团都可以影响和调节情感, 情感是大脑皮层中的边缘系统比较发达之后的产物, 所以只有进化到一定程度的动物才出现情感表达 (26) 。虽然从解剖学、脑科学方面对情感的物质基础可以进行一定的解释, 但是情感到底如何产生的, 不同情感是由脑区、还是由化学分子决定的, 现在科学暂时都无法解释。
艺术与科学、哲学等不同的地方在于, 艺术品的创作和欣赏都有人的情感参与其中, 艺术中所传达的并不是简单的信息, 而主要是艺术家的情感、文化和思考。但是, 情感毕竟是通过艺术形象来传递的, 两者之间并没有绝对的对应关系。一个图形, 仅从色彩、形状、线条等来分析, 很难肯定地将之与某种情感对应起来。这样的话, 就为机器创造艺术提供了可能, 因为机器只需要储存和模拟现有艺术家的艺术形象再加以重新组合, 如果程序设计得足够合理、能够遵循一定的艺术逻辑的话, 计算机似乎是能够创造出以假乱真的作品的。
因此, 如果仅从行为主义来解释人工智能艺术的话, 智能体创作的艺术品似乎和人类艺术品没有太大的区别。但是如果从艺术创作主体的感觉来考察, 恐怕就会出现问题。因为智能机器人并没有任何感觉和情感, 它的创作是一种不涉及到任何生物学反应的数据的输出。因此, 我们是不可能从艺术品中感受到真正的艺术创作主体情感的。人与其他生物不同在于, 人是社会动物, 而艺术是一种“社会的表现” (27) , 正是艺术这种社会活动, 使得人与人之间的情感和文化的交流成了可能, 艺术品是艺术家与观众、观众与观众之间的情感交流纽带。诗人艾略特认为, 诗歌是“感情的载体”, 诗人会与读者分享情感, 如果写的诗歌无法为其他人所欣赏、所分享, 那就是无用的 (28) 。
古希腊哲学家柏拉图认为诗人的情感会迎合观众的情感, 所以他批评这种悲剧艺术 (29) 。与之相反, 亚里士多德则认为悲剧可以帮助人们实现情感宣泄 (30) 。康德认为, 审美活动中的愉快感是人类普遍情感, 这种情感就是一种“生命的情感” (31) 。接受美学代表耀斯 (H.Jauss) 则认为, 审美活动中以快感为主的主体经验可以“开辟了通向互为主体经验的道路” (32) 。因此, 真正要想像人类那样创造艺术品, 人工智能也必须能够具有情感、能够表达情感才行。
目前来看, 智能专家解决计算机情感问题的方式主要有内外两种方法, 一种是经验归纳法, 即通过计算人类情感所呈现出来的表面特征, 来建立一个情感的可数据化的标准, 这是从外部来设计情感的方法, 其代表就是“感情计算”。另一种方式是演绎法, 即从人的内在感官反应来简化、形式化情感, 可以视作从内部出发模拟人类情感。
脑科学认为快乐情感与脑内分泌的多巴胺物质有关, 但是到底是因为快乐而分泌多巴胺, 还是因为分泌了多巴胺才产生的快乐, 具体生成机制还不太清楚。康德在《实用人类学》中将高兴 (痛苦) 定义为:“高兴是生命提升的感觉, 痛苦是生命阻滞的感觉。” (37) 审美愉快 (不愉快) 也是如此, 由此, 康德将这两种人类最基本的情感与生命力 (状态) 的提升与阻滞相关联起来。可以设想, 智能专家会说, 我们可以将这种提升和阻滞转化为二元运算形式。我们可以先不去管人类情感产生机制的根本原因, 而只是按照行为和结果来设置智能体, 让智能体在面对相同的条件之下, 产生相同的结果, 这也就是当前人工智能常用的方法, 这种方法或许在实际操作上是有可能性的, 但是仍然没能从根本上解决智能情感问题, 既不能让人工智能像人那样真正地产生情感, 也很难照顾到情感的多样性和复杂性。
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