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十四行诗、小说和音乐专辑创作也许只是AI成为文艺青年的第一步，在此之后人工智能会充满创造力，从而替代我们人类神圣的艺术吗?
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艺术范儿十足的AI作品
自人工智能这个领域开辟以来，研究者们就一直在试着捣鼓一个能具备创造性的人工智能。
早在2011年，谷歌就已经开始介入艺术与科技相结合的研究领域。从建立网络艺术博物馆这样野心勃勃的“谷歌艺术项目”（Google Art Project），到数据艺术团队（Data Arts Team），再到著名的DeepDream项目、Magenta项目和开源人工智能平台TensorFlow，谷歌旗下的科技与艺术项目在一直不停地给世界惊喜。
谷歌的DeepDream项目曾利用算法让AI学会了画抽象画，且这一算法已经成为了今年早些时候艺术画展的重要组成部分。
在这个名为“深度梦魇：神经元网络的艺术（DeepDream: The Art of Neural Networks）”的艺术画展拍卖会上，伦敦艺术家Memo Akten和谷歌人工智能共同完成的一组画作，拍出了8000美元的高价，这也是当天最高的价格。
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谷歌人工智能画作拍出近万美元，艺术范十足
据了解，谷歌最初开发这项技术是为了识别照片中的物体。后来为了进行艺术创作，工程师又随即为电脑提供了各种物体图片，经过电脑算法处理后能分析出图片与什么物体相象，例如狗、人脸和树木。
“这个算法形成了学习反馈的圆环。比如，如果一朵云看起来像一只鸟，系统反馈后会让它变得更像一只鸟。这样一来，系统下次就能更快地识别一只鸟的图片，直到能画出一只精准的鸟儿。”谷歌在介绍这个项目时称。
受Deep Dream技术灵感的启发，谷歌Magenta项目开始着力研究生成音乐的算法。他们希望建立起围绕Magenta的生态圈，让一些艺术家加入这个平台，以帮助艺术家更好地完成创作。比如人工智能在听到音乐家弹奏的音符之后，能利用那些音符弹奏出更加完整的旋律。
在成功教会人工智能写诗及小说之后，谷歌的Magenta项目又通过神经学习网络创作出了自己的第一首歌曲——一首时长1分30秒的钢琴曲。在这首钢琴曲中，同样还配有打鼓声和管弦乐，不过这些都是后期添加的。
谷歌方面表示，利用人工智能来创作艺术并非不可能的事情。对此，微软和索尼也以实际行为表达了相同观点。
今年5月，微软的一款社交机器人小冰在北京举办了诗集发布会，发布了AI创作的第一部诗集《阳光失了玻璃窗》。据悉，这本新诗集囊括了139首现代诗，全部由微软小冰创造。微软技术人员称，小冰学习了1920年以来519位诗人的现代诗，训练超过10,000次。
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更有趣的是，自2017年2月起，微软小冰在天涯、豆瓣、贴吧、四个平台上使用了27个化名发表诗歌作品，获得大量跟帖评论的同时，几乎没有被察觉出非人为所作。
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发布会上，来自微软的人工智能专家们介绍，小冰的学习过程与人类学习创作的过程非常相似：即通过反复学习产生积累，积累到一定程度之后，当小冰受到某个灵感激发源的刺激，就会在学习积累的基础上产生新的创造。
据悉，微软小冰曾经也推出过单曲《好想你》、《夏日甜心》以及民族歌曲《山歌好比春江水》，声音甜美独特。她只要听人类演唱一遍，就能抓住演绎的重点，独立完成整首曲子的创作。
而在国外，索尼巴黎计算机科学实验室最新一项研究结果表明，人工智能(AI)不仅可以进行复杂的音乐创作工作，还能达到“大师级”水平。
巴赫(Johann Sebastian Bach)是巴洛克时期著名作曲家，被誉为“西方近代音乐之父”。
为了研究巴赫的音乐，索尼巴黎计算机科学实验室研究人员盖坦·哈杰里斯(Gaetan Hadjeres)与弗朗索瓦·帕切特(Francois Pachet)开发了一个名为“DeepBach”(深度巴赫)的神经网络。
首先，他们利用巴赫创作的352部作品目来训练DeepBach。接下来，在预定义音域内，他们将这些作品变调，创作出了2503首赞美诗。其中，80%用来训练DeepBach，而剩余20%用来验证训练成果。
经过训练，DeepBach能够创作出与巴赫风格高度相近的作品，几乎到了“以假乱真”的地步。研究团队对1600多人进行了测试，其中包括400多位音乐家或音乐系的学生。
测试结果表明，超过50%的人认为，DeepBach生成的作品就是巴赫本人的作品。相比之下，巴赫本人的作品也仅被75%的人正确识别。哈杰里斯和帕切特说：“鉴于巴赫作品的复杂性，我们认为DeepBach的表现非常出色。”
搞艺术的AI具有创造力吗？
我们知道，诗歌、音乐、绘画都是人类艺术的栖息地，灵魂的寄托和感情的表达。好的艺术作品，能够在人心底激起片片涟漪，生出层层想象，开出久不凋谢的花。
而AI竟然在短短几周到几个月的时间，就能够出自己的诗集、画作和音乐专辑，这样的创作速度，远超人类。难道机器人也有情感，领悟到艺术的境界?
在大多数人的眼里，机器缺乏这样的创作动力。对于计算机来说，这个千变万化的世界，这些丰富的文艺作品，都不过是数字的组合。换句话说，计算机进行文艺创作的实质，乃是对图像和自然语言的赋值，是基于大数据的海量学习，是千万次的程序计算，是一种0101的数字游戏。
所以，在AI作诗的问题上，现阶段仍然是有“诗感”而无“诗意”，乍一看像一首诗，但是诗歌想要表达什么，句与句之间有怎样的演进，终究不禁细想。说到底，计算机能够像模像样地写诗，还是利用了诗歌本身的模糊性和普通人对诗的不熟悉。
就目前来看，计算机能生成的东西基本和过去风格一样，它是看了很多过去的作品而生成的。有人说把莎士比亚所有作品拿过来，用计算机建一个模型，然后生成一个新的作品，会跟莎士比亚风格完全一样，但是想让它创作一个引领潮流的新风格就很困难了。
这是因为人是肉体，肌肤、皮肉对环境产生反映以后表达出一种情绪，不同环境会产生不同化学反应。而机器人是中性的，不可能产生这些化学反应，没有情绪反应就不是艺术。
然而，人工智能研究者、网站CreativeAI的创始人以及博客“伦理机器”（Ethical Machine）的主播之一的萨米姆·威尼格（Samim Winiger）却持有不同观点。他认为，创造性是一种运作方式，而不是某种火花或者继承而来的天赋。
“这跟创造过程有关，它是一种做事的方式。你学着变得有创造性，跟你学着演奏吉他一样。”威尼格这样说，“从这个角度来看，它就不那么神秘了，而你可以试着利用这些工具去优化你自己的流程。”
威尼格将这些工具看作对人类创造性进行增强而非替换的一种方式。在他的设想中，服装店可以根据用户的偏好来生成一件礼服，然后当场把它制造出来。“到了那个时候，你可以想像类似H&M的店会有多巨大的改变，”威尼格这样说。
就在今年，IBM的Watson帮助时装公司Marchesa为纽约大都会慈善晚会（Met Gala）设计了一套礼服，对颜色和质料给出了指导建议。
在制作过程中，Marchesa给了Watson五种情绪的选择：愉悦、激情、兴奋、鼓舞和好奇。Watson分析了Marchesa以往制作的服装，通过连接颜色和情绪的工具，它给新服装设计了一套调色板。然后，Watson把40000种面料的选择缩减到150种，然后向设计师推荐了其中35种。
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被视为现代人工智能之父的马文·明斯基（Marvin Minsky），在1960年写下了这样的话：“我确信终有一天我们能得到拥有强大的解决问题能力的程序，方法是以错综复杂的方式组装一大堆启发式的部件——多目标优化、模式识别技巧、规划代数、递归管理过程等等。但在这些程序中，没有智能安坐。”
爱与美，情感与创意，机器到底要如何进行分析、编程和计算，才能和人类的创造力所匹敌？至少在创作出不朽的经典作品之前，AI还有很长的路要走。
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