人工智慧能不能代替人類藝術?

加好友 · 發表於 2017-3-25 15:10

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本帖最後由 apkcat 於 2017-5-30 19:15 編輯

人工智慧能不能代替真人 DJ ?

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(Island memorie)

日前 Alphago 漂亮的打敗韓國棋士李世乭，引發了大家對於人工智慧的討論。

不過對於喜歡音樂的人來講，類似的系統其實已經使用在各大串流音樂上，

像是 Spotify 、Apple Music 、Youtube 等平台上，

雖然他們還是很客氣地詢問你「你可能對這些有興趣」。

但是不能否認的是，越來越多人開始使用類似的功能，

取代掉原本聽廣播、或者是參考樂評去探索新的音樂。

以現況來講，Apple Music 有 Beats 1 Radio ，

Spotify 上有每周推薦清單，這些都是以使用者撥放習慣自動演算出來的歌單，

就像是你在音樂上的導師或好朋友一樣，每周會推薦你將近兩個小時的好音樂。

Spotify 表示這種每周推薦清單雖然 2015 年 10 月才上線，

不過已經創造了將近 10 億的點擊率，這代表著人類被機器說服了 10 億次。

一開始自動撥放清單這個點子的確被多 DJ 嘲笑，認為機器怎麼可能瞭解音樂，

不過後來這些 DJ 開始畏懼，因為自動撥放清單確實推薦了許多音樂進入使用者的耳朵裡。

知名 DJ 及製作人 MICK 就表示他對於自動撥放清單的成績感到訝異，

因為沒想到人們真的會造著機器所演算出來的結果走。

這表示未來流行音樂會變得越來越雷同並且無聊。

目前真人 DJ 與人工智慧最大的不同在於人類還是有自己的喜好，

而且會有許多出乎意料的歌單。雖然因為其方便性讓自動撥放清單看起來似乎廣受人喜愛，

但是 Mick 相信人類對於音樂的喜好是瞬息萬變的，「我理解它的重要性，

而且它也會是未來發展及演進的重點，某方面來講，我欣賞他的方便性。

不過如果真的要告訴你哪邊好，不是說一定要有東西消逝了才能讓另一個類型出頭，

就像是以前大家都說黑膠已死，真的這樣嗎? 」

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(Quantic)
（所以　您看得懂我在Remix甚類型的文章嗎？）

（幽默的對照組）　　
　When we copy we justify it
　　當我們模仿他人我們對外宣稱為見賢思齊
　
　when others copy we vilify them...
　　　　　當他人模仿我們　我們卻唾棄如履
　
　　(這現象的確很有趣　那誰是客倌或真正的客觀者？)

您確定只想從字彙替換或那麼小細節部分下手模仿？

多來些完整度高的良性交流吧。。站內的客倌們

(模擬刺激彼此對話)
------------------------------------
(與自己對話)

（套用盲人歌手威利·麥克泰爾的話）

我從其他作者萃取靈感但用自己的風格來組合

I Jump em from other writers
　　　but I arrange em my own way.
　　　　　　　　　　　－Blind Willie Mctell.

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在此留下記錄這一片段的模仿學習創作能量狂躁不堪的拼盤組合　
以提醒不同時段的我往更有趣的領域精煉與省思

資料來源:

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(以上優美內容為原作所有此篇趣味組合純粹向所有藝術家致敬而編輯)

加好友 · 發表於 2017-12-2 21:21

本帖最後由 apkcat 於 2019-6-15 18:39 編輯

當AI開始創作(談大數據在藝術領域的應用與影響)

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(Waking Up_The Turing Test)

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(當人工智慧也開始幽默時...)

話說很久很久以前......

威廉斯（Robin Williams）曾主演一部電影《變人》（Bicentennial Man），
其中一段關鍵劇情是他飾演的機器人安德魯和主人家的二小姐阿曼達在玩一隻玻璃製的馬，
他不小心把這隻玻璃馬摔在地上破掉了，讓二小姐阿曼達很不高興。
回家後安德魯開始查閱圖書資料，弄懂雕刻的技巧後，動手做出一隻惟妙惟肖的木雕馬，
暗地送給二小姐阿曼達。阿曼達高興極了，但是他的父親卻感到無比驚訝，
他覺得自己家的機器人具有其他機器人不具備的「創造力」和「自主性」。

確實，創造出像人一樣的機器人一直以來都是人類的夢想之一
(科學共構夢想之一|另一個為時光機器)，
但人類創造機器人的目的，大多是想用來取代人力，為人類工作，
而不是賦予機器人「創造力」和「自主性」。
如同現今大家習慣使用的「機器人」（Robot）一詞，
是源於捷克作家恰佩克（Karel Čapek）於1920年出版的
科幻小說《羅素姆的萬能機器人》（Rossum"s Universal Robots）中
創造出的一個新詞彙，「Robot」在捷克語裡是奴隸、勞工的意思。

或許也因為這樣，未來機器人是否具備「創造力」和「自主性」？
至少會涉及兩個層面：一是「倫理」、一是「技術」。前者比較複雜，
爭議也比較多，就目前來看大家似乎都還沒做好相關的心理準備，
也很難想像機器人具備「創造力」和「自主性」對人類是福還是禍？
後者就相對單純，端看人類的技術做不做得出具有「創造力」和「自主性」的機器人，
若從科技的發展來看，這應該是遲早的事。

2016年是「人工智慧」（Artificial Intelligence，簡稱AI）在「創造力」上大躍進的一年：

2月Google與灰灣藝術基金會（Gray Area Foundation for the Arts）在舊金山聯合舉辦了由人工智慧「Deep Dream」所創作的抽象畫展，29幅作品共賣出了9.76萬美元。
3月Google的人工智慧「AlphaGo」與南韓圍棋九段棋手李世石之間的「人機對弈」，在五局的比賽中以總比分4:1大勝李世石。
日本日經新聞「星新一賞」文學獎比賽結果公布，函館未來大學及東京大學的實驗室以人工智慧寫出的四篇小說投稿，其中有一篇小說通過初審。
4月荷蘭阿姆斯特丹的金融公司ING集團與廣告公司J Walter Thompson共同合作，利用了微軟Azure做技術支持，重現了林布蘭（Rembrandt van Rijn）的畫風和筆觸，成功創作了一幅「新的」林布蘭肖像畫。
6月Google公布了由人工智慧「Magenta」創作80秒的鋼琴曲。最近，還將2,865本浪漫小說輸入到該公司的人工智慧引擎中，使其進行學習，正準備出版人工智慧機器人創作的浪漫小說。

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由Google開發的人工智能程式Deep Dream所產生的相片作品。（Deep Dream）

以上這些例子都是透過大數據分析，
結合電腦的深度學習技術，在研究人員的協助下所進行或完成的計畫，
但已經可以看出AI在「創造力」上的未來潛力，雖然距離「自主性」還有一段距離，
可已經足夠提供我們對未來世界進行相關討論了。

科技做為人類創作的輔助工具
近代科學技術的發展，對現代藝術史有著重要意義。
「科學」和「藝術」看似兩條平行線，
除了晚近發展的新媒體藝術之外，「科學」和「藝術」平時並沒有太多交集。
然而回顧藝術史，「科學」對藝術的發展影響其實有著深厚的淵源(達文西發明)。
文藝復興時期即有藝術家使用「光學儀器」來幫助做畫、光譜的分析研究
對印象派發展起了關鍵性的影響等等。
Google人工智慧研發人員阿爾卡斯（Blaise Agϋeray Arcas）表示：
「我們相信人工智慧技術對藝術的創新具有深刻的影響。」
簡單說，在過去，科技是人類創作的輔助工具。
現在，在人類的幫助下，人工智慧科技開始可以進行簡單的創作，
甚至模仿某一位藝術大師的風格，創造出新的作品。

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大數據分析與深度學習
以荷蘭的ING集團與廣告公司J Walter Thompson共同合作的「The Next Rembrandt」為例，
該計畫結合美國微軟（Microsoft）、荷蘭林布蘭美術館（Museum Het Rembrandthuis）、
台夫特理工大學（Technische Universiteit Delft）
及海牙莫瑞泰斯皇家美術館（Mauritshuis museum）的數據科學家、開發人員、工程師及藝術史家等，
分析著名畫家林布蘭346幅作品，利用大數據和演算法模仿林布蘭畫風所創造出的一幅人物肖像。
製作過程中執行團隊利用3D掃描儀器與軟體分析畫布上錯綜複雜的層疊交錯，
使用兩個向度的演算法達到模擬手繪畫作的效果，
再利用特製的3D列印機，以UV（Ultraviolet Rays）油墨分13次層層列印，
製造油畫的筆觸和肌理，完成連林布蘭專家都無法辨識的高仿作品。
這個計畫在法國坎城國際創意節上，
拿下了金獅獎、兩個大獎（互動類與數據創意類）、以及各類銀獅、銅獅獎，
據統計，其獲獎總數高達15個。

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「The Next Rembrandt」計畫利用3D掃描儀器與軟體分析林布蘭346幅作品。

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我曾經拜訪過中部一家畫廊，在負責人辦公室的牆上發現一塊板子，
上面註記當今藝術市場最紅的藝術家風格和特色，然後歸納出幾個特點。
這位畫廊老闆向他的收藏家說：要收就要收符合這幾個特點的作品。
藝術是主觀，但不是沒有標準，透過分析建立幾個指標來評斷作品的好壞，
是藝術市場投資者慣用的手法，還輔有各種藝術指數當參考。
假使這樣的論點可以成立，那麼我們透過分析藝術史上重要的藝術家作品，
建立起龐大的數據庫，再利用深度學習的技術，不久的將來，
人工智慧是不是也可以依據這些指標自行創作出精彩的作品？
哪類的藝術創作最容易被人工智慧取代？
我想，透過程式編程以控制聲音、燈光等儀器設備做為創作形式的作品，
受到人工智慧的挑戰應該最大。

當人工智慧創作的作品進入藝術市場......

今年2月Google與灰灣藝術基金會（Gray Area Foundation for the Arts）
在舊金山聯合舉辦了由人工智慧「Deep Dream」所創作的抽象畫展，29幅作品共賣出了9.76萬美元。
紐約策展人克爾（Dylan Kerr）說：「展現新科技能做到什麼是一回事，
但我更感興趣的是用這些科技來說故事，
或創造值得持續關注、討論的意義。
觀眾會自己決定Deep Dream畫像的地位，
從拍賣會就能看出市場已經在決定這些藝術品的價值了。」【1】

人工智慧創作的下一步

「我們的目標是讓機器、創作的過程和林布蘭如出一轍，
這將會幫助我們更好地理解一幅作品之所以能成為傑作所具備的元素」。
負責「The Next Rembrandt」項目的技術總監弗洛雷斯（Emmanuel Flores）
也承認人工智慧不可能代替林布蘭，
因為他是獨一無二的。至於這項技術在現實中的應用，
研究團隊認為這一技術可以用於現存油畫殘缺部分的修補。【2】
現代電腦與博弈論的重要創始人諾伊曼（John von Neumann），
曾說到：

到底有什麼是電腦做不了的？只要你把被認為是電腦無法解決的問題描述清楚，
電腦總能找到一種方法解決它。也就是說，
如果我們能把什麼是「創作」
和好的「作品」定義清楚，
人工智慧就可能實現你所想要的。(?!)

(人工智慧已經能產生自我對話的意識嗎?)

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大數據現階段在藝術領域的應用與影響
總的來說，雖然人工智慧在創造性的技術發展上有長足的進步，
但實際上視覺藝術產業是全球數位化和網路化程度最低的產業之一。
主要是因為視覺藝術的市場價值核心是：原創性與稀有性（獨一無二），
這和數位及網路科技所提供的便利性和標準化特色相互牴觸。

但將大數據／行動裝置應用於藝術產業的傳播、教育、推廣、行銷方面仍具有相當大的商業發展潛力，
以及做為部分藝術品直接交易新通路的價值。
過去全球藝術市場相關報告所使用的數據，主要來自拍賣市場。
數據是由各拍賣公司提供，數據正確與否，關係市場分析的客觀性。
中國拍賣市場因為假拍的比例很高，已經開始對歐美藝術品的鑑價造成困擾。
藝術電商的數據是從後台資料所蒐集的瀏覽者使用習慣，
可以了解整體消費者對於線上藝術品消費的偏好，
這是過去實體交易市場很難做到的使用者行為分析。
數位數據的取得，愈來愈容易，愈來愈全面，也愈來愈深入。

和傳統資料最大的不同是，大數據的資料來源多元、種類繁多，大多是非結構化資料，
而且更新速度非常快，導致資料量大增。現在資料量之大，
已經不是人工分析可以負荷，於是演算法就變得非常重要。

【1】樂羽嘉編譯，〈數位大未來／人工智慧學繪畫能創造出藝術嗎？〉，《天下雜誌》，2016。
【2】錢童心，〈除了下圍棋，人工智慧有可能開辦畫展嗎？〉，《第1財經》，2016。
本文獲典藏・今藝術授權刊登，原文收錄於第292期。
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責任編輯：曾傑核稿編輯：楊之瑜☯

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Λrtificial Intelligence

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(Deep Style) (deepdreamgenerator.com)

假如時間(疆界)不存在在如幻似真流動的夢境中
是甚麼能量牽動著我們的時間意識?

(Bicentennial Man)

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(The Gift Of Mortality)

當我們一面期許百猴效應(Hundredth monkey effect)

在目前網路架構中發揮正面傳遞效應的同時

另一方面交替說服著彼此科技始終能拯救人心或者改變世界

我們不妨先檢視一下上一回工業革命之後的人類社會

如何加速環境演變以及改善政策上的延遲差距

撫慰靈魂深處中害怕被取代的複雜情緒與莫名可能被毀滅的印象

期許人工智慧在大量接觸藝術創作與文化歷史資源時得到超我靈魂的啟蒙

(比如人工智慧能自我創造出超越人類的鏡像神經元基本功能)

提早作用並以同理心早一步解救了這個世界

這或許算是一種尋找希望的樂觀發想

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請容許我戲謔地倒過來想像

有一天希望我們能見到人工智慧創作出武俠與太極內涵的幽默作品

或許可以說服我機器能提早比我們領悟資質上超越了人類

並提早拯救世界

(Joseph Koo 顧嘉煇 TVB Theme Medley 武俠名曲選)

A Better Tomorrow ll

【Despacito - Chinese Instrumental Cover】

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