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算法如何影响人类的艺术创造力?

发布日期:2018-10-09  来源:
      从撰写书评到创建歌单,无所不能的算法正在冲击着传统的美学观念。未来会否出现一种更加完善的平均美呢?

    Ed Finn      来源:界面新闻

    平均美的水准提高;埃里克·卡塞尔的作品“影像24小时”展示了24小时内上传至Flickr的所有照片 图片来源:Getty

    1997年,IBM研发的国际象棋电脑“深蓝”击败了当时的世界冠军卡斯帕罗夫,人类集体发出了一声叹息,因为这类思维机器的出现可能会入侵人类社会至关重要的一块领域。国际象棋是一项极其讲求思维与博弈的游戏,可能出现的棋局比宇宙中的原子数量还要多,但“深蓝”一战意味着人类再也无法在这一领域取得更高的成就了。《新闻周刊》称之为“大脑的最后一役”。

    只是输掉一盘棋,人们为何如此沮丧呢?不是因为国际象棋有多复杂——我们本身就很乐意将复杂的工作交给电脑,比如计算微分方。而是因为国际象棋极具创造性。当我们谈论卡斯帕罗夫、鲍比·费舍尔等国际象棋大师的时候,我们谈论的是他们的个性、审美,我们能从棋盘的方寸之间感受到大师们的“棋风”。而对于纳博科夫和萨蒂亚吉特·雷伊这些讲述故事的人来说,国际象棋也是一种烘托人物的好方式,他们笔下的高段棋手不仅付出了非凡的努力,在逻辑和创造力上更是卓尔不群。因此,卡斯帕罗夫输给机器就显得有些难堪了,何况研发团队并没有赋予这台机器任何的创造力,它只不过是分析了数十亿个可能的走步。“深蓝”其实一点也不聪明,但是它能够做到在棋局中不犯一点错误。有人可能会说,“深蓝”的胜利不仅打破了人类的智慧神话,也证明了国际象棋并没有,或者说不必有我们所想象的美感。

    卡斯帕罗夫输给了他口中的“一台价值一千万的闹钟”,在那之后,他就一直在与机器下棋,并且不断复盘比赛结果。他与机器之间不再只是对抗的关系,过去的20年里,卡斯帕罗夫一直在探索一种“高级国际象棋”的想法,即人机联合作战,与其他队伍进行对抗,他也称之为“半人马”。人类负责对棋局进行战略控制,电脑负责记忆和基本计算,要想成为一名伟大的棋手,这二者都是必不可少的。在此前进行的一次该类型的比赛中,卡斯帕罗夫说:

    有了电脑的辅助,我们再也不必担心会犯战术错误。我们所考虑的每一步棋,计算机都能顺着进行一系列的推演,预测可能出现的结果,并且还能指出我们原来没有想到的走步。有了这种辅助,我们就可以把精力集中在战略规划上,不必再像原来那样花费大量的时间来进行计算。人类的创造力将会得到进一步的解放。

    卡斯帕罗夫认为,在国际象棋领域引入机器智能并不会削弱棋局的美感,反而会有所助益,国际象棋的创造力将会有更高的提升空间。如今,“混合式”的棋手常常配有高端的国际象棋系统、数以百万计的棋局和走步数据库,还会和其他的人类棋手一起合作。这种混合式的团队可以轻易击败国际象棋大师和电脑程序,在一些顶尖的“半人马”团队中,棋手甚至可能只是个业余选手,但是凭借着与机器智能的无间合作,往往能够无往不利。

    “半人马”团队的棋局十分具有美感,质量也更高了,因为机器可以避免只有人类才会犯的低级错误。一盘国际象棋变成了理想化的立方体和几何体游戏,棋局也变得更为纯粹了。

    卡斯帕罗夫VS深蓝不光是棋手,现在我们每个人都是“半人马”了,各个领域的美感都在通过计算不断得到加强。比如我用自己的智能手机拍照,拍完之后的第二秒,算法就会默默地替我修好图。每一篇文档都会自动更正,每一个数字文件也都会自动优化。上个世纪70年代合成器诞生后,音乐家们纷纷抱怨说世界不再需要他们的演奏能力了,而如今有了自动调音系统,他们连基本的音准能力都不再需要了。几乎没有哪一种媒介不曾受到过算法和系统优化的影响,即便是最具创造性的领域,也会在数字的编码之下变得面目全非。比如说,摄影术就发生了翻天覆地的变化,随着数字技术的发展,拍摄和冲洗一张好照片所需要的知识和技术门槛越来越低。即便我们是在观看一场现场表演,在拿起手机记录的一瞬间,社交媒体和我们眼前的屏幕就会将表演重新编码。

    事实上,观众所感受到的转变可能比艺术家更为深刻。艺术批评家和观赏者通过谷歌和维基百科来认识世界,后台也会通过大数据自动为我们推荐书籍、歌曲和电影,这些过程都十分依赖于算法的过滤和导向。即便是基础审美词汇的习得,我们也得依靠算法,网站上的五星评分机制和社交媒体上的推荐让我们重新认识了什么是好、什么是美。找到与自己兴趣相符的频道和列表,然后订阅或者关注它们,通过这种循环,我们的审美期望也得到了重塑。谷歌日前推出了一套系统,可以根据数百万条对话数据库自动生成你的邮件回复,Narrative Science公司多年来也一直在训练电脑写新闻。

    如今,算法也可以用来协助我们体验艺术了。书评人就离不开算法,有一套高度个性化的算法管理着她的所有笔记、往来消息、浏览历史,帮她筛选Facebook和Instagram上的信息,她能少了这些吗?她本人可能会辩解说,哲学家们曾经提出过“延展心灵”论,即她的记忆、思想和感知超越了她的身体,超越了算法、数据库和网络。但如果没有这些外化的思维工具,她就无法成为一名批评家,至少不会做得那么好那么有效率。不仅从实用主义的角度看是这样,从生物物理学的角度来看也是如此。我们的大脑会主动适应我们所使用的工具,比如伦敦的出租车司机海马体都会增大,才能记住伦敦曲折复杂的城市街道(而依赖GPS定位的智能手机用户海马体则偏小,他们甚至记不住自己家附近的路)。

    延展心灵论也可以被拿来讨论集体认知。在文学批评领域,批评家、原文作者、他们的好友和粉丝、标签话题、链接和交叉引用等元素相互交织,构成了文学批评的网络世界,受此影响,文学批评所涵盖的文化话语体系比以往任何时候都更加广泛。我们习惯从朋友和社交网络那里获取信息,他们会告诉我们该如何看待新作品。这个评估和分享的过程依旧依赖于算法的过滤,然而这个算法的设计意图是要实现注意力、流量和利润的最大化。

    布尔迪厄等社会学家从深层的社会层面剖析了20世纪的文化批判,但如今,人与人之间品味上的主体间性显而易见,而这种差异几乎是潜意识的。新作品被呈现在公众视野之中时,是算法决定了它能否被人们所接受。算法的过滤机制向我们推送指定的新闻,为收到的邮件设定优先级,给搜索结果排序……通过种种细节手段塑造着我们的整个文化视野。当然,算法的推测是基于我们此前的一系列操作,我们(通常是在不知不觉中)的每一次点击和购买都是在为算法提供数据。

    这一变化带来最直接的后果就是,工具被赋予了更多的技术能力。想要拍一张特别丑的数码照片越来越难了,照片的平均质量也在不断上升。从自动撰写书评到为人类搭配服装,算法正在改变我们的美学感受。如果每一种艺术都有了“自动调音系统”,我们又该如何区分“伟大的美”和日益完善的“平均美”呢?

    Netflix会根据用户看过的影视作品给出类似推荐最本能直接的方式就是反抗数字模拟的美。如今,许多艺术家为了在数字平台的边缘和夹缝中求生存,纷纷开始在艺术作品中故意留出瑕疵,或者随机组合图形,创作系统已经变得日益复杂,只有独辟蹊径才能勉强存活。几年前,美国科幻小说家布鲁斯·斯特林倡导了一种“新美学”(new aesthetic)理念,这一观念强调“将数字艺术移植到实体上”,以先锋的像素化手段进行艺术创作。文化一方面通过数字化的手段呈现,另一方面,这种呈现也会反哺现实生活,二维服务器上的艺术反过来丰富了现实中的文化形式,“新美学”也探索了二者之间的内在张力。艺术家会精心绘制一副仿像素化的艺术作品,现实世界里的图钉也做得越来越像地图软件里的指示图标:人类努力向机器靠拢,正是在反抗算法对美的限制。

    人们努力地破坏算法文化的正常运作,潜藏在这背后的是更深层次的创造需求。惊喜,是我们在艺术中最渴望看到的,也是我们最重视的。杜尚的小便池,风景画中的透视,意识流文学——这些创造性的突破之所以能获得如此之大的影响力,正是因为它们提供了一个观看世界的全新视角。难怪现代主义诗人如此痴迷于“爆炸”这个隐喻,也难怪漫长而复杂的艺术史总是与战争脱不开干系。我们需要艺术给我们带来惊喜,在旧世界里引爆一颗炸弹,炸出一条裂缝,让新世界的阳光照射进来。

    这正是算法所做不到的。算法能够利用过去的信息进行推断,但它无法实现本质上的飞跃,只有人类的创造力才能做到这一点。到目前为止,算法还是更擅长识别和复制惊喜,而不是制造惊喜。Facebook、Flickr等平台上的“趣味性”指标衡量的就是一种惊喜,这个惊喜既代表着美学概念也用到了信息理论。社交媒体上的病毒式传播之所以触动人心,也是因为它们的内容是人们意想不到的,既令人惊喜,还带有几分幽默。这些内容往往是以图像或动图的形式出现,语言信息(比起图像,算法更容易处理语言)则暗藏其中,就像是惊喜产业链中的影子经济。

    在制造惊喜方面,人类的统治暂时还没有受到威胁,因为惊喜实在是太过特殊了。我们的意料之外是很奇怪的,真正的随机内容在我们看来反而是意料之中,就像抛很多次硬币,总是同一面朝上,算法眼里的随机在人类眼里反而太过规则。此外,我们对新事物也很挑剔,一种独特的艺术形式要经过重重考验才能最终被盖上“美”的印章。有多少艺术批评和书评归根究底都是“可预测的推断”?想要给人带来惊喜,新奇只是一个必要条件,但还不充分,韵味也是一项重要因素,我们还要能够在惊喜中寻求意义,这些要求都远远超过了机器单纯的随机性。人类是一种寻找模式的动物,我们不仅寻找行为,也寻找迹象和预兆,有了这些象征性的故事,我们才能够根据美学逻辑来调整现实。

    这种美学逻辑,就是诗人济慈在《希腊古瓮颂》(1819年)中所写的“美即是真,真即是美”,在如今这个文化机器时代,这句诗为人类保留了最后的一方空间——人类美学在制造惊喜方面还有未来。人类会继续对惊喜保有强烈的反应,这些创造性的刺激也在逐渐改变我们的大脑,让我们以一种全新的方式去看待事物。机器偶尔也能做到这一点,比如戴维·科普就用算法创作过古典乐(模仿莫扎特等音乐大师模仿得出神入化,这令很多观众感到不安),并且非常好听,不过大多数情况下,机器只是人类手中的一种工具,最终还是人类创作者实现了这些飞跃式的突破。

    人工智能模仿《星空》的作品但是未来,这些惊喜作品的诞生会不可避免地越来越依赖于算法工具,就像其他领域和行业当前的状况一样。机器会发展得更加智能、先进,甚至会具备审美能力,在这种情况下,人类的创造力会迎来第二个重大的转变机遇。为了在这个算法时代生存下去,并且重现人类创造力的荣光,我们需要培养起一种“算法素养”,要学会理解机器对作品产生的影响——不必去抵制这种影响,要理解和利用这种影响来促进人类自身的发展进步。

    要想做到这一点,我们首先就得思考程序如何改变了我们日常生活中的语言和文法。智能手机、传感器、平台不仅仅是一组文化领域的新名词,也随之衍生出了新的动词和语法,很多变化早已深入人心,比如我们根本不会去仔细反思“谷歌一下”这种说法,也不会去质疑“万能的谷歌”究竟是不是一种全知全能的存在。媒体理论学家列夫·曼诺维奇的一项针对Instagram的研究结果表明:手机拍照的普及不仅降低了摄影术的门槛,更是从根本上改变了摄影的意义。我们开始透过算法的过滤来认知世界,生活中全是加了美颜滤镜的自拍,甚至我们对于美的理解都要依靠社交媒体上“好友”的推荐。

    换句话说,数字平台为创新所带来的转变是指数级的。把基因序列变成音乐,或者将音调转换成色彩都是有可能的,这些甚至都有点小儿科了。补丁、程序、脚本嵌套、数据库、传感器都只是演示手段,这些工具在不断地进行重组,以尝试出一种创造性的因果连接。其次,更重要的是,它们依赖于同一种算法意识形态,这种意识形态推动着硅谷不断向文化领域扩张。根据这一逻辑,从DNA到微信步数,从股票的高频交易到做视频当UP主,这些全都是数据。文化生活的方方面面都有了算法的介入,这也给艺术留下了发挥的空间。

    如今,艺术家们可以从股票市场或者手机辐射中获取艺术灵感。这种艺术是真实的艺术,它令人惊喜、新颖独特,并且到处充斥着数字化的影子。这种艺术扭转了艺术领域当前的局面——从20世纪的工业发展中攫取资金和意义,然后将其集中交付给一小部分技术精英。在算法入侵文化领域的时刻,我们不得不做出妥协,也正因如此,艺术的解放力量才显得至关重要。惊喜可能是这个话题下最好的答案,但只有在我们的大脑适应了算法时代之后,在我们开始从全新的角度看待事物之后,人类才有机会看到真正有趣的事情。

    文化发展进入了新的阶段,也对人们的基本文化素养提出了新的要求,对技术一无所知的人几乎成为了新时代的文盲。在了解算法的过程中,艺术起到了至关重要的作用,因为人类只能通过隐喻、类比或创造性的解释来欣赏浩瀚的技术海洋。甚至有的时候,算法只有在文化领域大展一番拳脚之后,我们才能够完全接受它,比如谷歌DeepMind公司研发的人工智能先是掌握了雅达利游戏的技巧,随后又推出了Alpha Go在围棋界大杀四方,还有同是谷歌旗下的图像识别工具Deep Dream,其强大的功能也令人类目瞪口呆。

    正因为现实有着巨大的奇异性,人类才有了丰富的创造力,而现在,现实与算法的交织越来越多,人类的创造力也在随之进化。如果这种说法有些极端,那么就想想看我们对现实世界的基本看法——从物理科学研究到金融再到我们手里的小小屏幕——在何种程度上改变了生活的意义。作为艺术的创造者和鉴赏者,所有谷歌不知道的事情,我们都能牢牢记住。

    如果想要对算法进行创造性的阐释,我们有这两条路可走:一是继续创造和感知惊喜;二是培养创造性的算法素养。只有这样才能应对我们当下正在经历的巨大变化。算法所带来的挑战绝不仅止于算法本身,因为它即便没有威胁到人类的物质生存,也会构成智力层面的生存问题。

    我们现在正处在变革的悬崖边缘,这些工具和人类本身都非常具有可塑性。算法系统在观察我们、学习我们,我们也在学习它们,从种种意图、预期和创造力之中衍生出无穷无尽的可能性。社会和技术结构,以及囊括其中的个人与算法都为这种可能性提供了生长的土壤。在这个惊骇万分而又激动人心的时刻,我们最需要的就是艺术家,因为只有艺术家能够理解未来世界的模样,理解我们与自身镜像机器的共同合作。美学一直是个无情的领域,我们会根据自己期望中那个不可能达到的标准来评估现实。算法也是这么一回事,它描述的是抽象数字和符号系统中那个不可能实现的美。当美学和算法相遇时,我们需要留住的是机器的创造者,而非机器本身。

    本文作者Ed Finn系亚利桑那州立大学科学与想象力中心的创始人兼主任,他也在该校艺术、媒体与工程学院和英语系担任助理教授,新作《算法想要什么:计算机时代的想象力》(What Algorithms Want: Imagination in the Age of Computing,2017)现已通过麻省理工学院出版社出版。

    (翻译:都述文)

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