炼数成金 门户 商业智能 人工智能 查看内容

世界首次!这幅GAN生成的肖像画破天荒被佳士得拍卖

2018-9-7 10:28| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 11381| 评论: 0|来自: 新智元

摘要: 世界首次,由AI创作的画作将在佳士得拍卖行拍卖会上,预计售价会在 7000 到 10000 美元之间。AI的创作是真正的艺术吗?你会买吗?这幅镀金画框里的肖像画描绘的是一位体态肥胖的绅士,可能是法国人——从他的黑色长 ...

网络 工具 算法 商业智能 ETL

世界首次,由AI创作的画作将在佳士得拍卖行拍卖会上,预计售价会在 7000 到 10000 美元之间。AI的创作是真正的艺术吗?你会买吗?

这幅镀金画框里的肖像画描绘的是一位体态肥胖的绅士,可能是法国人——从他的黑色长礼服和纯白领子来判断——可能是一位清教徒。这幅作品似乎尚未完成:人像的面部特征有些模糊,画布还有空白区域。奇怪的是,整个构图都略微向左上方偏移。画布上的标签写着,画中人是一名叫 Edmond Belamy 的人,但关于作品起源的线索是右下角艺术家的签名。签名用手写体写着:

Image © Obvious

然而,这幅肖像并不是人类思维的产物。它是由 AI 创作的。10 月 23 日至 25 日,在佳士得拍卖行的 Prints&Multiples 拍卖会上,这幅 Edmond Belamy 的肖像将被拍卖,预计售价会在 7000 到 10000 美元之间。这标志着 AI 艺术首次进入世界拍卖舞台。

Portrait of Edmond Belamy, 2018, created by GAN (Generative Adversarial Network), which will be offered at Christie’s in October. Image © Obvious

这是法国艺术团体 Obvious 创作的一组 Belamy 家族肖像中的一幅,或者准确地说,是由 Obvious 利用 AI 算法创作的画作。Obvious 由三名 25 岁的艺术家组成,分别是Hugo Caselles-Dupré,Pierre Fautrel 和 Gauthier Vernier,他们致力于探索艺术和 AI之间的接口,他们使用的方法是 GAN(生成对抗网络)。

“算法由两部分组成,”Caselles-Dupré 说:“一边是生成器,另一边是鉴别器。我们为该系统提供了 14 世纪到 20 世纪之间绘制的 15000 张肖像画组成的数据集。生成器根据这个数据集生成新图像,然后鉴别器尝试识别人类画的肖像与生成器创建的图像之间的差异。我们的目的是骗过鉴别器,让它认为生成的新图像是真实的肖像。然后,我们得到这样一幅画作。”

目前,他们的开发的 AI 已经创作了 11 幅艺术作品。今年 2 月,Obvious 的第一幅作品Le Comte de Belamy 还被知名收藏家以 1 万欧元买走,挂在巴黎的艺术画廊。

但是关于 Edmond Belamy 的这幅画有一件有趣的事情,就是它偏离了人类 18 世纪肖像画的风格。他身上有一种奇异的现代感:他看起来很像格伦 · 布朗(Glenn Brown)所作的艺术历史画。这是为什么呢?

Caselles-Dupre,用于生成画作的模型的一个特点就是存在失真。“鉴别器要寻找图像的特征——脸、肩膀——相比人眼,它更容易被愚弄。”

当然,对于 AI 来说,肖像画是一种极其艰难的类型,因为人类对人脸的曲线和复杂性有着高度的适应能力,这是机器无法做到的。事实证明,困难部分来自数据集的共性。“我们用裸体画和风景画做了一些研究,我们还试着用著名画家的作品作为数据集提供给算法。但我们发现,肖像画能说明我们的观点,即算法能够模仿创造力。”

AICAN, Ich bin ein Berliner, 2017. Image: AICAN.io — Ahmed Elgammal

AICAN, Permutations, 2017. Image: AICAN.io — Ahmed Elgammal

在 AI 世界的其他地方,研究人员正在进行其他艺术历史的创作。新泽西州罗格斯大学艺术与人工智能实验室(Art and Artificial Intelligence Lab)主任 Ahmed Elgammal 开发了他称之为 CAN 的系统——一种 “创造性” 而非 “生成性” 的网络。其基本想法与GAN 是一致的——有制造者和法官,艺术家和批评家——但是它可以被特别编程来产生新奇的东西,不同于它在数据集中看到的东西。在这个例子中,数据集中包含了 14 世纪以来的所有绘画。

“每次运行时,我都对它输出的结果感到惊讶,”Elgammal 说。 “一个有趣的问题是:为什么 CAN 创造的艺术如此抽象?我认为这是因为算法已经掌握了艺术在某个轨迹的进展。如果它想要创造一些新颖的东西,那么它就无法回头去生成 20 世纪之前存在的具象作品。它必须前进。网络已经认识到,当它趋向于抽象时,它会找到更多的解决方案:那里是有更多新奇空间的地方。”

这就提出了一个有趣的概念,即 AI 算法不仅仅是制作画像,它们还倾向于对艺术史的过程进行建模,就好像艺术从具象到抽象的长期发展过程是程序的一部分,已经运行在超过半个世纪的集体无意识中,而我们整个视觉文化的历史是一种数学必然性。

目前还没有 AI 研究人员这样声称。AI 研究者仍然在探讨一个基本问题,即他们的网络产生的图像是否可以被称为艺术。当然,有一种解决的方法是进行视觉图灵测试,向人类的评估者、有经验的鉴别者展示算法的输出,并询问他们是否能分辨出其中的区别。

“是的,我们已经这样做了,”Elgammal 说。他们将人类创造的艺术和机器制造的艺术混合在一起,向评估者提直接的问题,例如 “你认为这幅画是由机器还是由人类艺术家创作的?”,还有间接的问题,比如 “你觉得这幅作品有多么鼓舞人心?”。他们测量了对人类艺术和机器艺术之间的不同反应,发现差异很小。事实上,有些人更喜欢机器艺术。

这样的调查能否证明算法能够产生无可争议的艺术作品呢?也许可以——如果你将艺术作品定义为由具有审美意图的智慧所产生的图像。但是,如果你把艺术定义得更宽泛一些,把它定义为试图表达更广阔的世界,表达自己的情感、焦虑和感受,那么这是 AI 艺术肯定达不到的,因为任何机器的思维都不可能有那种表达的冲动——也许永远都不会有。

Obvious 的 Hugo Caselles-Dupré 欣然承认这一点,他说:“当然,机器并不想在图像中加入情感。从研究的角度来看,机器拥有开放世界的经验,并利用它来创造新的东西——这种想法目前纯粹是科幻小说。”

Portrait of Le Comte de Belamy, 2018, head of the fictitious Belamy family (and Edmond de Belamy's great grandfather) created by the GAN ‘mind’ © Obvious

Portrait of La Comtesse de Belamy, 2018, the fictitious wife of Le Comte © Obvious

这就提出了作者身份的问题。就像 Belamy 肖像上的签名所指的,它的作者真的是一种算法吗?Caselles-Dupré 说,“如果艺术家是指创造图像的人,那么对这幅画来说,创造它的艺术家就是机器。”“但如果艺术家是指拥有视觉并想要分享信息的人,那么创造它的艺术家就是我们。”

Elgammal 谈到自己的实验时,大体上同意他的观点,他说:“是的,如果你只看形式,而忽略艺术的本质,那么这个算法只是产生作品的视觉形式,并遵循从现有艺术中提取的美学原则。但如果你考虑整个过程,你得到的更像是一种概念艺术,而不是传统绘画。在这个循环中有人的存在(human in the loop),人提出问题,机器给出答案。这整个过程都是艺术,而不仅仅是最后的画作才是艺术。你可以说这是两个艺术家的合作,一个是人,一个是机器。这让我想到未来 AI 将成为一种新的艺术媒介。

Belamy一家的家谱树 — 所有肖像都由GAN创作 Image © Obvious

Belamy 肖像画的拍卖将成为对这种新媒介的另一种考验:市场是否看到了它的未来?在某种程度上,这个问题的答案很简单。“毕竟,这是一幅肖像画,” 组织此次拍卖的佳士得拍卖行的专家 Richard Lloyd 说:“它可能不是大师巨匠画的,但它毫无疑问是我们250 年来一直在销售的艺术品。”

在他们的实验中,所有由 GAN 创作的肖像都属于一个虚构的 Belamy 家族。有一位戴着军队腰带的 Belamy 男爵,一位长得像凯瑟琳大帝的远房表亲的伯爵夫人,一位穿着粉红色丝绸的卖弄风情的男爵夫人。

佳士得认为这是一个展望未来的时刻。Lloyd 说,AI 只是将对未来艺术品市场产生影响的许多技术之一,尽管现在预测这些变化可能还为时过早。观察这场革命将如何发展,将会令人兴奋。

声明:文章收集于网络,如有侵权,请联系小编及时处理,谢谢!

欢迎加入本站公开兴趣群
商业智能与数据分析群
兴趣范围包括各种让数据产生价值的办法,实际应用案例分享与讨论,分析工具,ETL工具,数据仓库,数据挖掘工具,报表系统等全方位知识
QQ群:81035754

鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

相关阅读

最新评论

热门频道

  • 大数据
  • 商业智能
  • 量化投资
  • 科学探索
  • 创业

即将开课

 

GMT+8, 2018-9-24 17:55 , Processed in 0.284145 second(s), 25 queries .