人工智能：給藝術帶來更多創新和可能

【學術爭鳴】

年輕學生畫二次元漫畫，姑娘們熱衷於生成自己的美照，小朋友得到一幅自己創作的凡·高風格的畫……越來越多的普通人正以放鬆隨意的方式使用人工智能（AI）繪畫工具。

美國計算機科學家、心理學家赫伯特·西蒙是人工智能和認知科學領域的先驅，他的研究在藝術和設計領域影響很大。西蒙認為，創造性不是藝術家和作家的專屬，不是某種神秘無法捉摸的才能，而是人類認知的一個基本方面，是可以通過認知過程和計算方法來實現和增強的能力，可以通過特定的啟發式方法和程序來培養。

在藝術和設計領域，人類往往是通過所謂的靈感進行創作，而AI繪畫工具可以處理和分析大量數據，識別出人類可能忽略或根本意識不到的模式或聯系。美籍法裔藝術家馬塞爾·杜尚是現代藝術的重要人物，他最著名的觀點是藝術應該挑戰傳統和常規。他認為藝術的本質在於創造新的概念和視角，而不僅僅是技藝或美學的展現。在人工智能時代，用AI進行藝術創作，是關於數據、算法和編程的創造性表達，所以AI必然會給藝術帶來更多可能。

而且，AI的介入使得藝術創作過程中的人類角色和創造力變得更加復雜，藝術家可能不再是作品的唯一創造者，而是與AI合作的指導者或協作者。這種變化重新定義了藝術家的角色和藝術作品的本質。這給藝術的定義、功能和社會意義，都提供了新的思考路徑。

我所在的中央美術學院率先使用AI展開了大量的藝術和設計的實驗探索。我想簡單介紹其中一些典型例子，從中可見AI給藝術帶來的創新。

我們系統整理了存世宋畫的數字資料，從宋畫的布局構圖、筆墨特征、物象分類等方面進行數據標記，形成了一個有體系的龐大數據集。如何進行人工數據標記是屬於人類主體意識的，人工智能無法替代。在審美上，人類的作用是告訴人工智能“美”的定義是什麼。我們用宋畫審美的特征來訓練人工智能，讓它習得中國人對自然物象特有的抽象意識，並與AI繪畫工具協作，“畫”出了個性化的筆墨語言，非常有趣。

我們也把這些有趣的AI宋畫圖像物化在家具器物上，就是我們設計的“人工自然家具”。人工自然家具是利用人工智能生成技術和精密數字制造技術創造的新中式家具。這些家具凝結了當下最先進的科技和設計思想。

我們也對王羲之的存世墨跡進行了數據標記，讓人工智能去學習他的筆法節奏、結構疏密。AI對王羲之書法的理解天生與人類不同，它可以寫出帶有王羲之韻味的非漢字“書法”，結果驚艷有趣。這個創作研究路徑也可引入到實用美術的字體設計裡，漢字不同於字母文字的字體設計,其字體設計需要逐字設計，十分復雜，而人工智能有很大潛力可以為中文書法體的字體設計開創一個全新的局面。

永樂宮壁畫始於元朝，經明、清兩代多次修繕和增補，是中國現存規模最大、內容最豐富的道教壁畫之一，是中華文明的瑰寶。歷史上這些壁畫長期缺乏維護，出現過許多破損、遺失以及不符合原筆原意的修補。我們用人工智能技術建立了一套從數據收集分析到圖像重建、深度學習風格，再到專家驗証和AI模型調參優化的工作流程。這套工作流程與手工修復技術相比更加高效可逆，將基於AI深度學習的圖像修復技術應用在復現古代壁畫風貌上，大有作為。

中國民間美術作為中國傳統文化的重要組成部分，深深植根於普通百姓的日常生活中。它反映了普通人的生活習慣、禮俗信仰、文化基因和審美趣味。許多中國民間美術，如剪紙、泥塑、刺繡、扎染、民間繪畫、編織等，都有數百年甚至數千年的歷史，包含著濃厚的民族和地方特色。隨著社會發展，一些傳統民間藝術形式失去其原有的社會基礎和生存環境，許多需要師徒傳承的民間美術技藝面臨失傳的風險。AI則可以在一定程度上解決民間美術的延續和活化問題。我們曾對苗族紋樣譜系做過系統梳理，訓練AI分門別類地學習苗族紋樣的視覺特征，制作出了若干人工智能的小模型，可以生成特定品類的苗族紋樣，如牛紋、蛙紋、蝴蝶紋、令龜紋，還有表達農耕、狩獵、祭祀、舞蹈、節日場景的各式苗族紋樣。人工智能可以成為很好的民間美術傳承人。

數據標記在機器學習過程中起著至關重要的作用，它不僅是AI模型訓練的基礎，也是確保模型生成質量和適用性的關鍵因素。最早的時尚走秀出現在19世紀60年代，也稱為“T台秀”，直到今天，它還是業界發布服裝新品的一種定式，長盛不衰。網絡空間的海量T台走秀照片是“天生的”訓練時尚類人工智能的數據集，因為這些圖像已被分門別類地清晰“標記”——它反映了不同品牌、不同設計師的設計理念、風格創意以及細節、剪裁、材質和配飾等。合理挖掘運用這些時尚數據，可以讓AI在時尚設計的趨勢預測、風格推演以及設計生成方面起到不可低估的作用。我們在中央美術學院設計學院的課堂上曾指導學生從服裝的不同形態出發，歸類整理時尚圖像，訓練了一個AI時尚生成器，它做設計的方式完全區別於前代設計師，具有創新性。

在人工智能時代，藝術創作和語言文本關系密切，在這方面AI同樣大有可為。我們教師團隊做過一個小實驗——用AI技術來評判《紅樓夢》前80回和后40回是否為一人所寫。我們先用算法提取了兩部分文字的特征，包括詞頻、句子結構、句式復雜度、語法特點和情感表達，再訓練一個AI模型，它基於文字特征來區分不同作者的寫作風格。實驗結果是前80回和后40回不是同一人所寫。這表明AI對人類語言的理解已經達到了一個全新的高度。

AI降低專業設計的門檻后，更多普通人也能享受到高質量的設計服務。比如，在中國農村，宅基地的總量巨大，數以億計的村民都需要在宅基地上蓋房。鄉村裡很少有人舍得花高額設計費請建筑師給自己家蓋房，是否可以通過人工智能為村民設計結構專業、性能優良、風貌體面、價格適當的房子？在人工智能時代，這顯然是可行的。專業設計師可以通過機器學習將設計的專業性“哺育”給人工智能，讓優質的設計服務惠及更多人。

我國有巨大的數據資源，有優質的信息和互聯網基礎設施，有最大規模的互聯網用戶，有海量的可供採集訓練的人工智能數據集，當然也具備豐富的人工智能和數字技術的應用場景。新一代設計師探索人工智能在各式生活場景、生產場景、社交場景、知識場景、消費場景的設計應用，其中機會無限，也許挑戰的正是人類想象中的極限和可能。

（作者：李世奇，系中央美術學院副教授）

（項目團隊：記者 張玉梅、於園媛、許馨儀）