利维坦按:计算机能在围棋上战胜人类,与计算机能创造艺术,两者相比之下哪个会更让你担忧?长久以来,我们一直认为艺术是人类最后一块阵地之一,因为艺术的创作过程与情绪、感受息息相关——即便是阿尔法狗战胜了世界第一,我们也可以视其仅为算法的胜利。

  但是艺术不一样,计算机能够创作艺术这件事无疑大大加深了恐慌者的恐慌,我们并非在恐慌计算机比人类写的歌更好听,而是在恐慌计算机不再是我们认识的无情感物。而在这一天最终到来之前,计算机的进步让我们有足够的机会去思索自己是什么。

  1964年12月的某一个夜晚,约翰·克特兰(John Coltrane)和他的四重奏乐队在新泽西州恩格伍德镇刚刚完成专辑《至高无上的爱》(A Love Supreme)全部曲目的录制。这张专辑被认为是克特兰的巅峰之作——达到精神觉悟的顶峰,并卖出了100多万张。它所代表的都是人类所独有的:成瘾中的脱身,虔诚的追求,以及对造物主的赞颂。

  50年后,也就是2014年的4月份,与恩格伍德镇相距50英里外的普林斯顿市内,20岁的金智成(Ji-Sung Kim)在他简陋的卧室里喝着功能饮料,在12小时内编写了一个算法,教会了他的计算机“如何演奏爵士乐”。金是普林斯顿大学二年级的学生,时间略仓促——他在第二天早上还有个小测。而这件事的结局是,一项名为“深度爵士”(deepjazz.io)的神经网络工程在GitHub(译者注:一个托管代码兼社交论坛功能的网站)上流行开来,掀起了一片黑客界新闻评论家的噪杂质疑声;同时在听云(SoundCloud)上被收听了十几万次,并在日本引起了不小的轰动。

  半个世纪的隔阂,在泛着黄铜光泽的萨克斯管对岸,遥遥相望着的是一行行爬虫代码(Python)。而这半个世纪也见证了人工智能音乐和所有流派的视觉艺术的崛起。诚然,在这个大数据与深度学习并存的纪元里,计算机艺术被认为只是特殊的算法。但无论如何——不管为敌或为友——我们必须接受计算机艺术这一事实。

  在工业领域,总是充斥着算法带来的紧张矛盾,像是“效率、资本、贸易!”和“机器人偷了我们的工作!”的针锋相对。但是对于算法艺术而言,这种矛盾却更加微妙。根据麦肯锡咨询公司资料显示:在美国经济中,只有4%的工作需要“人类中等水平的创造力”。因此,对于计算机艺术而言,它正明确地想要放大整个职业蛋糕中的一小块,同时这也已经不再是效率或着公平的问题,而是关乎信任。

  艺术需要情感和精神上的投资,与此同时以承诺分享一部分人所得到的经验作为回报。当我们在鉴赏计算机艺术时,有一点会令人感到不安:在这条连线的另外一头是谁?是人类吗?接着我们就会担心这根本不是艺术。郑州妇科:http://mobile.sgrl029.com/

  算法的可靠性保证了其强大的主流吸引力。截至目前,在网站538(我所工作的地方)的网页上搜索“算法”一词会得到516个结果——我个人要对其中的一些部分负责。在大数据时代,算法的使命变成了治疗疾病、预测最高法院判决、改革体育管理模,甚至是预测日落之美。据说,它们还能防止自杀,改良你所种植的芝麻菜,预测警察的不当行为,以及判断一部电影是否会爆红。