隨著熱播劇《西部世界》的結束，“人工智能”這一近年來興起的概念被再次引爆。當藝術家還在引以自豪的凈土進行無可復制的創作時，我們目睹了Alphago擊敗圍棋天才，在人類世界掀起軒然大波......所以，人工智能取代藝術家是否也只是時間的問題？
新媒體的崛起
近幾年新媒體的快速發展，讓不同的藝術表現形式層出不窮，其中包括當下流行的VR（虛擬現實）、AR（增強現實）等科學技術，它們通過聲、色、形的結合給觀眾帶來富有新意和獨特的觀賞體驗。當傳統藝術形式隨著新興技術的蓬勃而黯淡，科技與藝術的結合卻碰撞出“在山頂重逢”時引人注目的火花。
在虛擬現實里作畫
以大型數字裝置藝術作品聞名全球的teamLab創立于東京，其極具辨識度的沉浸式裝置構建出了一個新鮮的感官空間——在精心設計的影像所帶來的視覺、聽覺和觸覺的感染下，不少觀眾都驚嘆于科技對藝術的沖擊。
新媒體技術重在“感受”，而“認知技術”的發展不斷刺激著這支新興板塊。所以，人工智對于新媒體，是探索認知技術這一領域的先行者。
音樂界新秀
2015年，谷歌研究出的Magenta系統讓人工智能做了一個絢麗的夢。這項研究是通過之前開發的Tensor Flow學習引擎使人工智能學習多種形式的音樂，并訓練它的創造能力，最終在幾個音符的基礎上譜出一首簡單的樂曲。
根據magenta系統新開發的fuchsia UI界面
“（如果）使機器能學習如何生成藝術和音樂，它們也許還能獨自創造出迷人優雅的內容。”這個項目的深入研究建立在對現存音樂作品和風格的分析上，并通過學習譜曲方法制作出人工智能式的音樂，所以其難度之大可想而知。
雖然在現階段亮相的Magenta作品中，還沒有可以與現代流行音樂作品所媲美的創作，但谷歌AI部門研究員Douglas Eck表示，希望Magenta軟件可以標志著計算機在音樂界的首秀。僅是首秀，便已足夠證明人工智能的創作潛力。
推陳出新
其實早在Magenta推出之前，谷歌AI Brain旗下項目Deep Dream就應“讓機器具有創造性”這一思潮，以人工神經網絡為基礎開發出可以對世界名畫進行識別、學習和處理的算法；而其二次創作出的作品帶著被模仿藝術家的烙印，表現出強烈的科幻感和怪誕色彩。
但基于編程的學習僅僅證明了AI“計算程序”這一身份，如何讓人工智能跳出模仿已有作品的設定并進行自主創作，是目前程序員們面臨的最大挑戰。
谷歌Deep Dream《蒙娜麗莎的微笑》（右），人工智能，2016年
制造驚喜，是每個藝術家在敘事過程中最看重的一環，任何沒有驚奇感的創作都不是好的創意。所以基于目前的技術，要想完全讓機器自主掌握創造思路，還要從學習如何捕捉驚喜開始。Magenta項目簡單的創作標志著人工智能的一次進化，這是一段新的篇章。
谷歌Deep Dream改編的達利畫作，人工智能，2016年
獨特的價值
“如果科學家能把一滴眼淚里所有的成分都復制了，包括水和鹽和氣味、溫度——他所復制的，請問，能不能被稱作一滴‘眼淚’呢？” ——龍應臺《目送》
換言之，人工智能按照科學家的程序設定所“創造”出的藝術品到底具不具有其獨特的價值？網站Creative AI的創始人薩米姆·威尼格（Samim Winiger）曾說過，創造是一種“運營方式”，如果把它看作一個學習的過程，就并不神秘了。
薩拉切諾《運動中的靜止——云上城市》，裝置藝術，2016年
每一位大師的誕生都伴隨著模仿和再創造這個過程的循環，所以，正因有了莫奈、高更的前車之鑒，畢加索才會在創作中不斷確定自己的風格，并創立“立體主義”。在現代社會，人工智能學習梵·高、米開朗琪羅等大師的作品，繪制出屬于自己的“科技風”，不也是一種特色嗎？
薩拉切諾《軌道上》，裝置藝術，2013年
況且，如果只字不提這些作品的作者是誰，大眾恐怕還是會為它們消費，因為人類欣賞藝術，作品背后信息的價值往往高于其本身的藝術鑒賞性，否則Supreme也不會吸引那么多慕名而來的粉絲為其消費。
菲利普·比斯利《Hylozoic Ground》，2012年
其實，創造力不僅是一種感覺，更是一種“連接事物的能力”；一次淋浴時轉瞬即逝的想法還不致于讓設計師設計出一座舉世聞名的建筑。假如機器可以在遙遠的未來把一切事物，例如色彩、圖像、音頻結合在一起，創作時就好比人腦汲取靈感的過程，它們同時也會越來越具有所謂的“創造力”。
但照此推論，每個個體的創造都具有其獨一無二的價值——從三歲孩童到七旬老人，在那無比微妙的大腦神經深處，碰撞出的每個“創造源”都已蓄勢待發。從此，不再有藝術家“被取代”，因為，每個個體或許都是藝術家。
