這個網站每小時販售 AI 所產生的9張畫作,從台幣475元到5400元不等

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國外一個名為9 GANs的藝術館將AI演算法產生的作品放在了Fine Art America以及Society 6上面售賣。此藝術館每小時能夠產生9幅藝術畫作,網站主頁更新之後,一個小時之前的9幅畫將被永久刪除,按照網站的說法,每一幅畫都是獨一無二的。所以,也對畫作開放下載,只不過下載需要支付15美元到165.99美元不等。

 

這個網站每小時販售 AI 所產生的9張畫作,從台幣475元到5400元不等

2018年10月,紐約佳士得拍賣行在紐約拍賣出了一幅很特別的畫作

在那次拍賣會上,一共有363件畫作「同台競技」,其中包括20多幅畢加索的名畫。最終一幅「特別」的畫作力壓群雄,以43.25萬美元(約1,380萬台幣)成交,值得注意的是這也是全場的最高價格。

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這幅特別的藝術畫屬於肖像作品,並不是出自大師之手,甚至連人類持筆都算不上。這幅畫是由人工智慧繪製,AI以朦朧的筆觸描繪了一位名叫艾德蒙‧貝拉米的男士,另外畫作右下角的作者簽名是一個數學方程式。

AI目前的這個水準值不值這個價錢暫且不論。但2018年10月拍賣的這一天或許將被寫入歷史,因為這將意味著人工智慧創作的繪畫作品正式作為「藝術品」被市場接受,「象徵著人工智慧藝術作品將登上世界拍賣的舞台」。

AI藝術品也有了正常的市場攤位

除了以拍賣的方式出售AI畫作,現在AI藝術品也有了正常的市場攤位!

9GANS網站

國外一個名為9 GANs的藝術館將AI演算法產生的作品放在了Fine Art America以及Society 6上面售賣。Society6是表達自我的市場,擁有成千上萬來自世界各地獨立藝術家設計的優質產品。零售店裡沒有其出售的產品,其主題集中在時尚、藝術、禮品和裝飾品;而在FineArtAmerica.com網站,藝術家和攝影師可以上傳他們的藝術品圖片,並設定的價格,向全球的觀眾售賣自己的作品。此藝術館每小時能夠產生9幅藝術畫作,涉及主題包括肖像、抽象、超現實、素描等等。總之市面上存在的種類,這個人工智慧都能產生。

 

9GANS網站主頁更新之後,一個小時之前的9幅畫將被永久刪除,按照網站的說法,每一幅畫都是獨一無二的。所以,也對畫作開放下載,只不過下載需要支付15美元到165.99美元不等。

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下面這幅畫售價165.99美元,據介紹這是一款金屬印刷品,印刷在鋁板帆布上,可以使用木框架。這幅畫也有售價19.99美元的版本,不過是紙質印刷品,列印墨水使用愛普生K3墨水。也就是說,每一幅畫雖然都是獨一無二的,其「藝術價值」不好估計,同一幅畫之所以有差價是因為其裝飾材料的不同。

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據介紹,每幅畫的都是由生成對抗網路(GAN)的神經網路產生,更精確的說,AI演算法是StyleGAN以及NVIDIA開發的Original GAN。

那麼人工智慧會自己創造出藝術品嗎?網站在FAQ版面回答道:模型經過數據訓練,可以從大量的例子中學習,當然可以自己產生畫作。

其實,雖然是獨特的原創作品。但卻是大量餵食作品的混合物。產生的畫可能有蒙娜麗莎的形象,有梵谷螺旋般的天空,以及莫內的綠色景象......在合成過程中,它以非常低的水準和非常不可預測的方式進行,這也是使這種藝術形式如此有趣的原因之一。

在產生藝術品的同時也刪除了藝術品。在創造稀缺價值的同時,也想告訴我們,利用人工智慧可以無窮無盡的各種圖像。

所以,你對藝術的定義決定了AI畫作的價值。

演算法美學的背後:生成對抗網路大顯神威

生成對抗網路 由兩個相互博弈的神經網路組成,即產生器和鑑別器。產生器負責根據輸入產生數據(輸入可以是雜訊,也可以是一些其他的數據)。鑑別器負責分析數據,並區分這些數據是真實的(來自資料集),或者是虛假的(來自產生器)。在形式上可以看做武學中的左右互博。

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上面公式下標 G 和 D 分別代表產生器 G(Generator)和鑑別器 D(Discriminator)。產生器的工作是將方程的值最小化,而鑑別器負責將這個值最大化。產生器 G 和鑑別器 D 會一直博弈,直到達到我們的滿意。

而那幅價值1380萬台幣的藝術品,其作者用超過8萬幅15-20世紀的西方繪畫對演算法進行訓練。基於這個龐大的資料集,他創造了一個創意對抗網路(Creative Adversarial Networks,簡稱CANs)。與原有的GANs不同的是,此類型的GAN對損失函數稍作了修改。

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據其創意對抗網路的論文,他們提出了一個新的藝術創作系統。這個系統能夠透過觀看圖像學習風格進行藝術創作。不僅如此,這個系統還能偏離已經學會的風格進行創新,即產生新的藝術品。他們在實驗的過程中比較了人類參與者觀看系統產生的圖像和藝術家創作的畫作的反應。結果表明,人類完全無法分辨一幅畫是否由機器產生。

而9GANs創作畫使用的是StyleGAN,它來自NVIDIA,可以說是近期紅遍全球的「造假」神器了。與其他產生器不同,StyleGAN可以根據需要更改產生圖像的結果,繪製出的圖片更加逼真,不僅可以創造假的人類肖像,也被瘋狂應用於其他機器學習應用項目,例如汽車、房間、甚至是動漫頭像等。

「假房網」:從圖片到文字描述均由電腦自動產生上圖是「假Airbnb」網站,它也是由StyleGAN產生的,網站上的圖片和文字所描繪的根本不是實物。

StyleGAN不僅可以產生高品質的和逼真的圖像,而且還可以對產生的圖像有較佳的控制和理解,使產生可信度較高的假圖像變得比以前更加的容易。換句話說,StyleGAN專注於模仿,CAN能夠偏離原有的風格,意味著創新。

演算法美學真的是創新美學?

當AI戰勝棋手時,人們不時的拋出「藝術創作才是人類的專屬」論調,但當我們看到並不輸於當代藝術家的AI畫作時,人們作何感想?

其實,藝術的靈魂決不僅僅只是來源於創作者本人,更多的是我們欣賞者賦予藝術的價值。藝術的存在價值也完全取決於人類對其的理解深度。

一幅世界名畫,對於懂的人來說,可能價值連城,而對於不感興趣的人來說,其可能還不如一張普通的照片有用。

另一方面,不必擔心AI藝術作品對人類創作靈感有毀滅性的衝擊。相反,我們應該珍惜AI帶給我們的靈感。AI可以將蒙娜麗莎與梵谷結合,創造出獨特的作品,那麼我們人類將蒙娜麗莎與梵谷結合,並在結合的過程中給予符合人類美學的調節,這樣創造出的作品是不是更有欣賞價值呢!

人類的創造力來源於對生活、對自然的觀察。當演算法美學成為我們觀察的一部分,這意味著我們突破自身的道路又多了一條。

 

bigdatadigest
作者

大數據文摘(bigdatadigest)成立於2013年7月,專注數據領域資訊、案例、技術,在多家具有影響力的網站、雜誌設有專欄,致力於打造精準數據分析社群。

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