我与天才 AI 艺术家 Robbie Barrat 聊了聊机器的创造力与变革意义

年仅 21 岁的天才 AI 艺术家 Robbie Barrat 分享对艺术的思考以及作品创作细节。

原文标题：《Robbie Barrat，了不起的 AI 艺术》
撰文：Jason Bailey，数字艺术评论家
翻译：曹寅，数字文艺复兴基金会董事总经理

谁是 Robbie Barrat？他有很多身份，艺术家、斯坦福大学人工智能研究员、英伟达人工智能算法工程师、毫无疑问，Robbie Barrat 是一个天才，而他年仅 21 岁。

18 岁时，他已经在神经网络领域取得了突破。他先前的项目包括接受过 Kanye West 歌词训练的说唱 AI，以及能够利用植物的电信号创造艺术的 AI，他发明了著名的艺术专用 AI 算法：art-DCGEN。

2018 年，一副基于 Robbie 的 AI 算法创作的作品在纽约佳士得拍卖行拍出了 432,500 美元的高价，这是 AI 艺术有史以来的最高价。他的作品多次在蓬皮杜艺术中心等重要美术馆和画廊展出，并经常同 Balenciaga，Burberry，ACNE 等国际大牌联名设计时装。

如果您想知道下一代的重要艺术家将是什么样，就我而言，Robbie Barrat 就是榜样，他是数字时代的达芬奇。

我有幸在 SuperRare 上拍下了 Robbie Barrat 时隔两年之后的最新作品《Saint Nazaire》，这是一幅有着印象主义风格的 AI 作品，是他在 2019 年进入法国著名艺术学院南特 Saint Nazaire 艺术学院学习和建立工作室之后的首件作品，不仅是 Robbie 创作生涯的重要里程碑，也是整个 AI 艺术的划时代作品，具有重要的艺术史价值。

Saint Nazaire, Robbie Barrat, 收藏者：曹寅

AI 艺术与传统绘画不同，尽管艺术家可以以自己喜欢的方式「训练」模型，但艺术家无法控制最终创作结果。因此，AI 艺术家通常倾向于创作广义主题和抽象性主题的绘画，例如肖像，风景和抽象绘画，并且其作品表现形式呈现固定范式。

但是，Robbie 的《Saint Nazaire》则与众不同，Robbie 创作这件作品是为了描绘他的个人情感和日常生活，就像他自己对于这件作品的介绍：「finally accepting that not every image has to be a trick new way to use AI or a new answer to some question about digital artifacts. its nice to do both, but its also okay to just make images that are about my life」

《Saint Nazaire》是 AI 作品首次尝试表达艺术家自身的情感，无疑这种情感是私密的，是以艺术家自我为中心的，不是「算法属灵」的，是任何算法都无法理解的。回到画作上来看，《Saint Nazaire》的「笔触」又小又薄，就像 Robbie「画」出了他当时自己眼睛所见之景象和手指所触碰之感觉。

作为远在千里之外的收藏者，通过观赏这件作品，我能体会到 Robbie 在 Saint Nazaire 艺术学院的当时场景甚至作品背后的平静心情，这和观赏其他印象派作品的感受没有任何区别，甚至还有点表现主义的味道，这使《Saint Nazaire》既前卫又经典，《Saint Na zaire》对 AI 创作新范式的尝试是成功的，它之于其他固定范式的 AI 作品，就像当年印象派之于学院艺术的革命。

如果有人对 Robbie 之前的 AI 作品是否属于艺术品还有疑问，那《Saint Nazaire》真正奠定了 Robbie 的艺术家的身份，从此以后，AI 成为了 Robbie 的画笔和调色板，he paints with AI not by AI。

-曹寅，13/07/2020

以下正文由数字艺术评论家 Jason Bailey 于 2018 年 4 月 5 日发表于 www.artnome.com。

AI 生成的裸体肖像＃1，Robbie Barrat

作为在机器学习创业公司工作的数字艺术爱好者（译者注：作者现已离职创业专业从事数字艺术评论和收藏），我一直在等待人工智能在艺术领域产生奇迹。但是，相反，我所看到的只是通用的样式转换，它只能让你的小狗照片看起来像廉价油漆画的梵高作品……看起来 AI 艺术只是一场饭后小游戏，而不是下一次艺术革命。

用新型神经网络画的梵高风格小狗 Frida

不过，终于，我所期待的人工智能艺术奇迹，以一系列疯狂的裸体肖像形式出现了，这些肖像画是由来自西弗吉尼亚州的一名刚毕业的高中毕业生Robbie Barrat创作的。当我第二次在他的 Twitter 上看到 Robbie 的作品时，我被迷住了。在那些难以描述的时刻中，我看到了一些完全新鲜从没见过的东西，我知道，非常重要的艺术史转折点已经来了。

在美学中，有一个叫做「恐怖谷」的概念，我相信这可以解释 Robbie 的《裸体》系列中的许多情感共鸣。根据维基百科：

「恐怖谷是一个关于人类对机器人和非人类但类人物体的感觉的理论。恐怖谷的理论暗示了，当人类面对某件非常类似真实人类，但又不是完全和真人一样的物体或者动物时候的恐惧和厌恶感觉。」

不过，现在请忘了恐怖谷，Robbie 撕开了一个「不可思议的黑洞」。

AI 生成的裸体肖像＃2, Robbie Barrat

AI 生成的裸体肖像＃3, Robbie Barrat

AI 生成的裸体肖像＃4, Robbie Barrat

我是个艺术书呆子，我立即尝试给 Robbie 打电话。我们最终确定了聊天时间，Robbie 与我分享了他的创作细节。

警告：我们将在这里变得有点专业，但是请放心，您会喜欢的！对于设计为像人脑一样思考的计算机程序，神经网络只是个花哨的名字。Robbie 将讨论一种称为 GAN （生成的对抗网络）的特定类型的神经网络。

用 Robbie 自己的话说：

去年 12 月刚刚发表了一篇名为。GAN 基本上是两个相互竞争的神经网络。有生成器和鉴别器。生成器试图使图像欺骗鉴别器，而鉴别器的全部工作就是分辨所生成的图像与真实图像之间的区别。

鉴别器始终将生成器发送的图像与数据集合中的图像进行比较，并且尝试返回「假」或「真」的判断值。生成器从鉴别器获得关于其性能如何的反馈。它使用该反馈来适应并尝试生成越来越多的逼真的图像，这将使鉴别器认为「这是真实的」。

我用 10,000 张裸体画像给 GAN 「喂食」，让它吃饱，让这两个神经网络之间互相愚弄。当它们刚开始时，生成的图像很可怕，创作的只是没有意义的噪音。但是随着时间的流逝，他们所创作的内容越来越像数据集里面的原始图片。

后来，在《裸体》系列作品创作的过程中，生成器找到了一种欺骗鉴别器的方法，但实际上这种方法并不是生成我们人类所定义的「裸体」，只是可以欺骗鉴别器而已。鉴别器非常愚蠢，以至于无法分清生成器产生的「裸体」与人体之间的区别。虽然生成器赢了，但结果并不是生成逼真的肖像，这是一项艰巨的工作。它可能会陷入局部最小值出不来，而不是理想的解决方案，但它适用于生成器，并且判别器并不清楚，因此会卡在局部最小值里面。这就是《裸体》中在发生的事情。

很神奇，对吧？Robbie 的《裸体》的创作真相是如此超现实，甚至可以看作是鉴别器的故障或局限。但是，与传统艺术创作一样，意外事故往往是创造性发现的最重要途径。如果鉴别器更加聪明，则 GAN 可能输出是接近完美的传统裸体画像。例如，Robbie 的《风景画》系列使用了与《裸体》相同的程序，但是生成的图像更具具象。虽然我认为《风景画》系列没有《裸体》那么有创意 ... 但是 AI 艺术是否真有创意存在？

AI 生成的风景#1，Robbie Barrat

AI 生成的风景#2，Robbie Barrat

AI 生成的风景#3，Robbie Barrat

《裸体》是否真的比《风景画》更具创造力吗？谁是真正的艺术创作者，Robbie 还是 AI / GAN？如果 AI 是艺术家，那么一台机器真具有创造力吗？

我请 Robbie 帮助我了解他在此过程中的角色。他将自己的角色与艺术家 Sol Lewitt 的角色进行了比较。Lewitt 最出名的是写出用于创建图纸的指令或规则集，然后让其他人执行规则来创建他的艺术品。用 Robbie 的话说：

您知道 Sol Lewitt 如何制定他的图纸规则吗？他先创作规则，其他人会解读他这些规则，然后制作艺术品。在传统的技术性生成艺术中，您可以建立代码，然后计算机将完美地执行该代码，没有解读的空间。使用 AI 时，我认为我的工作与 Sol Lewitt 编写规则卡然后让其他人解读规则的做法类似。我正在为 GAN 提供数据集规则，但是这取决于我，因为 GAN 不会完美地解读这些规则。否则，我们将获得完美的裸体画像。但是我们没有，因为 GAN 错误地解读了我提供的数据集所规定的规则。因此，我觉得自己对作品的控制力比传统生成艺术更少。既然 GAN 有智能，那么就有了解读的空间。

艺术家 Sol Lewitt 设定的规则示例

我对 Robbie 的 Sol Lewitt 的比喻进行了更具体的说明，指出 Sol Lewitt 可以看着人们执行他的指令，然后根据他所看到的来调整规则。这些调整将改变规则集的下一次执行，从而使他对所产生的技术具有相当多的控制权和影响力。我特别问 Robbie，他是否对自己的图像结果有任何控制或可预测性。他是否可以做任何事情来使结果更倾向某一个方向？

是的，一点没错。这是我整个夏天都在用低分辨率人像和风景图片做的实验，我正在尝试一些东西。我正在尝试数据集合交换创作法，到目前为止，我还没有看到其他人这样做。我第一次在低分辨率下训练我的风景模型时，当完成训练后，我就在数据集里面向鉴别器送入了数量很小的抽象画，大概在 400 幅抽象画，这相对已经在数据集里面的 14000 副风景画来说，是个非常小的数量，但这一点点抽象艺术完全改变了创作结果，所以我才能创作出这些非常酷的抽象景观画作。

用 GAN 网络进行创作，你输入生成器的只是一个随机的高维向量。在我的程序中，有一个 512 维向量，它是一个包含 512 个数字的列表。但有意思的是，在训练 GAN 网络之后，会出现一个称为「潜在空间」的事物。将所有可能的绘画都放置在要馈入生成器的高维空间中，但是它们的布局方式不是随机的，这确实是有道理的。因此，如果您想获得与以前的作品相似的绘画，则可以在空间内选择一个非常接近您的以前作品的点。而且，有些维度实际上意味着诸如配色方案之类的东西，因此，如果我想要使作品的色彩更加丰富，则可以调整其中一个尺寸。所以我确实有一定的控制权，但更重要的是，我不能告诉 GAN 制作特定的绘画，但是如果我找到喜欢的绘画，则可以对其进行调整。

我深信 AI 艺术促使我们重新思考艺术究竟是什么，它将我们带到一个自从杜尚用现成品创作了《喷泉》雕塑以来从未达到的程度。

喷泉，马歇尔·杜尚 , 1917 年

作为概念艺术之父，杜尚不顾艺术制作过程的重要性和美学价值，而是强调艺术家的观念或思想是关键要素。他拿起小便池，将它转过来，变成了艺术品《喷泉》，「 为该物品创造了新的思考 」，迫使我们思考它是否是艺术品。

人工智能艺术颠覆了这一点，不仅为对象创造了新的思想，而且创造了能够进行自我思考和创作的对象。可以肯定的是，目前还处于很早期的阶段，而 AI 在这个阶段主要功能仍然是增强人类的创造力，但我认为 Robbie 的《裸体》是一个分水岭。

那么，是什么使 Robbie 的作品与其他艺术家先前的尝试不同呢？他部分归功于可以使用稀有，昂贵的超级计算机以及 GAN 中新技术的突破：

我在 Nvidia 工作，他们拥有绝对疯狂的 GPU 集群超级计算机。实际上，我花了两个星期在他们的超级计算机上对 GAN 训练。在此之前，我尝试同时使用人像和风景进行训练，但是我无法获得分辨率超过 128 x 128 像素的作品。那真是太小了。但我现在使用这些超级计算机，而这份于 12 月发布的有关渐进生长的 GAN 网络的论文，确实很有帮助。它从一个很小的 GAN 开始入手，随着生成器和鉴别器越来越好，它会分层增长。这样就可以生成超高分辨率的作品，但是要花很长时间才能完成，我认为 Nvidia 之外的任何人都无法训练该模型。

使用正确的工具会有所帮助，但是我坚信，工具只有在正确的创作者手中，才能产生突破性的结果。对我来说，毫无疑问，Robbie Barrat 是一个天才。18 岁时，他已经在神经网络领域取得了突破。他先前的项目包括接受过 Kanye West 歌词训练的说唱歌手 AI，以及能够利用植物的电信号创造艺术 的 AI。如果您想知道下一代的重要艺术家将是什么样，就我而言，Robbie Barrat 就是榜样。

许多人认为，我们正在迈向一个未来，人工智能将改变我们生活的方方面面。如果是这样的话，我相信这一系列《裸体》 作为 AI 艺术的早期杰作将变得越来越重要。Robbie Barrat 计划将其代码开源，并发布训练模型，以便其他人可以从中学习。他可能会稍等一下，因为他承认如果他会感到舒服，如果他是唯一能够生成此类图像的人。

但我为他决定开放源代码表示赞赏，但作为一个热心的数字艺术收藏家，我渴望将他的一些作品添加到我的收藏中。Robbie 慷慨地同意向我出售我最喜欢的这篇文章中提到的《裸体》系列中的四副作品。对于不熟悉的人来说，区块链艺术品市场现在使得可以像出售实体作品一样出售和出售数字作品。

我在创业公司 Pixura 的好朋友距离启动他们的「 SuperRare 」基于区块链的数字艺术市场只有几天。我尝试着问他看看 Robbie 和我是否可以成为他们的第一个客户，并在平台发布前进行交易。他们很高兴答应了。只需点击几下，我对 Robbie 的数字艺术的所有权就被不可磨灭地注册在以太坊区块链上。

我在 SuperRare 平台上的 Robbie Barrat 《裸体》系列

如果我想随时出售作品，那么还需要有一个市场（实际上，许多市场正在启动）让其他数字艺术的收藏家也可以参加。而且，如果我确实出售了这些作品，则根据智能合约，Robbie 每次都会从作品出售中获得 10％的版税（这部分钱在我我最初购买金额之外）。我个人认为我现在拥有艺术史上非常重要的一部分，因此，如果您正在等待我出售 Robbie 的作品，请放弃，因为那是不可能的。

来源链接：mp.weixin.qq.com

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编译者/作者：歪脖三道

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