【獵雲網（微信號：ilieyun）】4月19日報道 （編譯：蔡妙嫻）
編者注：人工智能正逐漸走進我們的生活，越來越多的產品和應用的湧現讓不少的人感受到了壓迫，因為無數的崗位或被取代。而下文則將深入分析人工智能在藝術領域的成果以及對未來的預測。
谷歌創意實驗室的“創意技術專家”Dan Motzenbecker不久前表示：“在手機或電腦上畫畫太麻煩了，所以我們設計了基於網頁的新工具AutoDraw，將機器學習與藝術家的繪畫相結合，幫助你畫畫。”
AutoDraw是谷歌人工智能的一項實驗，這款跨平臺工具希望能讓所有人——無論藝術天分高低，都能信手塗鴉出一幅畫。它能猜出你想畫什麼，然後提供圖片庫讓你選。“不會畫畫？不要擔心！”，這是這項試驗的初衷。
首先，AutoDraw是一款非常有趣的工具，很容易讓人上癮——這點大概不用多說。其次，它也從另一方面反映，人工智能不僅可以作為創作工具，在文本搜索引擎上也具備同樣的功能。想象一下，如果你只需輸入“海豚”兩字就可以讓軟件幫你畫出來，那還要費事動手指幹什麼？
不過，輸入文字有什麼意思？所以谷歌並沒有展示這一工具。
AutoDraw上線幾天後，谷歌又展示了其科學家進行的其他項目：藉助人工智能技術，讓計算機學會畫簡單畫。他們對循環神經網絡（RNN）進行了訓練，用的是去年上線的“Qiuck，Draw！”應用中的用戶作品。這款應用很有意思，比方說你畫了一隻長頸鹿或蝴蝶，它會根據你的作品猜測你畫的是什麼。之所以要用真人作畫訓練，是因為谷歌希望RNN能夠像人一樣，也有線條重疊、扭曲這樣的自然失誤。
我們不斷看到，藝術和算法之間的交集越來越多，但這是否也意味著，未來的人是否與創造力，也就無足輕重了？
第四次產業革命的興起
近期出爐的世界經濟論壇報告稱，作為所謂第四次產業革命的一部分，數百萬人工崗位被自動化取代。到2020年，自動化將搶去500萬崗位。當然，新崗位的誕生也是必然的，必方說IT和數據科學領域的工作將會大幅增加。
製造、生產等工作預計將受重創，而另一份報告顯示，在未來20年裡，還會有10萬多法律從業人員下崗。
這些也就罷了，但是藝術……藝術可是神聖的啊。藝術是人類情感的表達，電腦不可能擁有與人一樣的創造力，對吧？可是，我們已經看到機器智能和自動化對藝術界的影響了。
Prisma幾秒鐘就能把你的照片變成超現實藝術作品，既然有這種工具，當你想畫個風景圖，或給孩子畫張素描像時，還有必要僱人來做嗎？有讀者可能還不知道，Prisma是一款手機應用，運用神經網絡對每張照片進行分析，併為用戶提供多種藝術風格。
在一次採訪中，Prisma Labs聯合創始人Alexey Moiseenkov透露：“我們的應用運用了深度學習技術，能夠把圖片重新繪製一遍。我們通過分析大量照片，找出了典型的形式和線條，在實際使用中，Prisma會按照用戶選定的風格，用學習到的線條繪圖。”
在此我們要強調的是，Prisma等工具比人類的創作要好得多，未來還會越來越強大。如果用戶僅憑DSLR相機、三腳架和一款Prisma類型的人工智能圖片繪製應用，在手機上按下幾個按鈕，就能在幾秒鐘內得到一張“手繪”家族肖像，那誰還會請專業畫師呢？
將來很可能出現這樣一種情況：藝術家和藝術品經銷商根據作品的“手工度”來定價錢——“100%人工繪圖”標識將成為人類創作與機器創作的唯一區分。
不過，算法想要顛覆的，可不只是藝術行業。
設計行業
多年以來，Wix和Weebly等網頁自動設計服務讓菜鳥也能開發HTML5網站，它們用拖拖拽拽的方法取代了複雜的編程工作。對於不需要多少深度功能的基礎網站來說，這些工具就已經足夠了。但人們仍然需要程式化、簡單好用的網頁設計模版，這也就是為什麼專業設計師和程序員仍然能靠技術養活自己。
去年6月，Wix上線了一款網頁自動設計服務，搭載人工智能技術，名為Wix ADI。
Wix ADI根據現用戶的網站中收集數據，用於“滋養”自己的人工智能服務。網站開發人員只需要回答幾個問題，提出關鍵要求——比方說網站主題、分類等等。Wix會根據你的業務類型和所在地區挑選相關照片、文字和排版結構。
Wix ADI主管Nitzan Achsaf在發佈會上說：“Wix ADI不僅僅是一款最新的網站開發工具，更奠定了網頁設計市場的新標準。我們走在行業前沿已經近10年了，現在，作為領先的人工智能技術供應商，我們將讓網頁設計成為人人觸手可及的東西。”
並且，Wix承諾絕對不會有任意兩個網站一模一樣。
今年以來，類似以人工智能為核心的網頁設計平臺不斷湧現，並獲得了大量融資。舉兩個例子，TheGrid出售人工智能業務已經好幾年了，B12去年推出了一款類似Wix的測試版產品，吸引了1200多萬美元融資。
DIY網頁和應用設計工具到底能不能讓“菜鳥”趕上專業設計師和程序員，這個問題已經困擾業內多年。隨著人工智能不斷突破人們的期待，那些反對者也越來越憤怒。雖然這類工具的實用性取決於網站的開發目標，但如果在一個像谷歌那樣包羅萬象、簡便友好的網站上點幾個按鈕就能完成開發工作，那還要聘請專業設計師和程序員幹什麼呢？
當然，我們並不是說機器已經足夠強大能取代專業網站開發人員，而是人工智能正向創造性行業滲透，更重要的是，它還在一天天變強。
音樂行業
算法能否創作出比肩約翰·列儂，保羅·麥卡特尼，甚至莫扎特的音樂作品？有可能。不過不是現在，至少說近期無法實現。
去年9月，各大網站頭條都在驚叫，第一支人工智能流行歌曲已經創作出來了。確實是吸引眼球的消息，但並不完全準確。索尼研究人員使用專業的Flow Machines軟件，對一套人工智能系統進行了訓練。訓練後，這套系統兼具“風格轉換、優化和互動技能”，能夠編寫任意風格的歌曲。
於是我們就看到了那首名為《老爸的汽車》的歌，模仿披頭士樂隊的風格，真的，還不賴。
不過，如果準確描述這個作曲過程，我們應稱之為“人工智能輔助作曲”。
這首歌的歌詞和編曲由法國作曲家Benoit Carré完成，計算機只提供了流行音樂所共有的特點。其實幾年之前，索尼研究人員就已經開始研究音樂創作工具，今年年底，我們或將聽到一整張由人工智能作曲的專輯。
索尼並非唯一一家鑽研音樂製作的公司。去年，谷歌宣佈啟動Magenta項目，由Google Brain團隊負責，致力於探索機器學習技術能否“創作出扣人心絃的藝術和音樂作品”。今年初，這家互聯網巨頭推出了互動版人工智能Duet，用戶可以在這款應用上彈奏虛擬鋼琴，和計算機系統鬥歌。
另一邊，倫敦創企Jukedeck正在攻關一款人工智能作曲工具，能夠自主創作音樂。為了方便視頻作者快速找到合適的背景音樂，Jukedeck正在訓練深度神經網絡，使其瞭解如何創作、改編音樂，最終，終端用戶能夠定製自己所需要的音樂。
眼下，全世界的吉他樂隊、DJ和管絃樂隊還無需擔心太多。雖然計算機在“寫歌”上越來越厲害，但藝術家們最大的擔心是，如何在按需流媒體時代賺錢。
2014年，Spotify收購了音樂智能和數據平臺Echo Nest，加大在音樂推薦上的投入。Spotify的明星推薦產品叫做Discover Weekly，一份個性化歌單，通過分析用戶在Spotify上聽過的音樂生成。
Spotify會分析用戶的聽歌歷史，然後和其他用戶的聽歌行為進行對比，找到經常一起出現的歌。這一技術已經不能用好來形容了，簡直棒呆。儘管面對著來自蘋果的強勢競爭，但在利用算法和自動化技術提供音樂推薦這場大戰中，Spotify是毋庸置疑的贏家。
電腦推薦的好處在於，它所瞭解的音樂一定比人類DJ要多得多。算法生成的歌單永遠是獨家定製，而DJ推薦難免存在偏見。
無獨有偶，另一款應用Shazam可以分析音樂結構，告訴你這首歌叫什麼名字，演唱者是誰。你只需拿起手機，按下按鈕，等待它識別就可以了。用這款應用來發現音樂，整理出那些偶然入耳的歌，倒是非常不錯的辦法。這類科技讓所有人都成了音樂行家，卻不需要投入多少時間和精力。你什麼都不用知道，會點按鈕就行。識別出歌曲後，Shazam會直接跳轉至Spotify或者iTunes，簡化播放或購買過程。
Spotify和Shazam結合，將對憑藉知識取勝的作曲家和DJ帶來重重一擊。人們可以隨時隨地獲取歌曲信息，當你知道Spotify上有最符合自己口味的音樂時，還要注意廣播裡的10佳排名榜幹什麼呢？當你能輕輕鬆鬆用Shazam識別出陌生歌曲時，還要著急找小夥伴問什麼呢？
寫作行業
我們很難想象，會不會有一天機器能寫出世界級的小說，不過技術人員們在往這方面發展這倒是真的。遣詞造句並不難，難的是在創作一篇故事的同時，確保語言流暢、文字優美、充滿智慧和激情。想必研究人員還有很長一段路要走。
不過，在生成新聞性內容上，機器已經有所建樹。去年夏天，美國聯合通訊社（AP）宣佈將和Automated Insights攜手，在棒球賽事報道中使用算法生成的文章。在此之前，聯合通訊社已經和Automated Insights合作了多年，利用電腦製作了上千篇營收報告。
Automated Insights運用人工智能技術，對大數據進行分析，並將其編纂成新聞故事。芝加哥公司Narrative Science擁有一種類似技術，致力於為企業提供商務智能服務，或者說“數據講故事”。
Narrative Science首席科學家Kris Hammond說：“或許有一天，機器會獲得普利策獎，我們可以挖掘到數據背後的故事。”
有人擔心，未來算法會取代記者的工作，對此，聯合通訊社此前曾表示，擁抱機器報道，更多的是為了拓展報道範圍，而非消滅記者這一行業。有了機器報道，聯合通訊社可以報道更多的美國職業棒球小聯盟賽。
Automated Insights的首席創新官Joe Procopio表示：“機器內容從未試圖取代人工內容，它是另一種工具，另一支讓記者背後發涼的箭，如果可以這麼說的話。我們使用這種工具，是為了進行數據科學分析，減輕記者的負擔。這樣一來，記者能有更多時間進行採訪、論證工作，這更符合記者的工作本質。”
算法能否取代人工，最終取決於是否高效，至少說在商業領域是這樣。
問題是：算法能否在省時省錢的基礎上，還不降低出產質量？
“在利用自動化技術編寫新聞故事時，我們要考慮兩個問題。”Procopio說，“第一，這些數據是否足以支撐一個吸引人的故事；第二，自動化在特定商業案例中的使用，是否值得你去節省這些時間和資源。”
那麼，機器是否能通過訓練，根據文體要求——比方說營收報告、棒球賽事報道或訃告——來改變寫作風格？答案是肯定的，並且現在這一技術已經出現了。那麼，機器能寫出音樂會樂評或採訪稿嗎？
只能說：有可能。這背後的取決因素在於，平臺數據質量是否可靠，以及為開發這一系統所做的訓練是否划得來。
發展進程
自動化在多個行業對人工崗位的威脅是實實在在的，在這當中還包括創造性工作、流媒體服務等等。
這不僅僅是引起了我們的思考。人類之所以為人類，是因為擁有創造力，這是我們和機器的本質區別，如果機器將要讓我們從創造性工作中“解放”出來，那人類還需要創造力嗎？
從積極角度看，如果電腦的繪圖比人類更自然、更精美，那麼它可以當我們的老師，或輔助藝術家工作；此外，還有一種論調認為，人類永遠都會追求創造性工作，或者自己動手。因為當你只需按一個按鈕就能作畫時，繪畫還有什麼樂趣可言？
當然了，20年以後是否還存在這樣的工作，這就是另一個問題了。
當科技能為人類“修正”所有錯誤，比方說文檔裡的錯別字，繪畫裡歪歪扭扭的線條的時候，我們可能會漸漸喪失創造能力。我們再也不需要記住發生過的事情，或電話號碼，或是去外婆家走哪條路，因為一切都能在手機裡找到。長此以往，這必將影響人類的記憶力。
同理，如果孩子們在成長過程中總有工具“幫助他們”，這可不是什麼好兆頭。
不過，也無需過於擔心。目前，機器還未擁有獨立完成創造性工作的能力，只是修補邊邊角角，甚至仍然需要人類協助。對創造力要求極高的工作——比如寫小說、調查類新聞稿等等還是需要人類完成，短期內電腦也不可能取代。
在這裡我們要提一部去年製作的科幻電影——《陽春》（Sunspring），這部電影由真實演員演繹，但劇本出自機器之手。其靈感來自之前Alphabet旗下AlphaGo人工智能系統在古老的圍棋比賽中戰勝人類頂級選手的故事。
這部電影的劇本由“名為LSTM（long short-term memory）的循環神經網絡”創作，非常有趣，雖然沒多大意義，但它提醒了我們，機器離創作優質的藝術作品已經不遠了。
另外，我們也要注意區別人工智能和“算法智能”，前者意味著電腦具備等同人類的思考、理解和適應能力，後者則表示利用數學知識來促進人與機器的協作。
Phil Tee是Moogsoft的董事會主席兼CEO，這家公司致力於為企業提供算法智能服務。簡單說就是，Moogsoft通過修改算法，來幫助企業完成瑣碎的運營工作。
Phil說，人工智能是指計算機系統能夠勝任需要人類智慧的工作，比方說視覺感知、語言識別、決策制定、翻譯等。而算法智能則是使用數學原理來幫助企業解決不斷變動、不可預測的大問題，比如IT環境等。算法智能其實是沒有任何人工智能可言的。
Phil的話說到了點子上。使用算法來預測你喜歡哪種音樂或電影確實智能，但它本身不具備創造性。它或許能把工作做得比人好，但並不屬於“藝術”的一部分。因此，雖然我們看到越來越多的企業使用算法智能來優化、簡化運營過程，希望以此甩開競爭對手，但藝術本身並沒有受到直接威脅。
但是，會不會有那一天，計算機能夠獨立寫完一本書，編出一首曲子，創作一部電影呢？
“那是肯定的，但通向這個目標需要實現的技術進步太多了。”Phil補充說道，“今天我們一般使用的神經網絡大約擁有數百至數萬神經元，還不如一隻海蔘聰明，要知道海蔘大腦裡有18000多個神經元呢。開發出一個具備創造性思維的機器很重要，但過程也一定很長。”
或許，我們應當把智能看作創造力的補充，而非取代之物。畢竟，創造力是決定人之為人的本質。藝術需要人類，人類也需要藝術。機器或許能促進兩者融合，甚至搶佔一些工作，但作為我們的專有特徵，藝術和人類是永遠不可分割的。
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