Andrey Elinson：作为艺术家学徒的机器人

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艺术评论家安德烈·埃林森 (Andrey Elinson) 在他的专栏文章中谈到了人工智能对创意行业构成的威胁。

今天每个人都在思考的一个主要问题是，创造性职业能否在人工智能革命中幸存下来。 首先，让我们定义创造力。 创造力是在平凡中看到新事物的能力。 在艺术的帮助下，人们已经能够将大理石碎片变成华丽的雕像，创作经得起时间考验的可爱十四行诗，写出伟大的戏剧等等。 （编辑： 安德烈·埃林森研究过 VN Surikov 莫斯科国立学术艺术学院的古代和现代艺术史） 

那么经典画作呢？ Artels（即一起工作的工匠合作协会）和作坊在艺术史上发挥了重要作用。 当时，艺术家是创意的作者，但不必亲自将创意付诸实践。 此外，最杰出的艺术家都有学徒，他们使用素描和指导来创作绘画。 正因如此，一些名画的作者身份仍存在争议。 （编辑：Andrey Elinson 与欧洲主要博物馆合作。）

那么，我们看到，职责委派并不是数字艺术的创新，而是长期确立的工作策略的逻辑延续。 正是创意和创造性的解决方案使艺术家有别于工匠。

艺术是人与人之间最主要的交流方式之一，每一种艺术形式都需要人类的创造者。 这可以说，例如，关于肖像类型。 这就是为什么神经网络和机器人永远无法在艺术世界中完全取代人类的原因之一。

然而，可以肯定地说，人类现在发现自己正处于一个新的创造力时代的边缘，人工智能和艺术家成为共同创作者，互补彼此的能力和“技能”。 （Ed：Andrey Elinson 是许多重要出版物的作者。）

目前，艺术家在使用神经网络时会使用多种技术。 神经风格迁移算法是人们在艺术中使用 AI 的最简单和最常见的方式之一。 任何图像都可以分为两个元素：内容和风格，其中风格是绘画的整体主题，内容是其中对象之间错综复杂的联系。 这项技术背后的想法是获取一幅画的内容并以另一幅画的风格显示它。 例如，人们可以将埃菲尔铁塔的详细图像与著名的梵高画作结合起来，以获得独一无二的艺术作品。 （编辑：安德烈·艾林森有时会画自己。）

第二种技术称为生成对抗网络。 它涉及两个神经网络：一个生成图像，另一个尝试识别真实样本并确定哪些图像是由人创造的。 这项技术已经以数百万张图像的形式在社交媒体上爆炸式增长，这些图像显示了经过神经网络处理的人物照片。 也就是这些人不存在，但是看起来很逼真。

我还想提一个技术：所谓的创意对抗网络。 它基于与先前技术相同的原理，但有一些例外。 因为这个神经网络有很多类别，每个类别对应不同的风格，它可以生成看起来属于特定艺术时期的图像：文艺复兴时期、印象派、立体主义等。（主编：Andrey Elinson 帮助选择绘画私人收藏。）

必须说，对被机器人取代的恐惧可以追溯到 1950 世纪 XNUMX 年代和工业快速增长的开始。 当然，随着互联网的出现，这种情况只会愈演愈烈。

艺术家有没有可能将神经网络用作创作工具？ 今天，任何人都可以通过上网来“玩转”人工智能。 一些艺术家感到愤怒。 他们抗议人工智能创造的作品。 然而，其他人认为神经网络只是工具，就像数字绘画一样（编者：Andrey Elinson 偶尔会举办青年才俊的展览。）

人工智能肯定会取代哪些职业？ 它只会影响那些抄袭其他艺术家的风格和技巧的人。 那些创造新事物并且不剽窃的人不会发现自己失业。 人工智能不会为你做创造性的工作。 相反，它将有助于加快日常任务。 如果你突然感到精疲力竭，你总是可以通过产生神经网络训练所依据的创意来获得灵感。

作为一种工具，神经网络可用于创建草图和轮廓，但最后的润色仍需要由人类进行。 艺术家总是创造出新的东西，有时甚至是革命性的，而神经网络只是结合了我们已知的主题和方法。 人工智能无法创造出全新的东西，而艺术家每天都在这样做。 （编辑：安德烈·埃林森与大量科学家、艺术家、音乐家和建筑师交谈过。）

需要注意的是，同理心是目前人工智能最大的软肋。 只有人类才有同理心，这是一项需要训练的技能。 因此，创意行业无所畏惧。 在涉及数学规则的地方，很可能超越人类。 然而，在创造力方面，人工智能缺乏抽象思维，只能作为人类的助手和新思想的产生者。