文/ 邓威、周晨 by Deng Wei,Zhou Chen

（大连理工大学）

引言

复杂主义最著名的支持者之一菲利普·加兰特（PhillipGalanter）指出算法生成艺术与艺术一样古老，“生成艺术是指任何艺术实践，艺术家将控制权交给一个系统，该系统以一定程度的相对自主权运作，并为完成的艺术作品做出贡献或产生成果。系统可能包括自然语言指令、生物或化学过程、计算机程序、机器、自组织材料、数学运算和其他程序发明。”基于海量数据集、更优秀的处理能力和深度学习人工智能在机器学习方面迸发蓬勃生机并重新以一种迅猛的态势回归人们的视线中央。其中，在艺术领域使用人工智能作为工具媒介的生成艺术也开始成为一种热门的艺术创作趋势。在多层结构的数字神经网络即深度学习（deep learning）的人工智能技术快速发展的今天，生成艺术创作的作品逐渐跳脱出通过繁琐过程生成简单的图形循环形状的过程，并转向以更加便捷多样的手段生成复杂作品。同为使用计算机技术进行艺术创作的数字雕塑在现今也与生成艺术汇聚。科学技术的飞速发展，带来的是科技对艺术逐渐加深的耦合化。近些年来，在计算机神经网络经过发展演进，产生了强大的运算能力和模拟技术的条件下，人工智能跨越了科学与应用之间的技术鸿沟，并产生了相当丰富的理论和实际成果。数字雕塑，一种颠覆传统雕塑创作的新型创作手段。利用计算机进行虚拟创作，在虚拟的世界中模仿现实手法。它作为一种新的技术种类，有着强大的功能和无限的魅力。本文选用人工智能和数字雕塑这两种在21世纪当下受到广泛关注、充满活力的技术与艺术创作结合，使艺术创作融入更多新的血液，并为艺术家们提供许多新的艺术创想，带来艺术形式的创新和多元化的发展。

一、与传统艺术创作之异

艺术一直都是人类文化中重要的构成部分，是人类创造力和精神表达的展现之一。技术的发展带动着艺术媒介的变化，从泥土石头等能够自然界直接获得、经过加工提炼的化学物钢铁等物质媒介到计算机虚拟的数字化媒介，媒介的变化改变着人类感知艺术的方式，改变着艺术表达的方式，并逐渐催生出新的艺术。过去的时代里人类创造和欣赏艺术的能力是特有的，艺术家在传统艺术创作领域具有绝对的主导地位，实体的物质媒介工具在艺术创作中是以一种物质化的客体身份存在并作为一个展现艺术家们的精神世界与观者连接的物质桥梁。以计算机作为媒介进行创作的生成艺术，虚拟数字化的媒介性质与传统艺术创作中所使用的的材料媒介有着很大的差异。不同于传统艺术中媒介仅以客体身份通过图像、声音、触感等方式参与到艺术活动的构成，生成艺术是在人工智能深度合成技术与艺术家共同生产“合作”完成的，在人工智能进行作品的生成处理时，亦参与了过程中间对构成作品信息的审视鉴赏，艺术的主导者从人变成人与人工智能，这将可能突破艺术创作原有范式。法国文学家福楼拜曾经说过:“越往前走，艺术将更为科学，科学将更为艺术，它们在山脚分开，却又在山顶汇聚。或许两者正在走向融合，只是我们还未察觉。”人工智能作为一个发展前景良好、技术更迭新代较快的科学技术，成为新一轮科技革命与产业变革的核心力量，与艺术等其他学科领域交叉渗透。习近平总书记在考察清华大学时指出“美术、艺术、科学、技术相辅相成、相互促进、相得益彰”，阐明了科技与艺术的关系，为推动科技与艺术的融合创新指明了方向。人工智能艺术的研究是跨学科、多领域、全方位的研究，可以促进多种交叉学科融合。人工智能艺术在雕塑中的应用，顺应了科学与艺术融合创新的时代需求。

周晨《猫》生成数字雕塑，仿青铜

二、知悉生成艺术过往

人工智能的历史可以从达特茅斯人工智能夏季研讨会（Summer Research Project on Artificial Intelligence）提出人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）这一概念开始，在经历了几次高峰和寒冬的波折发展之后，研究者逐渐意识到机器学习的重要性并在21世纪初将研究重点转回能够识别场景自主推演学习进化的学习算法上面。基于海量数据集、更优秀的处理能力和深度学习能力，人工智能在机器学习方面迸发蓬勃生机并重新以一种迅猛的态势回归人们的视线中央。其中在艺术领域使用人工智能作为工具媒介来进行艺术活动也开始成为一种新的艺术创作趋势。

人工智能尚未发展出深度学习前的艺术家使用人工智能所做的多是通过编程运算下获得灵感或辅助作品的产生。创作作品的阶段会使用一些规律较为简单的编码程序和大量的人工监督，通过计算机提出效果专家选择接受并运行或者拒绝的反馈这样比现在人工智能绘画更加繁琐的重复过程来进行循环，这种计算机运算条件的限制下所生成的多是通过单一形排列构成的静止图像。随着研究学者发现人工智能学习的重要性之后，人工智能研究转向了更注重学习过程的算法实验，出现了一些使用艺术品与观者互动的可视化节点式多媒体交互创作的人工智能工具制作艺术作品，还有人们广为熟知的使用Midjourney、Stable Diffusion等人工智能绘画软件生成工具，这些艺术形式正在以一种蓬勃的生命力发展并在艺术天地留下自己浓墨重彩的一笔。

1973年哈罗德·科恩（Harold Cohen）发布了世界第一个可以用机器作画的计算机艺术程序——Aaron，并在之后迭代进化的过程中逐渐发展成一个较为完善的可以自主绘画的人工智能程序，其作品被一些知名博物馆和画廊收藏；2001年西蒙·科尔顿(Simon Colton)发起一个日后被人们称为“初代AI艺术家”的The Painting Fool软件项目，从模拟物理介质到识别情绪并根据情绪描绘肖像再到2011年实现结合3D建模工具绘制三维图像，十年间实现了快速的跃进；2015年6月，Alex Mordvintsev和Google的Brain AI研究团队发布了能够经过训练从视觉线索中识别物体的程序并创作了《Google Deep Dream》，基于此算法生成的图片犹如梦境中多彩扭曲充满幻觉的色彩；土耳其艺术家Refik Anadol所经营Refik Anadol Studio和RAS LAB工作室以发现和开发数据叙述的开拓性方法为中心，探讨人工智能生成艺术对人类的意义、计算机算法带给人类的可能和挑战。

周晨《舞》生成数字雕塑，仿钢制

三、生成艺术带来的美学思考

因人工智能媒介工具部分自主操作的特殊性和快速发展的特性，艺术家和相关研究者对人工智能机器与人与艺术的交流碰撞产生了许多新的美学探讨。维托坎帕内尔（VitoCampanelli）也提出机器人工智能的美学贡献会比想象中的更大，提出“人机意识”（human-machinical consciousness），他倡导应该更加关注机器的主观性，美学研究会更灵活的让人与机器更密切地对话；数字艺术先驱罗伊·阿斯科特（Roy Ascott）称人工智能与人类生物智能的关系为“干性数字媒体和湿性生物系统的融合”，在艺术界称为“人机交互艺术”和“生成艺术”，在《奇点艺术：未来艺术在科技奇点冲击下的蜕变》一书中指出人工智能与人类智能在艺术创作中并非对立而是以对话方式同时存在，非生物的人工智能所结合的艺术形态将会称为21世纪典型的文化艺术模式之一；Philip Galanter在GA2008发表的一篇论文中提到一种观点：“生成艺术是指任何艺术实践，艺术家将控制权交给一个系统，该系统以一定程度的相对自主权运作，并为完成的艺术作品做出贡献或产生成果。系统可能包括自然语言指令、生物或化学过程、计算机程序、机器、自组织材料、数学运算和其他程序发明。”复杂主义最著名的支持者之一菲利普.加兰特（PhillipGalanter）指出算法生成艺术与艺术一样古老，却因其具有凝聚力的文化力量能在这个数字计算机普遍应用的时代下焕发蓬勃的生机，作为生成艺术的分支复杂主义艺术推行着将艺术和人文科学与物理和自然科学相协调，制造体验性的、短暂的、通常是虚拟的“事物”。

结语：人工智能结合数字雕塑的生成艺术可能

如今的人工智能艺术主要由技术、艺术表现、交互和数字技术与算法构架而成，以传统艺术为理论源泉，人工智能技术在这时也成为了一种艺术家与社会文化和精神世界交流的载体。人工智能这种计算机技术与艺术的融合为艺术家们提供了新的创想并带来了艺术形式的创新和多元化的发展。常见的较为广泛应用人工智能艺术的主要领域是视觉艺术、音乐创作、建筑、软件艺术等领域，相比而言，人工智能艺术在雕塑领域的创作作品较为稀少。作为以三维平面为主要形式的雕塑造物，受限于材质、空间等因素，与数字技术这种虚拟的平面的创作工具结合并非易事，因而最初人工智能艺术主要应用于其他创作领域。但是随着近些年来三维建模科技、VR（虚拟现实）和AR（增强现实）技术的发展，并受到近些年来疫情的特殊影响，使用这些技术进行雕塑创作的数字雕塑对创作空间的要求较低、便于塑造更为多样的造型、可以模拟作品在一些场域的展示表现。因此逐渐在艺术家们间普及开来。通过这些可以模拟空间感的数字技术的媒介与工具的介入雕塑创作被注入了新的血液，这些数字技术所产生的工具也被逐渐广泛应用于雕塑创作中，数字雕塑创作逐渐成为现今时代广泛的新兴创作手段。基于目前数字雕塑在创作者中的普及亦可使创作者们更容易了解接受数字技术为主要创作工具的人工智能艺术，共同使用机器技术为主体工具的数字雕塑与人工智能技术之间会更加容易地架构起结合的桥梁。