美国艺术家 Pindar Van Arman 在一项绘画比赛中拿了奖。不过，有朋友告诉他，自己不知道是应该感动，还是应该觉得恶心。

争议起于他的绘画工具——人工智能。在今年的国际机器人艺术大赛（International Robotic Art Competition）中，凭借两张抽象画和一张塞尚风格的作品，它为 Van Arman 赢得了第一名的头衔及四万美元奖金。

加拿大艺术家 Joanne Hastie 则在大赛中拿了第五名。与 Van Arman 的遭遇类似，多数人的第一反应就是：“这不是艺术！”

她觉得不公平，但也承认这是一个陌生的门类，人们还没来得及好好想过。

在 10 年的艺术生涯之前，Hastie 是设计医疗器械的工程师。去年，她开始把自己的两种经历和兴趣融合起来，试着将自己区别于温哥华多达数百个的优秀艺术家。

蘸颜料，在画布上涂涂弄弄，好一阵后，洗笔，等画布干透，再准备上第二、第三层色，Hastie 的机械臂便是如此工作的。动作由编程控制，她需要先用绘画软件做出效果图，并分出前景、中景、远景——这种分层上色的方法正是她自己的作画习惯。

如此一幅画通常要耗上 15 个小时。这还没算上漫长的磨合期。光是学画曲线——一个人类可以轻而易举完成的自然运动，Hastie 就花了很长时间写代码，调整坐标和画笔的角度。在此之前，它只会画全然机械的直线，落在纸上的颜料薄且均匀，看起来“非常像机器人”。而最早的机械臂在下笔时有 ± 5 毫米的偏差，连直线都画不出，甚至还折断了很多只马克笔。

几个世纪的传统下，艺术品都出自于人，也因此 Hastie 觉得，作品必须模仿人的风格，才能给人以熟悉而可亲近的感觉，并且称得上具备艺术特质。

有时，她会问自己：大费周章的好处是什么？为什么要花上 10 倍的时间，画一幅水平不如自己的作品？

事实上，除去在兴趣和艺术成就方面的考虑，这种画法别扭归别扭，却让 Hastie 在每一个细节上都投注更精细的考虑。她开始钻研绘画技巧，比如怎么判断一幅画是不是画完了、如何调配色彩等等。

“绘画通常都是凭直觉的，用机器作画让我更明确地了解、并定义这个过程。” 她告诉《好奇心日报（www.qdaily.com）》。

改变还不止于此。本来只画现实主义和印象派的她，可以走一步看一步，随时改进，直到笔下的画变得有模有样。但因为没有“眼睛”，机械臂不会知道自己的进展，只能根据事先的命令“瞎”画。

不过，这样的限制再加上“非常规”（甚至鲁莽）的笔触和色彩使用，却恰好启发了这个艺术家——她“将错就错”，干脆放弃写实，就用它画抽象画。

她说，这是她最富有艺术性的项目。

Van Arman 用人工智能作画则已经是第 15 年了，这个月即将在自己家附近办展。尽管他的机器搭档已经换了几代，但直到现在，一幅画还是得花费一周。

这的确是个细活儿。

在初始，机器人会有一张目标图，可以由人输入，也能自主生成。在后一种情况下，机器人在绘画过程中会随时自己调整。但无论如何，新图片一旦形成，画笔便会全力以赴去模仿它。机器还配有相机，作为视觉反馈的媒介。这个过程中，一张动态的热力图会扮演指挥的角色，实时反映画布上的作品和目标间的差异，并下达动作指令——哪里颜色过深，就去补色，哪里又太浅，则要淡化。不时地，它会像人一样：后退一步，看看效果，然后往前走一步，做出调整。

当最终，这个差异无论如何都不再减少时，它便搁笔，知道自己已经尽力。

尽管对搭档的表现感到基本满意，但每每它完成了工作，Van Arman 还是忍不住要亲自出马，再加上几笔。他将自己的搭档看作一个高中艺术生，擅长模仿，但还不能形成自己的独立风格——以及，对什么是好看也一无所知。

这些“神来之笔”最后会录入数据库，让机器人通过深度神经网络来训练模仿。虽然目前看来，靠这样一点一滴，让它继承自己的审美和品味或许遥遥无期，但说到底，Van Arman 还是希望它画得更像 Van Arman，而不是更像它自己。

顺便一提，在 Van Arman 添上几十笔前，机器人可能已经画了上万笔。不过，这并不妨碍他把自己的工作看得更为重要。他曾经写道，“我的决定最终让艺术品变得完整。有趣的是，我知道这是艺术创作中唯一真正重要的决定。”

CMIT Robotics 则是泰国农业大学电机工程学系下设的机器人实验室，他们在比赛中拿了第三名。从形式看，这团队的理念可能不能更明确直白，即，让机器人模仿人类——

先让人画一遍，在此期间，画笔会记录每一个动作的位置和力度。一旦拿到这些数据，机器甚至不需要额外的代码，就能照葫芦画瓢，几乎能重复所有的笔法技巧，把整幅画再现出来。

有趣的是，运用类似的原理，他们现在还与表演泰国传统孔剧的舞蹈家合作，希望教会机器人跳舞。

工程师 Chowarit Mitsantisuk 告诉我们，现在成品和原作的相似度已经超过 90%，将来甚至可以达到 100%。可复制性加上高还原性，让他们的机器人可以放在博物馆，向大众“重播”艺术家的创作过程，同时，用技术视角分析艺术技巧和风格也成为可能。团队还把这些数据文件放在网上，任何人都可以下载来用，甚至自己修改这些动作。

此外，Mitsantisuk 也多次提到，团队希望给艺术家更好的工具，并激发孩子们对机器和编程的兴趣。

现在，回到开始的问题——这是不是艺术？

对很多人下意识的负面评价，Hastie 觉得很不公平——在这些人眼里，数字艺术是艺术，单反相机拍的照片是艺术，雕塑家罗丹让助手帮忙做的雕塑也是艺术。自己借机器人完成的作品，怎么就不算艺术？

Hastie 说，类似的排斥在 20 世纪初期也出现过。彼时，初出茅庐的印象派并不讨喜。同一时期，相机的发明和普及在另一方面又引起了艺术家的焦虑——如果相机比我做得更好，那我存在的意义是什么？

不过，当年的恐慌和不解已经消散。摄影技术最终刺激了各艺术流派的创新，“再现”早就被“表现”取代，不再是现代绘画的主要目的，连印象派也蓬勃起来。Hastie 说，一直以来，艺术家都在尝试新的技术，在未来也是如此——工具越多，创作的机会也越多。

归根结底，她觉得艺术的定义与创作形式无关，而是取决于效果，“其重要性是让观者思考……如果一个人对我的作品有所反应，那么，无论那是用手还是用机器人做的，那就是艺术。”

不过，虽然创作过程的确由她指挥，但让一个没什么创造力的机械臂开导了自己，还是让她觉得讽刺（话说回来，她还给这条机械臂取了名字，叫 Mozzie）。

今年早些时候，纽约艺术评论家 Jerry Saltz 说， Van Arman 的画是第一件让他觉得“看起来不像出自电脑的电脑作品”。但他很快话锋一转，说道，“这没有任何好处。”

不过，在 Van Arman 看来，这已经令他感到非常满意了。在几年前，艺术界没有人觉得那些东西属于艺术，至少现在，有人开始称它们为“坏艺术”。他说，这是属于人工智能的进步。

Van Arman 自己将这些作品定义为介于绘画和印刷品之间的某种东西——每一张都费时，都特别，但要想复制并不困难。但这也不等于说它们就是工厂流水线上的产品——的确，它们可以量产。不过，能量产的就不能是艺术吗？况且，即使是“打印”同一幅画，每次结果也都不尽相同。

负面评价中也有恐惧的声音——是谁在完成一幅艺术作品？如果是人工智能，人类是否被降级了？

实验室出身的 Mitsantisuk 说，只要机器人还没有表现出创造力，那它们不过是执行指令，而“指令是艺术家的工具”，如是而已。那么，创造力出现了吗？

大赛官网将机器人的创作方式分为三种，其一是通过远程控制、眼动仪等模仿人类；其二是将既有图画用机械臂画出来，可直接如数字编码画（即为同一色块编上相同数字，再相应填涂），或精细一些，用上照相机或传感器以形成纠错反馈回路；而在最后一种中，人工智能通过深度学习自主生成图像。

以去年 6 月提出的深度学习模型 CAN（Creative Adversarial Networks，创意对抗网络）为例，机器人会学习大量不同流派的画作，而后通过博弈机制，生成既异于现有风格、又不会过于怪异的作品，换句话说，最终成果要做到既不无聊，同时又能为人接受。事实上，其生成的一些作品不仅能够“以假乱真”，还得到了人们更高的评价。

这将“何为艺术”的追问推得更远。

微妙的是，Van Arman 的机器人已经可以通过深度学习，独立做出决定，包括画什么、怎么画。事实上，在一幅画的创作中，上文提到的目标图变换就会发生几千次，而这些决定都出自机器人自己。Van Arman 觉得它已经有创造力，问题只在于多寡。

加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系的 Ken Goldberg 教授则反驳了这一猜想，“它们会一直做出预料之外的事，但这不过是大多数机器的本性……只要程序中有随机性，就会有意想不到的行为产生。” 

Van Arman 也觉得人工智能还不够格成为艺术家，但理由并不在创造性。他说，人工智能与人的最大的差距，在于能不能明确认识“一幅画什么时候算是完成了”。显然，这解释了他为何坚持要补画。

他的第二个理由则是，无论是音乐、绘画还是写作，所有的艺术无非都是一个人与另一个人的交流。没有人，没有交流，艺术创造就无从谈起。也因此，无论变得多么复杂，机器人都不会变成艺术家。

“许多事物唤起人们的情感，但它们都不是艺术，比如受到惊吓会让人恐惧（但就不是艺术）。” Van Arman 继续补充道，“真正重要的，是艺术要试图去唤起情感，试图让自己的作品成为艺术。由于机器人没有这种意向性，它就不是艺术家。而我却试图用机器人来唤起情感，激起观者的思考。”

“所以没错，我的绘画是艺术，只是艺术家是我，人工智能则是我的工具。”他说。

不过，Van Arman 或许也会认可那些共通之处同样不可忽视。他的文章《创造力可能只是生成艺术算法的复杂组合》便从标题到内容都对此有所思考。比如，搭档对作品的“审视”，不同决策“思路”之间的互补，似乎都有几分人性。

大赛的主办者 Andrew Conru 分别在美国圣何塞州立大学和圣克拉拉大学教授控制系统和机器人学，他提出，“大多数人可能不会相信，人类艺术家和人工智能非常相似。他们的固定技能类似于算法，技术也是重复性的。如同每个人类艺术家都在探索自己的独特风格，每个人工智能也会由于算法的不同，而拥有自己的风格。”

他本人觉得，只要本质上是美丽的，或是传达了思想，这就是艺术。但因为艺术是主观的，最终的判准应当因人而异。Conru 举了一个例子：假设画廊的墙上有四幅作品：《蒙娜丽莎》原作、一件艺术家的临摹品、一张它的照片和另一幅画像，那么，只有那副原作是艺术品吗？他将评判的权利留给观众，也因此他为大赛评审引入了大众投票的机制。

由此，他确信，这份并无定论的主观性会默许人工智能加入艺术界，乃至作出自己的贡献。他进一步预言，在未来它们能够解释自己画作的意义——就算不行，画廊代理人也能够代劳。

只是，由于目前艺术上多数决定仍然由人类事先遥控，在 Conru 教授看来，人工智能的探索还处于必要但非常初级的阶段。同时，多数作品在技术上远不成熟——笔触间并无融合，也缺乏震撼人心的力量。不过，一旦变得更容易使用，人工智能也许能够最终胜任整个创作过程。

到那时，他认为，人工智能很可能会参与到艺术界的竞争中去，成为一种常态。理由是，这一行业的资金是相对固定的，何况，“几个世纪以来，饥肠辘辘的艺术家（starving artists）就一直是个固定词组”。但他相信，人工智能将与人类一起，会给艺术带来爆炸性的效应，或许还能创造出相应的商业机会，因为毕竟，“世界上还是有许多梦想家的。”

除特别说明，文中图片由 ROBOTART、Pindar Van Arman、Joanne Hastie 及 CMIT Robotics 提供

题图来自 Pindar Van Arman

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