作者：Brian Santo，特約撰稿人 用于任何科學(xué)目的的全新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類別也被藝術(shù)家迅速采用，以進(jìn)行各種類型的人類模仿，其結(jié)果既令人驚訝又令人不安。

生成對抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 僅在三年前由 Google Brain 的研究科學(xué)家 Ian Goodfellow 領(lǐng)導(dǎo)的一組研究人員首次提出?；舅枷胧峭瑫r訓(xùn)練兩個人工智能，讓一個學(xué)習(xí)，另一個從本質(zhì)上挑戰(zhàn)第一個的結(jié)果，直到第一個得出的結(jié)果在第二個看來可能是新的。

正如他們在論文摘要中所描述的那樣，這個想法是創(chuàng)建“一個捕獲數(shù)據(jù)分布的生成模型 G 和一個估計樣本來自訓(xùn)練數(shù)據(jù)而不是 G 的概率的判別模型 D。訓(xùn)練過程因為 G 是使 D 犯錯的概率最大化?！?/p>

起初，GAN 的用途正是人們所期望的那種類型。例如，一組研究人員正在使用它們來改進(jìn)先進(jìn)望遠(yuǎn)鏡的成像結(jié)果。另一組正在使用 GAN 自動推斷動物的行為。

但隨后藝術(shù)家?guī)缀趿⒓凑莆樟?GAN。

幾十年來，計算機(jī)一直被用來創(chuàng)作藝術(shù)，其中一些被認(rèn)為是引人注目的藝術(shù)。大多數(shù)這些努力要么依賴于對過程的某種人工操作，要么直接模仿現(xiàn)有的圖片或風(fēng)格。GAN 是不同的，因為它們可用于自動生成不直接與現(xiàn)有任何東西進(jìn)行比較的圖像。

羅格斯大學(xué)的藝術(shù)與人工智能實驗室開發(fā)了一個 GAN，并對其進(jìn)行訓(xùn)練，以識別、分類和排列不同的繪畫和繪畫風(fēng)格。2015 年，該 AI 對來自不同時代和不同繪畫流派的藝術(shù)家的作品進(jìn)行了一些有趣的新比較，并得出了令藝術(shù)界感興趣的排名。之后，羅格斯大學(xué)的團(tuán)隊與查爾斯頓學(xué)院的研究人員和 Facebook 合作，開發(fā)了一種稱為創(chuàng)意對抗網(wǎng)絡(luò) (CAN) 的 GAN 版本，它綜合了不同的繪畫風(fēng)格，創(chuàng)造出風(fēng)格獨(dú)特的圖像。結(jié)果既美麗又奇怪。

并且有些爭議。最近幾個月，一些由 GAN 和 CAN 生成的藝術(shù)作品被放置在人類生成的作品旁邊，并要求觀眾猜測是誰（或什么）生成了每件作品。觀眾并不總是正確的，這引發(fā)了關(guān)于什么是創(chuàng)造力的問題。

另一位藝術(shù)家 Mike Tyka 正在使用 GAN 來創(chuàng)作從未存在過的人的肖像。

雖然在藝術(shù)的背景下爭論創(chuàng)造力的本質(zhì)——甚至是人類的本質(zhì)——可能很有趣，但計算機(jī)生成的藝術(shù)不太可能阻止人類創(chuàng)作自己的藝術(shù)。

更令人不安的是最近使用 GAN 來輕松創(chuàng)建從未發(fā)生過的事件的視頻。

2 月，一位名叫 Mario Klingemann 的藝術(shù)家在 YouTube 上發(fā)布了一段他使用 GAN 生成的視頻。他輸入了 20 多歲歌手弗朗索瓦絲哈代的 GAN 視頻和唐納德特朗普顧問凱莉安康威的音頻剪輯，結(jié)果是一個剪輯，其中哈代似乎正在傳達(dá)康威的對話。一個額外的轉(zhuǎn)折是視頻片段是存檔的。哈代現(xiàn)在已經(jīng) 70 多歲了。

視頻處理并不是什么新鮮事，而且越來越復(fù)雜——想想《星球大戰(zhàn)：俠盜一號》中非常逼真（但不是很完美）的數(shù)字彼得庫欣的外觀。

然而，在過去，這樣做需要積極使用復(fù)雜的編輯工具。Klingemann 的 GAN 在 PC 上運(yùn)行并自動輸出結(jié)果。

GAN 可以通過多種方式用于創(chuàng)作藝術(shù)。這不是困擾一些人的事情。令人擔(dān)憂的是，GAN 讓創(chuàng)建假視頻變得更加容易。

幾十年來，“眼見為實”的概念一直在不斷地、無情地被破壞。Photoshop 對 30 年前照片的固有真實性造成了打擊。通過使偽造視頻的能力民主化，新的擔(dān)憂是真正的假新聞的產(chǎn)生者——不僅僅是你不想同意的新聞，而是故意的虛假宣傳——將能夠造成更大的惡作劇和徹底的損害。

審核編輯 黃昊宇