人工科学中的艺术-TheArtofArtificialScience.docx

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1、人工科学中的艺术TheArtofArtificialScience作者：肯尼思0.斯坦利作者简介：肯尼思0.斯坦利，中佛罗里达大学计算机科学系教授、演化复杂性研究小组负责人，他是NEAT、HyPerNEAT和新颖性搜索算法的发明者，他的团队创建了Picbreeder网站，本文从这一网站选取了许多案例。译者：王兆原文出处：世界美术（京）2020年第20201期第7T3页内容提要：本文认为人工科学（人工智能和人工生命）与艺术有着特殊的关联（而艺术在大部分科学中却是缺席的）。正如艺术通常是对自然的描绘或阐释一样，人工科学中的算法也是如此。这一点很重要，因为在这些领域的讨论中，很大程度上都忽视了与自然

2、的主观共鸣和科学进步两者之间的关联。如果科学家们不能公开讨论这种共鸣，那么这种进展很有可能就无法取得。为了支持这种观点，本文作者提供了他自己职业生涯中的几个案例，说明了类似这种共鸣的主观感受是如何导致新颖的编码和算法的。作者得出结论认为，通过在人工科学的讨论中加入某种程度的主观性，可能会有更多的收获。期刊名称：造型艺术复印期号：2020年03期关键词:人工科学/艺术/交叉/算法DOI:10.13318ki.sjms.2020.01.003虽然艺术嬲!对科学而言十分重要”这类言论早已有人提出口-3.但是在本文中我认为，艺术与人工智能和人工生命等科学领域的关系是不一样的，这种关系值得进行更多开放式

3、的讨论。人工智能和人工生命二者都有“人工二字，而与人工相关的任可事情在某种程度上都与自然中的某些对应物有关。对人工智能和人工生命而言，其自然对应物是明确的：智能和生命都是高度突显的自然现象。如此一来，人工智能和人工生命就偏离了科学中的某些领域，这些领域并没有创造出自然现象的人工版本。对艺术而言，随之而来的联系是：很多艺术也都与自然中可见的再现现象有关。当然，我们必须承认一点，尤其是在现代时期，并非所有的艺术都关注对自然的再现4。艺术探讨的范围常常超越自身的具象表征，延伸至艺术家的文化历史背景等其他方面。然而，对自然和文明的描述和阐释是艺术发展过程中关键的历史驱动因素。这是当今的一种文化现象，并

4、且对大多数艺术而言都是如此5-7。然而，虽然艺术经常描绘或阐释外部世界，但这并不意味着在这种情况下它是对其主题的完美再现。例如，一幅没有呈现所有细节的画作，就可以捕捉某个事件、某种情绪或是某个人的精髓8。而且，也没有人预期这幅画指涉的就是那个事件或那个人；相反，它是对这些的一种人工再现。正如贡布里希所说：“画家研究的并不是物质世界中的自然，而是人们对其做出反应的自然9。同样，音乐也可以捕捉某种感情或文学的情况。在这些表达方式中，没有一种要求这种再现是完美的、完整的或逼真的。事实上，艺术的一种力量是它可以强调（甚至夸大）某种特质，而这通常以牺牲整体的精准性为代价（例如漫画10或印象派艺术）。另一

5、方面，艺术家可能会选取特别的共鸣特征以接近某种理想化的现实11。当艺术与我们现实世界中的某些经验产生深刻的共鸣时，它是最动人的，例如我们对自然的体验12-14。若要以这种方式产生共鸣，艺术必须捕捉其主题的本质，了解艺术家的意图，并将其呈现给我们，以便我们感受到它与其自然对应物的共鸣。列奥纳多达芬奇口5描述了寻找这种共鸣的挑战：”绘画.迫使画家自身的思想转变为自然的绝对理念，成为自然与艺术二者之间的诠释者口6。例如，凡高著名的绘画星夜口刀并没有精确的再现，但它展现了共鸣的价值。地球上的任何一个夜晚都不太可能与凡高笔下描绘的完全一样。然而，通过夸大一些细节和造型，这幅画与蕴含在这样一个夜晚中更深层

6、次的内在光辉和神秘感产生了共鸣。观看画中景象的观众可能会开始欣赏关于真实星夜的更深层次的真相，但除非他们体验过真实的星空，否则是不可能实现的。在某些情况下，承认艺术家的意图能进一步丰富这种体验；艺术成为某种镜头，以牺牲其他事物为代价来放大某物的一些特质，并最终通过巧妙地歪曲它来丰富我们对现实的认识18,19值得注意的是，绘画与其自然对应物之间的关系，以及对自然的任何人工再现与灵感再现之间的关系，二者之间并无二致。如此一来，人工智能或人工生命中的相关算法实际上是某种自然的绘画，只能通过过程的镜头而不是图像来观看。然而，原则上，通过描绘过程对自然进行再现，并不M他任何艺术媒介更具解释性或启发性。其

7、主要的不同之处在于，这一过程通常被描绘成一系列代码，只有那些在艺术中的计算机编程或计算机科学领域经验丰富的人才能轻松地理解。算法的价值可以追溯到自然中对应过程的共鸣，这一想法开启了对科学界传统惯例的一个重要讨论：关于评估算法在“人工科学中的影响(借用西蒙的一个术语20)o通过算法(不需要传统的测量精度)就可以实现与自然共鸣的感觉，对自然过程某些方面的夸大或强调甚至是可以预期的21,因此,可以将“观众的思维拓展到大自然隐藏的部分，就像星夜一样。这一观点为人工智能和人工生命领域提出了一个实际的问题，因为他们的人工产品被广泛地从对立客观角度进行了评估。这一尖锐的客观问题可以通过人工智能和机器学习的呈

8、现22以及人工生命世界的准确性来体现23,24但是问题在于，这些传统的关注扼杀了对更多有关自然共鸣主观概念的讨论和升华。也许人工智能可以成为一种星夜，促使我们重新审视心灵。一种新算法可以作为一种不同的智能观，而不是一个优秀的表现者。在进入真正的艺术世界之前，很少有人要求在星夜和真正的星夜之间进行“比较”。当然，共鸣并没有被完全排除在人工科学的考虑范围作用之外。一些诸如此类的条款被列在人工智能和人工生命的补充附录A中。科学界中的次群体有时会挑战整体的趋势。并非所有关于引入人工智能和人工生命的决策都是完全客观的和性能驱动的。相反，虽然主观的考虑偶尔会影响思考，但它们往往沦为私人的话语，在文学记录中

9、产生不了预期的共鸣，或者它们仅通过特定的渠道(如EvoMUSART)使这种主流之外的讨论标准化(如NIPS,ICMLjCLR或AAAI)。尽管这场辩论可能看起来很抽象，但忽视“人工”的艺术层面这一做法的根本问题在于，在这些领域中，可能（从一个想法到另一个想法的）创新链接最终需要穿越一些想法，这些想法之所以引人注目，并不在于它们的准确性或表现性，而在于它们的共鸣。即使在主流的人工智能中，以全新的视角呈现给我们某个熟悉场景的想法正是我们需要的那种刺激，从长远来看它能激发出富有想象力的新方法。当然，并非所有这些领域的进步都需要艺术倾向，为了不妨碍我们取得进步，我们可能需要更广泛地承认某些科学领域中人

10、工的特殊性质，它们与艺术的联系比其他科学学科更紧密。在本文中,通过来自人工生命和人工智能产品的证据，我试图证明这些主观阐释和经验应该被容许进入这些学科的专业话语（如出版物和评论），这不仅是为了产生美学的结果而服务，同时也为了最终实现在这一领域的宏伟目标。因为对科学中的艺术进行彻底的检查需要一定程度的主观性，在本文中，我有意识地选择呈现了大量我个人的第一观看角度，这不是为了自传的意图，而是希望我个人职业生涯的轶事能有效地支持这一普通的观点：艺术对人工智能和人工生命而言是必不可少的。一旦就这个问题展开对话，我希望科学家们能够更容易地讨论他们算法的主观层面和美学层面。无论是在已发表的作品中，还是在又

11、携交的文章进行评论时，希望这些都不会被称为是不科学的。对过去科学与艺术交叉的反思因为科野口艺术都是创造性的尝试，所以它们之间的关系能引起许多思想家的兴趣也就不足为奇了。正如阿尔伯特爱因斯坦所说，”最伟大的科学家也是艺术家”25。科学实践至少在某种程度上是一种艺术，这一观点贯穿于对这一主题的许多评论之中，这些评论往往侧重于直觉在科学发现中的作用。威廉贝弗里奇(WiIliamBeVeridge)的经典著作科学研究的艺术(TheArtofScientificInVeStigation)26例证了这种将科学与艺术联系起来的方法,书中有一整章叙述的都是直觉在科学中的作用。虽然贝弗里奇讨论了诸如客观观察和

12、假设等传统的科学方法，但这本书的核心信息是：在实际的科学直觉中，对美学和优雅的感知同样发挥着作用。补充的附录B回顾了其他几个与此主题相似的评论。当然，虽然艺术的倾向能有助于科学的发现，但科学也可以为艺术服务，它可以作为一种解释其技术的方法27-30,甚至还可以作为一种人工生成艺术的媒介31,32这引发了许多关于艺术意图和作者身份的有趣问题。33本文既背离了关于艺术倾向在科学中的作用的传统论点，也背离了科学探索对艺术的解释或支持。相反，我认为与人工有关的科学分支就是其自身的内在艺术性，这一观点很少被探讨或辩论。由于人工科学特别关注人工再现自然中观察到的现象，即使与艺术和科学其他分支之间的关系相比

13、，这种关系也是不寻常的。我的观点更倾向于对科学中的艺术(art-within-science)的阐释，而不是对演化的或人工生成的艺术的优点进行传统的阐述。在文章的下一部分，我将把艺术作为研究这些领域的工具,开始描述艺术和人工科学之间的特殊关系。作为科学工具的艺术本部分回顾了我职业生涯中两个想法的起源。在这两个案例中，最初引发这个想法的火花都是对图片的主观观察，它与我内心深处的某种东西产生了共鸣。虽然并非人工智能或人工生命的所有发现都源于主观观察，但问题是，若在公共话语中不鼓励这种观察，是否会切断未来一些发现者的灵感来源。组合型模式生成网络艺术对人工智能而言并不是新鲜事物，尤其不是演化的计算(补

14、充附录C回顾了演化艺术领域的特殊工作)。2004年，我探索了两个新的演化艺术项目：以DeIphiNEAT为基础的遗传艺术(DNGA34)项目和以SharpNEAT为基础的遗传艺术(SNGA35)项目。我之所以对这些项目感兴趣，部分原因是它们都是以增强拓扑的神经进化(NEAT36,3刀)算法为基础，这一算法是最近我和里斯托米库莱宁(RistoMiikkUIainen)一起开发的。因为NEAT是一种用于演化日益复杂的人工神经网络(ANNS)的方法，它最初是为控制问题而设计的。我没有想到NEAT演化出来的ANNS可能会被要求输出图片。让我特别感兴趣的是，由于NEAT逐渐增加了它所进化网络的复杂性，所

15、以那些在演化艺术系统中以NEAT为输出的图像，原则上会随着时间而变得更加复杂。但无论如何，演化艺术在当时对我来说就像玩具一样很熟悉。2004年，当我用DNGA工具交互演化一系列宇宙飞船时，这种观点发生了变化(图1显示了这个系列的部分图片)。这次宇宙飞船演变系列的单一体验深深地触动了我，因为这个序列中某些微妙的自然引发了我的共鸣。这些图像非但没有让我联想到宇宙飞船(在我看来是对它们表面的模拟)，反而让我想到自然界中演化发展的方式，而这也是其过程的一个特征。实际上，它们似乎是对自然谱系及其拓展的一种寓言。举例来说，我们发现这个序列是从双边的对称开始，并在那里进行拓展，增加越来越复杂的细节，进而成为

16、进一步拓展的素材。当尾翼出现时，我特别惊讶（如图1）。毕竟DNGA对火箭、飞机或尾翼都一无所知。虽然宇宙飞船本身可能在描绘飞船方面并不能算作好的艺术，但在对整个自然抽象概念序列的共鸣中，还是存在着艺术的联系。从这个意义上说，这个序列对我而言就如同是一种对自然进化展现方式的风格化阐释。这一序列中的宇宙飞船是组合型模式生成网络（CPPNS）发展的最初灵感。随着时间的推移，当我研究NEAT中的图像及其潜在表达时，我开始明白这种拓展规律得以形成的一个关键特性是功能组合。我开始将这种功能组合与一种生物发展中更为传统的抽象概念联系起来（这在人工生命的研究中经常出现），如细胞化学和语法编码38（补充附录D中给出了该编码的几个例子）。事实证明，复杂程度不断加强的