27、深度学习：音乐与视觉艺术的生成探索

深度学习：音乐与视觉艺术的生成探索

1. 创造力的定义与计算机的角色

在网络上，关于计算机能否通过深度学习展现创造力的讨论屡见不鲜。这一讨论触及了创造力的核心本质。然而，对于创造力的确切定义，长久以来哲学家等各界人士都争论不休，尚无定论。为便于探讨，我们将创造力定义为提出新想法、新模式、新关系等的能力，重点在于“新”，即人类所具备的原创性、前瞻性和想象力，而单纯模仿他人风格并据为己有则不算在内。

计算机在处理一切任务时都依赖数学，艺术和音乐创作也不例外。计算机可以将现有的艺术或音乐模式传递给神经网络，并据此生成看似新颖实则依赖既有模式的作品。但需注意，用于对模式进行统计分析并输出新艺术作品的算法是由人类设计的，而且模仿何种风格、何种输出具有美学价值也由人类决定。所以，计算机只是聪明人类手中的工具，用于自动化完成看似新颖实则并非真正创新的创作过程。

2. 学习模仿艺术与生活

2.1 AI 艺术的魅力与争议

我们可能都见过一些有趣的 AI 艺术作品，这些作品具有一定的美学吸引力。例如，一幅原本预计售价在 7000 至 10000 美元之间的 AI 艺术作品，最终在佳士得拍卖行以 432000 美元的高价售出。但即便如此，关于 AI 艺术是否真的算得上艺术，仍存在诸多疑问。计算机生成艺术实际上是运用先进统计方法的惊人算法，而非真正的创造力体现。

2.2 艺术风格的转移

艺术的一大特点在于其风格。即使是一张被当作艺术展示的照片，其拍摄、处理和修饰方式也都定义了一种特定风格。一些艺术家因其独特风格而闻名，他人会深入研究以提升自身技艺，如梵高的风格就常被模仿。计算机在创作艺术时，会依据特定艺术风格修改