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十分热烈。创造力的本质一直是哲学家们争论不休的话题，至今也没有一个确切的定义。为了便于讨论，我们将创造力定义为提出新想法、新模式和新关系等的能力，重点在于“新”，即人类所具备的原创性、进步性和想象力，而不包括单纯模仿他人风格并据为己有。

计算机在处理一切任务时都依赖数学，艺术和音乐也不例外。计算机可以将现有的艺术或音乐模式传输到神经网络中，并据此生成看似新颖但实际上依赖于现有模式的作品。不过，需要注意的是，执行模式统计分析并输出新艺术的算法是由人类设计的，而且人类会决定模仿哪种风格以及定义怎样的输出具有美学价值。因此，计算机只是聪明人类手中的工具，用于自动化创造过程，但其本身并不具备真正的创造力。

2. 学习模仿艺术与生活

AI 艺术近年来备受关注，一些 AI 艺术作品在拍卖会上拍出了高价。例如，佳士得原本预计一件 AI 艺术作品售价在 7000 至 10000 美元之间，但最终以 432000 美元成交。然而，关于 AI 艺术是否真的能被称为艺术，仍然存在争议。计算机生成艺术实际上是运用先进统计方法的算法的体现，而非真正的创造力。

2.1 艺术风格的转移

艺术风格是艺术的重要特征之一。即使是摄影作品，其拍摄、处理和修饰的方式也会形成独特的风格。一些著名艺术家的风格常常被模仿，如梵高的独特风格。计算机可以通过特定的艺术风格来修改源图片的外观，在有足够一致的示例时，它能够完美复制某种风格。但计算机并不会创造新风格，也不会即兴创作，只是将风格转移到源图像上，创造出一种融合二者的作品。