当人工智能被用作创作艺术作品时，人类艺术家总是对创作过程产生最重要的掌控因素。但是如果一台机器被编程自律建构艺术，没有人参予呢？如果它是这个过程中的主要创造力呢？如果建构了一些精致，引人入胜和动人的东西，谁将取得荣誉？在罗格斯的艺术和人工智能实验室，我们创立了AICAN，这个程序可以被指出是一个完全自律的艺术家，早已自学了现有的风格和美学，并可以产生自己的创意图像。人们讨厌AICAN的作品，并无法将其与人类艺术家的作品区分出去。
它的作品已在全球展览，其中一件甚至最近以16,000美元的价格在拍卖会上卖出。在编程AICAN时，用于了一种称作“创造性对抗性网络”的算法，该算法被迫AICAN应付两种忽略的力量。一方面，它企图自学现有艺术作品的美学。
另一方面，如果在创作自己的作品时，它不会过分仿效既定的风格，那将不会受到惩罚。与此同时，AICAN坚决马丁代尔所谓的“大于希望”原则，这保证了所产生的艺术将是精致的，但会背离被指出可拒绝接受的过于多。
理想情况下，它不会创立一些新的东西来建构早已不存在的东西。忽略，在过去的五个世纪里，早已为算法获取了80,000张代表西方艺术经典的图像。只需单击一个按钮，机器就可以创立一个可以打印机的图像。
这些作品往往不会让我们吃惊于它们的范围，复杂程度和变化。利用关于分析创造力的工作，AICAN可以辨别其个体作品的创新。由于它过去也习过艺术家和艺术史学家用于的标题，因此该算法甚至可以为其分解的作品命名。该算法不利于分解比抽象更加抽象化的作品。
关于机器如何解读艺术史发展的研究可以获取一个说明。因为它的任务是建构新事物，所以AICAN很可能会引发艺术史上最近的趋势，比如抽象化艺术，它在20世纪开始流行起来。
人类可以区分吗？为了测试这一点，AICAN的主题图像在巴塞尔艺术展上展览，这是一个以尖端当代艺术为特色的年度展出。当告知参与者那些是由机器还是艺术家制作的时。
找到75％的人们无法区分，他们指出AICAN分解的图像是由人类艺术家制作的。他们并没非常简单地区分两者。在叙述AICAN的作品时，他们确实讨厌计算机分解的艺术，用于“具备视觉结构”，“鼓舞人心”和“交际”等词语。
机器自由选择风格，主题，线条，颜色和纹理。是的，我设置了框架，但是当牵涉到元素及其分解的原理时，算法几乎力挽狂澜。尽管如此，AICAN的艺术过程还是缺乏了一些东西。
该算法可能会创立更有人的图像。但它生活在一个缺少社会背景的孤立无援创新空间中。
另一方面，人类艺术家受到人，地方和政治的灵感。他们通过艺术来描写故事并解读世界。AICAN缺少这些。
然而，它可以分解艺术品，人类策展人可以在我们的社会中创作并相连到我们周围正在再次发生的事情。这就是我们用“替代事实：多面孔的真理”所做到的事情，这是我们给AICAN制作的一系列肖像所得出的一个标题，它以及时的车祸找到给我们留给了深刻印象的印象。当然，意味着因为机器完全可以自律地制作艺术并不意味著它们将代替艺术家。它只是意味著艺术家将享有一个他们可以用于的额外创作工具，他们甚至可以与之合作。
将AI艺术与摄影展开较为。当摄影最初是在19世纪早期发明者的时候，它不被指出是艺术，却是，机器正在做到大部分的工作。
品味制造者杯葛，但最后妥协：一个世纪后，摄影沦为一种既定的艺术类型。今天，照片在博物馆展览，并以天文价格拍卖会。某种程度，人工智能所产生的艺术将踏上某种程度的道路。
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