从“笨拙”到“优美”：探究AI创作之路
随着人工智能技术的不断发展，AI创作的话题成为了热门话题。人们开始思考，是否有一天，我们可以由AI创造出美妙的诗歌、优美的音乐与引人深思的电影？那么，AI创作的路究竟有多远？它的技术是否已经到了卓越的水平？在本文中，我们将从笨拙到优美，探究AI创作之路。
一、AI创作的起步
人们在图灵测试上，通常会将AI是否会创作作为判断它是否具有了智能的重要指标之一。不过AI创作的概念在早些年还没有这么大的兴趣。AI的音乐生成于20世纪60年代萌芽， 根据最早的研究成果，计算机通过数字方式模拟作曲过程，通过模拟元数据信息和音乐原型来生成新乐曲。当时的生成器要么是集形态语法和经验规则于一身，它们可以被设计为特定风格的曲子生成器，例如模拟巴赫的曲调模式，同时也可以为小提琴或小号等乐器的演奏创作新音乐。而更先进的生成器，则运行着深度学习或类似学习算法的识别模型，根据其内置的一些规则，生成有用的、具有启发性的乐曲。
二、AI创作的研发
随着技术的不断进步，AI创作的方法也得到了很大的发展。神经网络等技术的兴起，让AI创作的准确度得到了很好的提升。而且，由于神经网络的递归和序列化处理，生成器也得以一步步堆叠、混合，以此生成新的音乐编排。这种方法是最近几年开始发展的新极致，也称“神经音乐建筑师（Neural Music Architect）”。
不过，要使AI创作真正获得成功，并不仅仅只有技术的支持，还需要大量的数据。由此，研究者们开始采集大量的历史数据，并通过深度学习等方法进行处理，让AI可以从中提取更多的信息。以人名为例，研究者可以从公开数据库中收集一个人的所有作品，分析每个文本的特征和模式，然后用这些模式训练深度学习模型。
三、艺术创作中的AI
AI的应用显然不只限于音乐或文本。在艺术和设计领域，AI又是如何水到渠成的呢？
像媒体艺术家斯体芬·谢保（Stefan Sobotka）等就很早开始了这样的实验，通过对真实世界的记录来训练AI模型。研究人员（包括艺术家）还开始使用图像生成AI来创作艺术作品，从而探索具有启示性的新视觉领域。这些模型接收图像输入，并学习我们可以从漫画、动画、甚至迪士尼场景中认出的图像，通过这样的学习，AI就可以学会不同的颜色、纹理和特定的形状，从而开始“创作”形象。
艺术与AI的结合应用不断探索和发展，居其一方是Google的“Magenta”和“TensorFlow”等开源框架。这些框架使得程序员们可以轻松地在AI框架中进行实验，而不需要对机器学习算法有深刻的理解。特别重要的是，使用这些框架创作过程也得以自动记录、可重现化。
四、AI创作的未来
当谈论AI创作时，许多人会产生担忧，会害怕人工智能会取代自己，会开始掌控人类文化和知识产权，然而实际上，我们并不必太担心，在很长一段时间内，AI创作只是辅助人类的生产力和思考能力。
当然，这并不意味着AI不能超越人类。尤其是当AI学习了人类创造东西的细节和规律后，是否会诞生独立的艺术作品呢？这也是一个有趣的探索方向。或许，要让AI创作实现真正的突破，需要更多人类与AI的合作、更重视艺术体验等方面的研究。
总之，AI的发展已经让我们享受到很多便利，而随着人类的不断探索，AI创作也会逐渐发展出拥有自己独特风格的个性作品。 未来，人类可以和AI创作更好的交流和合作，这将大大拓宽我们的想象力和才能，使人类能够创造出更加美好的未来。
TAGS： 智能创作人工智能作曲机器写作自动创作技术