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从事计算机艺术创作的人往往不愿透露他们算法工作的具体细节。他们不愿意透露的原因是，他们不想自己的算法被他人很轻易地逆向破译。我花了一些时间深入研究代码，才发现“做决定”是科恩自己编写的代码。“决定”的核心是在决策过程中使用随机数生成器。科恩和内斯一样，也充分利用了随机性的潜在可能，这为机器自主创作提供了一种自主性或能动性。
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随机性和创造力真的能画等号吗？许多艺术家发现，偶然发生的事情可能有助于激发创作灵感。达·芬奇在他的著作《论绘画》中这样描述：“扔在空白画布上的脏布可能会成为一种催化剂，促使人们看到一些东西，从而激发下一步的创作。近代抽象画家杰克逊·波洛克（Jackson Pollock）[1] 将颜料桶悬挂起来，借由颜料桶的摆动和流出的颜料来完成他的作品。作曲家们发现，偶然性有时会帮助他们在音乐创作中朝着一个新的、意想不到的方向前进。
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但是，随机性也有局限。我们无法对随机性进行控制，所以为什么这种组合比其他组合更有趣，我们也无法选择。最终，人们会从中选出比其他组合更有趣的组合。随机性给程序带来的可能性当然是至关重要的，但这还不足以让程序或算法做出决定——“是”的按钮仍在我们人类手中。那什么时候算法将占据主导地位，即算法运作的过程中不再需要人类参与呢？答案是，我们的指纹会一直深深烙印于其上，在某种程度上讲，就像我们从父母那里继承DNA一样——父母需要对子女的所作所为负有一定的责任，即便他们没有通过我们做任何事。
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但是，随机性是否足以让程序替代程序员？
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科恩于2016年去世，享年87岁，“亚伦”则继续进行着绘画。科恩是否通过将自己的创意嵌入编写的程序代码中，延长了自己的创作寿命？或者，去世的科恩已无法再指导“亚伦”，这个算法是否已经成为一个独立的具有创造性的艺术家？那么，如果有其他人来按下“创建”这个按钮，究竟谁才是艺术家？
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科恩说他觉得自己和“亚伦”之间的关系就像文艺复兴时期的画家和他们的助手之间的关系。想想看，在安尼施·卡普尔（Anish Kapoor）、达明安·赫斯特（Damien Hirst）所建立的现代工作室中，很多人都被雇来以实现他们自己的艺术愿景。卡普尔在伦敦南部的工作室有一个很大的团队在辅助他完成创作，就像当年米开朗基罗和达·芬奇也有一大群助手一样。
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科恩是20世纪五六十年代整个艺术家创新运动中的一员，这些艺术家于那时开始探索新兴技术如何在视觉艺术中释放新的创意。
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1968年，在伦敦当代艺术中心举办了一场颇具影响力的展览——控制论偶得：电脑和艺术（Cybernetic Serendipity：The Computer and the Arts）。在此次展览中，尼古拉斯·舍费尔（Nicolas Schöffer），制动艺术和视像艺术之父，展出了他的作品《CYSP1》（Spatiodynamique Cybernétique）。该作品通过麦克风、光电管、风速计等仪器装置感测环境状况和条件，然后让这些数据经过“电子大脑”的调控，产生光线强弱、方向变化的视觉效果。这是一种空间结构的表达，它的运作由飞利浦公司发明的“电子大脑”控制。让·丁格利（Jean Tinguely）展出了两台他发明的名为“Métamatics”的动态绘画机，该机器具有预编程的机会元素，非常引人注目。此次展出的还有戈登·帕斯克（Gordon Pask）创建的一组由5个悬挂的声光原件组成的系统，系统中的每一个组件都会根据彼此发出的声音和光线产生相互作用。这些组件之间的交互由帕斯克编写的算法控制，参观者可以通过声音、光线与该作品互动。
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与此同时，韩国艺术家白南准（Nam June Paik）正在打造他的机器人K-456，其号称历史上首位非人类行为艺术家。白南准创造它的目的是进行即兴街头表演。他说：“我想象人们会在街上遇到它，它带给他们一场突如其来的表演，一个惊喜的瞬间。”随着技术发展得越来越复杂、成熟，艺术的创作也越来越多地利用这些技术。但是，这些机器人和算法能走多远？它们真的能成为创造者而不仅是被创造出的物品吗？
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伦敦帝国理工学院的计算机创造力研究员西蒙·科尔顿（Simon Colton）博士在2001年开始思考：计算机程序能否像人类艺术家那样创作艺术？5年后，基于“亚伦”带来的灵感，他制作了一个名为“绘画傻瓜”（The Painting Fool）的程序，希望将它训练成一个非人类智能的艺术家。此时，“绘画傻瓜”从“亚伦”手中接过了“战斗”的披风。它在网站主页上这样介绍自己：
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我是“绘画傻瓜”，一个电脑程序，一位有抱负的画家。这个项目的目的是让我有一天可以被大众认可和接受，从而真正成为一位有创造力的艺术家。如果一个程序要真的被视为具有创造性，那么它需要表现出真正有技巧、有欣赏能力和富有想象力的行为。我生而为此。
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当然，这不是算法本身的愿望，而是它的创造者科尔顿的愿望。但是，这个项目的目标是明确的：使“绘画傻瓜”成为一位有创造力的艺术家。科尔顿并不打算让算法作为人类创造力的工具，而是希望将创造力转移到机器身上。“绘画傻瓜”所拥有的是一种能够不断发展和进化的算法，至今为止，它编写的java代码已经超过了20万行。
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科尔顿早期的一个项目是创建了一种算法，该算法可以生成参观画廊的人的肖像画。生成的肖像画会被投射在画廊的墙上，他为它取名“你不知道我的想法”。这些肖像画不是用数码相机拍摄的访客照片，而是一幅画，它能捕捉到艺术家和被画者的内心世界。在本例中，艺术家是一个没有内心世界的算法，因此科尔顿决定用算法让该算法生成一个内心世界。即使算法可能无法感受什么，但它需要表达一些情绪状态、心境或氛围。
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科尔顿不想使用随机数生成器来选择情绪，因为这样做毫无意义。然而，他仍然需要含有某种不可预测性的元素。
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他决定让自己的算法阅读当天《卫报》上的大量文章，以设定情绪状态。当然，早晨读报可以提振情绪，也可以打击情绪。比如，当读到阿森纳在足总杯第三轮2：4负于诺丁汉森林的消息时，我可能会心情不佳。在这种情况下，我的家人都会尽量不招惹我。然而，《权力的游戏》大结局的预告片可能会让我产生一种兴奋的期待情绪。
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可这样做的话，程序员就无法预测算法的状态了，因为他们不知道当算法绘画时它扫描了哪篇文章。然而，这样就可以解释“绘画傻瓜”为什么会选择某一种情绪来绘画了。
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当被画者坐下来进行肖像画绘制时，算法会扫描一篇文章，在其中寻找、捕捉带有情绪的单词和短语。比如，一篇关于叙利亚或喀布尔的自杀式爆炸的文章将为这幅肖像画带来严肃而黑暗的基调。科尔顿称这种选择是“可解释的不可预测”：绘画风格不仅仅是一个随机的选择，这个选择可以被解释，但是不可预测的。
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有时候，“绘画傻瓜”读到十分沮丧的内容时，它会把被画者打发走，声称自己没有心情画画。但在他们离开之前，它会解释自己为什么会没有心情作画，并提供文章中的关键词，告诉他们是这篇文章让它的思绪陷入了负面和混乱之中。它还会强调：“做出请你离开的决定时，我没有使用随机数生成器。”
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科尔顿认为，这种清晰表达决定的能力是艺术家和受众之间的对话的重要组成部分。在展出过程中，每幅肖像画旁都附有一篇评论，试图阐明算法的内心世界，并分析算法认为输出结果在实现其目标方面的完成程度——科恩说他在“亚伦”身上漏掉了这两个部分。
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我问科尔顿：“创造力是否来自于你？你把多少创造力归功于算法？”科尔顿非常诚实地把作品10%的创造力分给了“绘画傻瓜”。科尔顿的目标是，在未来不断提高算法的创造力所占的份额。
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最后，科尔顿提出，我们会遇见一个“试金石”问题：“当‘绘画傻瓜’开始创作受人们喜爱的、有意义的、发人深省的艺术作品时，我们（作为软件的作者）却不甚欢喜。因为在这种情况下，很难说作品到底是算法的产出，还是只是我们自己的一个扩展。”
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科尔顿认为，计算机科学和创造性艺术融合在一起存在这样一个问题：计算机科学的蓬勃发展建立在解决问题的目的性之上。比如，编写一个打败世界围棋冠军的算法；创建一个算法帮助我们搜索网上信息；就连网上交友、婚恋配对，我们也可以编写对应的算法……但是，艺术创作不是解决问题的活动：
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我们无法解决作曲、绘画或写诗的问题。解决问题并不是我们的目标，相反，我们始终以全局的眼光看问题，虽然我们在解决问题的过程中肯定会遇到问题。在其他领域，试验的重点是编写算法，让其代替我们去思考。然而，在计算机创造力的研究中，试验的重点是编写让人们思考得更多的算法。这正反驳了那些持有“自动化会侵蚀智力”观点的人。事实上，未来人工智能的增强版可能会迫使我们思考得更多，而不是更少。
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现在，我们的策略是对评论家提出的作品缺乏创造性的问题，不断地进行解释，解释为什么他们会这样认为，最终与评论家达成共识。正如科尔顿所说：“我们希望有一天人们不得不承认，‘绘画傻瓜’的画很有创意，因为他们再也想不出一个完备的理由来证明它没有创意。”
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“亚伦”和“绘画傻瓜”在用机器创作艺术作品上都是老派的。它们的算法由数千行代码组成，这些代码是基于经典的自上而下的编程思维构建的。但是，自下而上的编程新思维会释放出新的艺术创作力吗？算法能从过往的艺术作品中学习并将创造力推向新的境界吗？
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