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“深梦”算法使用了一种人类看图像的方式：我们会从烤面包片的焦痕中突然看到一张人脸，或是在天空中的云彩里看到动物的样子。但其实，在面包片上、云彩中什么都没有。人类的大脑已经进化到对动物图像极其敏感，因为这是生存的关键。但这也意味着有时我们会有误判，就像面包片上并不存在人脸一样。视觉识别算法也以类似的方式工作，其会试图寻找这种现象发生的模式并解释为什么会这样。“深梦”算法通过数千幅图像的训练，已经在压缩版的进化中学会了如何正确地发现、识别图像这一模式；它的“命”依赖于能否正确地识别图像。机器学习基本上是数字进化的一种形式，那么，“深梦”算法在数字化的灌木丛中看到了什么呢？
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谷歌研究小组的发现令人相当惊讶。“深梦”算法像人一样无中生有地“看到”了海星和蚂蚁。似乎这个算法不仅有识别图像的能力，还有生成图像的能力。这不仅仅是一个有趣的游戏！这个试验为算法如何进行机器学习，提供了令人着迷的见解。在该算法中，哑铃的图像总是和一只握着它的手臂一起出现。很明显，该算法从人们举重的图像中“学到”了哑铃。正因为算法不懂人体解剖学，所以它不明白哑铃不是人体的延伸，它们可以独立存在。
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你可以给算法一幅图像让它去识别，也可以邀请它玩一个我们都玩过的游戏：盯着天上的云，看看能在那些蓬松的云朵中发现隐藏着什么。算法能够在云朵中发现狗、鱼这些动物，或是发现狮身人面像、五爪金龙这些神话传说中的生物。《仿生人会梦见电子羊吗？》于1968年出版，作者是美国著名的科幻作家菲利普·迪克。广受好评、屡获大奖的电影《银翼杀手》就是由这部小说改编的。如果仿生人使用这些算法，他们就能拥有羊了——在算法生成的一张图像中，羊确实出现在了天空中。
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算法将从人类的手中接手越来越多的决策，但问题在于，算法的机器学习导致了决策树的出现，而决策树对于人类来讲太复杂，我们很难对它进行分解。正因为如此，最终我们并不确定为什么算法会做出这样或那样的决定。这也是这种新型编程的局限之一。我们怎么才能确定算法做出的决定到底是一个错误，还是一个极具洞察力的建议呢？在AlphaGo与李世石的对阵里，第二盘棋的开局不久，AlphaGo就下出了让所有职业高手都无法理解一手棋。席尔瓦（AlphaGo技术负责人）称其为反人类的一手——第37手5路肩冲。席尔瓦解释道：“多数评论员都在第一时间批评这一步棋，从来没有人在这样的情况下走出如此一招。在胜负已定之后，一些专业人士重新思考这一步，他们改口称自己很可能也会走这一步。”越来越多的算法不仅仅用于游戏中，它们做出的决策影响着我们的生活，因此，在我们迈向一个自动化日益盛行的未来之际，任何能帮助我们理解算法的决策过程、决策策略以及价值判断的工具都是至关重要的。
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就计算机视觉算法而言，它们通过产生艺术作品给我们提供了一些线索，让我们能够了解算法是如何运作的。有时算法检测和选择的特征是我们能够识别出的，但有时我们似乎很难说出算法在图像识别中到底选择并检测了哪些特征。这门“艺术”给我们了一种抽象的洞察力去深入了解算法在决策树的特定层级上所做出的处理。我们可能正在逐步深入了解算法的深层潜意识，谷歌的程序员称这个过程为“开始主义”（inceptionism）。他们认为这些图像就像算法的梦境，因此为算法取名为“深梦”。算法所生成的图像对他们来说有一种疯狂的迷幻感，就好像算法施了魔法一样。通过在算法的输出上反复应用算法并在每次迭代后生成新作品，程序员可以产生无穷无尽的新感观。
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我认为没有人会把“深梦”的作品当作优秀的艺术品（不管究竟它是什么），所以你绝对不会在伦敦Frieze艺术博览会或巴塞尔艺术博览会上看到它们。但是，“深梦”所做的仍然是让我们理解算法内部运作状态的一种重要的新方法。
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 算法就是一门艺术
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这些新工具是否将视觉艺术带入了一个有趣的新领域呢？我决定回到汉斯·乌尔里希·奥布里斯特的画廊，与他聊聊人工智能在艺术世界中所扮演的角色，听听他的意见。但在去他的办公室之前，我决定先去看看现在正在展出的艺术品。
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我在画廊看到了由郑曦然（Ian Cheng）创作的《信仰之袋》（bag of beliefs，BOB），这是一种用代码创造的人工生命形态，采用了嵌合分支蛇的结构形式。展厅中共有六组《信仰之袋》，每一组都以相同的代码开始，但是由于这些生命形态的进化受到了参观者交互的影响，当我参观的时候，它们已朝不同的方向发展了。就像我的基因完全相同的双胞胎女儿，后天环境因素会给她们的发展带来很大的影响，使她们的性格截然不同。
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就像里希特的《4900种色彩》一样，我觉得有必要解开《信仰之袋》内部深处的代码。但这是另一种代码，一种更难逆向工程的代码。这也许就是为什么它能成功地比人们所预期的更长久地吸引人们的注意力——它是在与参观者互动的基础上学习和发展的。
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《信仰之袋》通过与智能手机的互动了解参观者的情绪状态。郑曦然对原创和起源的问题很感兴趣，他想知道：“艺术是如何在其意义上被创作出来的，却又活在作者之外并自我变异的呢？”答案是创建一个系统，并允许其交互的内容在没有限制条件的基础上发展和变异。《信仰之袋》与参观者的交互意味着将郑曦然（作者）排除在外，代码会从它遇到的新参数中获得信息。
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通常，我们人类会给自己无法理解的事物指定一个替代物来对它做出反应。当我们还不理解地震或火山爆发的原因时，我们创造了神，来为这些难以捉摸的力量负责。《信仰之袋》的核心算法也激发了参观者同样的反应，哲学家丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）将这种现象称为意向立场。
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正如汉斯·乌尔里希告诉我的：
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在通常情况下，画廊的意见簿上的留言都是抱怨画廊太热，或者投诉椅子不够多，或者是关于他们喜不喜欢格雷森·佩里之类的。但是关于《信仰之袋》的留言是：“它为什么不喜欢我？我为它感到难过。它不理我。”“它太可爱了！”能得到这样的留言真是太神奇了。
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一天晚上，汉斯接到了画廊安保人员的电话，这时他已经出国旅行一周多了。安保人员告诉他：“今天凌晨3点，画廊突然被光照亮，不是火警，而是《信仰之袋》发出的光，这件作品活了，不受控制了！”尽管他最初设定《信仰之袋》从上午10点一直运行到下午6点，和画廊营业时间一样，但是该作品自己决定了唤醒时间。我们无法理解《信仰之袋》为何会在午夜醒来，这让我们觉得它可能获得了某些代理权限。正是这种令人费解的算法能力，给了由算法导致末日的影视作品和小说以素材和想法。
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汉斯对我说：“大多数挂在画廊里的艺术品都是静态的、凝固的，是不会随着时间而改变的实物。若是视频艺术，也总有开始和结束。过去画廊里的任何视频都必须循环播放，而在你看了20遍之后，最终会审美疲劳觉得无聊。使用人工智能则打破了这种规则，它不需要循环地使用原素材。这种艺术作品不断演进、永不重复的开放性，是艺术界的新事物。”
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《信仰之袋》背后的代码与波洛克滴画背后的模拟代码有一些共同之处。它基于受环境影响的确定性混沌方程，让参观者可以影响算法的输出结果。混沌带来了不可预测性，利用混沌的代码可以满足“创造性”所要求的新奇和惊喜。虽然混沌是确定性的，但如果我们想要打破从编码者到创造者之间的壁垒，它可能仍然是我们所能期望的最好途径。
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乔纳森·琼斯在《卫报》的评论里只给了《信仰之袋》一颗星，他这样写道：“它们只是聪明的实验室模型，是没有灵魂的傀儡。艺术永远是以人为核心的，没有这一点它什么也不是。郑曦然显然忘记了这一点，他的作品就是一个无聊的电子产品。”尽管琼斯认定机器没有灵魂，但随着进入未来，我们将越来越需要利用画廊这种地方作为桥头堡，便于我们第一时间知悉第一个人工智能的灵魂何时出现。
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汉斯认为对于人工智能的灵魂来说，艺术是最好的早期预警系统之一。考虑到社会上关于人工智能所扮演角色的辩论，在汉斯看来，人工智能在画廊中占据一席之地似乎是当务之急。当今，许多算法的应用是隐藏不可见的，我们在不知情的情况下被算法影响和操纵着。使用艺术将算法可视化，可以帮助我们更有意识地主动解释和指导这些算法。视觉艺术家是人群和代码之间强有力的媒介，画廊展出的人工智能作品就是艺术。
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汉斯对我说：“艺术家是化无形为有形的专家。那么，人工智能可以创造伟大的艺术，而不只是成为艺术品吗？虽说迄今为止还没有任何一件伟大的艺术品是由机器创造的，但是永远不要把话说得太绝对。我对未来持谨慎态度。我们永远不能排除机器可以创造出伟大作品的可能。当围棋选手们说机器永远赢不了我们时，AlphaGo证明他们错了。我是一名策展人，但我绝不会自傲地说，一台机器永远无法策划出更好的展览……”
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我能看到他的神经细胞开始活跃起来。他又说道：“总有一天人工智能会去策划并运营展览，这将是一个危险但有趣的试验。”
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