眾所周知，人們審美的品味會隨著時間的推移而變化。然而，每個時代都試圖定義自己的美和美學(xué)標(biāo)準(zhǔn)。隨著現(xiàn)代科學(xué)的發(fā)展，對“什么是美”進(jìn)行定量測量的研究也在發(fā)展。一些科學(xué)家、工程師甚至是藝術(shù)家試圖利用現(xiàn)代科學(xué)手段，希望能對美學(xué)和審美做出客觀且科學(xué)的說明。這并不奇怪，AI的最新進(jìn)展推動了智能模型能否克服人類審美主觀性的研究發(fā)展。

在AI研究中有一個單獨的子領(lǐng)域，被稱為“計算美學(xué)（Computational Esthetic）”，旨在創(chuàng)作和評估人類創(chuàng)造性表達(dá)領(lǐng)域的美，如音樂，視覺藝術(shù)，文字表達(dá)等領(lǐng)域問題。通常，它使用表示美學(xué)特征或原則的數(shù)學(xué)公式與專門的算法和統(tǒng)計技術(shù)相結(jié)合，以提供美學(xué)的數(shù)值評估。計算美學(xué)將藝術(shù)欣賞的研究與分析和合成屬性相結(jié)合，以觀察計算思維的藝術(shù)成果從而創(chuàng)造出全新的藝術(shù)作品。

雖然我們習(xí)慣于將AI視為近期的發(fā)展，但計算美學(xué)可以追溯到1933年。當(dāng)時美國數(shù)學(xué)家伯克霍夫（G. Birkhoff）在《美學(xué)度量》（Aesthetic measure）一書中提出了公式M=O/C，即Measure=。其中M是“美學(xué)度量”，O是有秩序、C是復(fù)雜性，這意味著有序和簡單的對象似乎比混沌或復(fù)雜的對象更美麗。秩序和復(fù)雜性通常被認(rèn)為是兩個相反的方面，因此，秩序在美學(xué)中起著積極的作用，而復(fù)雜性往往起著消極的作用。伯克霍夫?qū)⒃摴綉?yīng)用于評估多邊形和藝術(shù)品的美感，如花瓶和詩歌，因此被認(rèn)為是現(xiàn)代計算美學(xué)的先驅(qū)。在20世紀(jì)50年代，德國哲學(xué)家本斯（M. Bense）和法國工程師摩爾斯（A. Moles）獨立地將伯克霍夫的工作與香農(nóng)（C. Shannon）的信息論相結(jié)合，發(fā)展出一種掌握美學(xué)的科學(xué)手段。香農(nóng)不僅是1956年達(dá)特茅斯會議的主要參與者，更是上世紀(jì)AI研究的主要引領(lǐng)者之一。由此計算美學(xué)在此后逐漸向AI研究所靠近，這種對美學(xué)研究進(jìn)行科學(xué)評估的想法在計算機生成的藝術(shù)中找到了自己的位置。20世紀(jì)90年代，國際數(shù)學(xué)與計算美學(xué)學(xué)會（IS-MCA）成立，該組織專門從事設(shè)計強調(diào)功能和美學(xué)，并試圖成為科學(xué)與藝術(shù)之間的橋梁。在21世紀(jì)，計算美學(xué)已經(jīng)是一個成熟的領(lǐng)域，擁有自己的專業(yè)學(xué)術(shù)會議、研討會和期刊，將來自不同背景的科研聯(lián)合起來，特別是AI和計算機圖形學(xué)。

而在近期，由OpenAI開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型DALL-E在實踐上推動了計算美學(xué)研究，并在AI、美學(xué)、藝術(shù)從業(yè)者中引起了極大的爭論。DALL-E使用自然語言描述生成數(shù)字圖像，并能對圖像實現(xiàn)風(fēng)格轉(zhuǎn)移，比如把梵高的畫風(fēng)運用到任何一張圖像上從而生成出全新的圖像。2022年4月，OpenAI宣布推出DALL-E 2，這是一款后繼產(chǎn)品，旨在結(jié)合藝術(shù)作品的概念、屬性和樣式以更高的分辨率生成更逼真的圖像。DALL-E 2作為目前最好的AI藝術(shù)創(chuàng)作工具，它的功能遠(yuǎn)不止于此。相比于其他與它相競爭的產(chǎn)品而言，它的作品不僅更加真實，而且能在仿真的場景下創(chuàng)作出本不存在的事物。

與十年前計算機生成簡單的像素圖片不同，現(xiàn)代AI正在以史料未及的速度沖擊著人類最后的保留領(lǐng)域——“美學(xué)”，或者可以將其稱為“人類的獨特創(chuàng)造力”?！皠?chuàng)造力”的人類中心主義一直是藝術(shù)家們認(rèn)為自己的工作不同于其他人類工作的地方，藝術(shù)從業(yè)者們認(rèn)為自己的工作比其它可被AI代替的工作更具有獨特性。即使現(xiàn)代AI藝術(shù)創(chuàng)作工具在目前還存在著諸多不足，例如風(fēng)格混亂、生成物形象扭曲、以及版權(quán)和抄襲人類作品等問題。但是，雖然有些人認(rèn)為AI創(chuàng)造的藝術(shù)作品只是模仿人類的工作，也應(yīng)該考慮到是人類的創(chuàng)作也是從模仿他人或自然開始的，因為人類也是模仿生物。目前，一些商業(yè)插畫師們已經(jīng)感受到了AI的威脅，認(rèn)為他們的工作很可能會被DALL-E 2、MidJourney和Stable Diffusion等創(chuàng)作工具所取代。并且在專業(yè)的藝術(shù)展覽上，AI的作品已經(jīng)能有與人類一較高下的下的能力。

這些跡象無疑在沖擊著主觀美學(xué)和客觀美學(xué)之間喋喋不休的爭論，這也是現(xiàn)代科學(xué)，更為具體的說是AI研究給美學(xué)研究帶來的巨大影響。計算美學(xué)正在以它的方式試圖破解“創(chuàng)造力”、“主觀性”、“獨特性”等美學(xué)以及相關(guān)藝術(shù)領(lǐng)域的問題。計算美學(xué)的最終目標(biāo)是開發(fā)完全獨立的數(shù)字系統(tǒng)，這些系統(tǒng)將具有或超過與人類藝術(shù)家相同的美學(xué)“敏感性”和客觀性。在理想情況下，機器的藝術(shù)創(chuàng)作和評估應(yīng)該與人類的藝術(shù)創(chuàng)作和評估相關(guān)聯(lián)，甚至能夠超越它，從而克服美學(xué)中的主觀偏見和個人偏好；此外，這些系統(tǒng)應(yīng)該能夠解釋他們的作品，用新的想法激發(fā)人類的藝術(shù)生產(chǎn)，并創(chuàng)作出可能超出人類想象的新藝術(shù)；最后，計算美學(xué)還可以讓我們更深入地了解我們的審美感知。

（作者單位：武漢理工大學(xué)馬克思主義學(xué)院 張友恒）