人工智能在美术领域(人工智能在美术领域的运用论文)

人工智能在美术领域的运用

通过人工智能实现美术更加逼真，更有魅力。

人工智能艺术的例子

（AI）谱写完成的贝多芬未竟之作《第十交响曲》。人工智能是否可以代替人类创作艺术，再一次成为争论焦点。

1827年贝多芬逝世时，留下的《第十交响曲》只有几张手稿留存，部分是简短未竟片段。为纪念贝多芬诞辰250周年，总部设立于贝多芬诞生地波恩的德国电信公司组织了一个专家团队，来自德国、奥地利和美国的音乐家、作曲家和人工智能专家把贝多芬的草稿、笔记及其生活时代的乐谱输入到人工智能系统中，通过分析和学习贝多芬的风格，应用复杂算法，加上人工雕琢，最后完成贝多芬巨作。

瑞士管弦乐队演奏“第十交响曲”致敬贝多芬

上周六的首演吸引全球关注，许多观众用“震撼”“贝多芬复活”等形容现场感受。德国著名歌手沃尔克尔说，“我仍然不确定哪些是贝多芬，哪些是人工智能添加的。”他甚至想象自己的音乐也可以受到人工音乐的“启发”。

“如果演算法做得好，每一次尝试都是合理的。”参与这次创作的哈佛大学音乐学教授莱文表示。萨尔茨堡卡拉扬研究所所长罗德说，《第十交响曲》的创作过程可以想象成“一种人与机器之间的乒乓球游戏”——基于其数据，人工智能提出建议，专家团队做出选择和整合。不过，音乐会指挥德克·卡夫腾说，“我觉得这听起来像贝多芬。但当有人问我那是贝多芬吗？我的答案是：不！”还有不少音乐人认为，尽管人工智能“很聪明”，但毕竟只是模仿人类的创作，人工智能无法产生人类的灵感，很难有新突破。

人工智能创作音乐如今已成为一种趋势。此前，已经有团队用人工智能完成舒伯特等著名作曲家的未竟之作。在流行乐坛，此类创作更是层出不穷。诸如Boomy、MURU、AmperMusic、AIVA等一众人工智能音乐初创公司还获得了融资。近日，瑞典的人工智能音乐初创公司Starmony获得350万美元融资，准备加大对人工智能音乐创作应用的研发。未来，用户可以在几分钟内创造和发布自己的热门歌曲。“这就像现在的图片、视频编辑软件。”德国文化学者佩特兰德尔告诉《环球时报》记者，用户将可以用手机录制自己的演唱，再通过人工智能艺术创作软件，来打造属于自己的音乐作品。

不仅是在音乐界，美术创作也越来越多地使用人工智能。最近，伦敦大学学院的学者创作了多幅“毕加索的作品”。研究人员先将毕加索的画输入电脑分析其创作风格、作画技巧，再输入一些创作内容并生成作品，最后用3D打印机打印出来。

“这能叫艺术吗？”慕尼黑数据公司罗特尔的质疑，也代表了相当一部分人的观点。在他看来，这些人工智能的产物缺少艺术作品最重要的元素——人的灵感。如同用人工智能创作文学作品一样，人工智能很难创作出伟大的音乐和美术作品。他认为，只要人类控制着人工智能的创作过程，人工智能就无法替代人类创作的艺术作品。

AI在艺术领域的运用及影响

人工智能（AI）技术已经在艺术领域留下了足迹，虽然它的参与可以说是处于初级阶段，但未来看起来令人兴奋。由于艺术和创意专业长期以来被认为是人类思想的专属领域，人工智能现在已经闯入-这让一些人感到懊恼。人工智能在艺术行业的到来被认为是可以理解的，怀疑和不安全。然而，人工智能可以通过补充艺术家，提高生产力和产出，以及加快创作来改变艺术产业。然而，目前，人工智能技术在很大程度上执行这些想法，而艺术家继续提出想法。

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人们尚未宣称人工智能一直在重新定义艺术产业，但可以引用一些可以指明AI在艺术中明确进入的漏洞。许多艺术家一直在接受人工智能的产品，并制作他们的产品-音乐，诗歌，歌曲或艺术品-甚至更好。在艺术已经接受AI的情况下，它是一个互补的协议，艺术家在AI执行时进行思考。以下部分描述了三个这样的实例。

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2017年11月，舞者KaijiMoriyama在没有单指的情况下弹钢琴。当Moriayama跳舞和钢琴演奏时，观众被迷住了，补充了舞蹈动作。Moriyama背后的传感器使得这个惊人的事件成为可能，提供AI解释并通过钢琴输出的输入。令人惊奇的是，乐器能够预测，匹配步骤并播放适当的音符。2017年，在多伦多举办了设计与创新博览会。在博览会上，建筑师有一个庞大而复杂的玻璃制品，形状像神经细胞。它悬浮在空中并响应人类参与者的动作。玻璃制品在一个废弃的旧肥皂厂展出。由于艺术品通过改变其光线模式和环绕声输出来响应不同的观众成员动作，因此展览会上的观众被迷住了。人工智能可以实现这种惊人的锻炼。

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2017年，在伦敦的一个艺术展览中，一组塑料球体吸引了观众。塑料球体将在空间中移动，倾斜和上升或者单独上升并且响应，因为观众进行各种动作，如拍手，举起手臂或跳跃。观众感到惊讶，并承认球体所显示的智能反应。球体似乎模仿人类的运动。这是由AI实现的。Microsoft的AIbot允许您输入图片的书面描述并根据描述生成图像。例如，如果您需要穿过森林的老虎图像，只需编写描述并让机器人从那里获取它。似乎机器人识别这些单词并用图像将它们映射到一起以形成完整的图像。

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在当前的艺术行业中，人工智能最多可以补充艺术家的努力诚然，未来是未知的。为此，AI使用机器学习技术。AI被给予相关的训练数据集，基于该训练数据集，期望识别模式并产生其输出。在目前阶段，人工智能无法制作出令人惊艳和复杂的东西，而是能够补充艺术家作品的东西。

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以AutoDraw为例，这是一种AI算法由Google开发。AutoDraw可以根据艺术家制作的草图制作艺术作品。它基于自动完成原则工作，它根据草图或艺术家的轮廓猜测所需的输出并提供艺术作品选项。毫无疑问，输出质量足够好。可以肯定地说，音乐作曲家，画家或诗人等艺术家可以依靠AI来产生基本输出，然后可以扩展或巩固。各种AI应用产生的输出质量令人惊叹。特别令人印象深刻的是生产的速度和准确性。人工智能一直将速度，效率和精度的古老技术原则带入艺术领域。可以引用许多例子来支持这一论点。

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首先，重要的是要承认AI在创作艺术品方面已经发展到了某个阶段。AI由机器学习技术驱动，该技术通过学习各种数据和识别模式来获得数据并创建自己的算法。你可以说它试图模仿人类大脑的作用：想象视觉或构图并将它们置于某种形式。但它仍然不像人类大脑那样思考，这就是为什么它仍然是艺术家的补充，而且通常不会独立创作出奇妙的艺术品。下一阶段是能够独立创造，但这似乎距离旅行很远。

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总结：AI在艺术界仍然是一种过度夸张的技术。AI显然没有准备好很快超过或取代人类艺术家。大部分的宣传和鼓声只是炒作。但它在补充艺术家方面的作用及其在创作惊人艺术中的作用绝不能低估。它提高了效率，准确性和生产力，这对艺术家来说非常重要。

美术生能学人工智能这个专业吗

人工智能概念比较宽泛，它包括很多的内容和概念，比如大数据处理、机器学习、深度学习等等，这些内容又细分很多应用领域和分析的方法，并且每一个方向都有非常多的知识和技能需要学习。

大数据

比如大数据，你需要学习数据存储的结构、数据检索的机理、数据组织架构，以及如何实现不同设备的数据之间进行并行的计算，并保持数据之间的协同性和一致性等等知识，大数据的应用非常的多，各种推荐商品、广告类应用，如淘宝智能推荐、打字候选字推荐、关注广告推荐、抖音小视频推荐等等，这些都有大数据分析技术在背后支持。

机器学习

机器学习涉及的数学知识会更多，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多种数学知识，如果只是做应用开发，会有很多现成的可参考的项目和方法实现，但是要真正搞学术研究，这些数学知识肯定是要学习的。

机器学习其实已经发展得非常久了，它的发展可追溯到17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链，这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。传统机器学习的研究方向主要包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等方面的研究，这些算法的研究复杂性比较高，消耗的计算资源也是非常的大，但是效果却并没有非常的突出。

深度学习

深度学习是机器学习的一个细分支，由于得到的效果突出，近年来成为人工智能研究的热点，其中以卷积神经网络的深度学习更是各种智能应用的基础，如目标检测、人脸识别、手势识别、文字识别、以图搜图等应用更是走上了实际应用的前端。另外也有卷积神经网络变异的循环卷积网络，它也有非常多的应用，如自然语言处理、机器翻译、动作识别等等；另外还有对抗神经网络也是研究的热点，它也有很多的应用场景，像最近很火的换脸、AI恢复一百年前京城生活的视频、画像图画风格迁移等都是对抗神经网络技术的应用支持。

所以学习人工智能，你需要想好一个学习方向，并且在这个方向之下还要继续选择一个应用领域，学习数学知识和计算机编程技术，这个过程是比较辛苦的，需要非常强大的毅力，深耕一个方向才能出成绩。你考虑一下自己的情况咯，看看自己能不能转入人工智能这个领域。