本文作者尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）为耶路撒冷希伯来大学历史学家，他也是现象级畅销书《人类简史》和《未来简史》的作者。
未来几十年，世界上也许会出现这样一种外部系统：它能收集并分析无止尽的生物特征识别数据，比我自己更加了解我的身体和大脑中的一切活动。凭借这样的系统，政府与企业可以预测并操纵人类的欲望，在政治与经济领域掀起变革。
那么，艺术将受到何种影响？面对无所不知的算法，艺术会是人类的最后一道防线吗？
在现代世界中，艺术通常与人类情感联系在一起。我们往往认为，艺术家表现的是人类内心的力量，艺术的目的就是唤醒我们内心深处的情感，或在我们心中激发出新的感受。因此，我们在审视艺术作品时，往往以情感冲击力作为衡量手段，并且相信，美存在于观者的眼中。
这种艺术观诞生于19世纪的浪漫主义时期，并在一个世纪以前的1917年瓜熟蒂落。那一年，马塞尔·杜尚（Marcel Duchamp）买下了一个量产的普通小便斗，并称其为艺术品。杜尚将其命名为“喷泉”，署上名，交给了一个艺术展。
在世界各地数不清的课堂上，老师们都会给艺术新生看一张照片，那就是杜尚的《喷泉》。一看照片下的说明，教室里就炸开了锅。这是艺术！这不是！是！不可能！
老师任由学生们争吵一番，然后将争论聚焦到一个问题上：“究竟什么才是艺术？怎么确定一样东西是不是艺术品？”又经过几分钟的反复争论，老师引导学生得出了正确的结论：“你觉得一件东西是艺术，它就是艺术，美存在于观者的眼中。”如果你认为小便斗是件美丽的艺术品，那它就是。没有什么高高在上的权威可以决定你的对错。
如果人们愿意花几百万美元去买它，那它就值这个价。毕竟，顾客永远是对的。
约翰·凯奇（John Cage）
作曲家约翰·凯奇（John Cage）比杜尚还要厉害。1952年，他创作了乐曲《4分33秒》，其中有4分33秒的时间，所有乐器都停止演奏。这支曲子鼓励听众观察自己的内心体验，以审视音乐的本质、自己对音乐的预期，以及音乐与日常噪音的区别。
通过这种形式，凯奇想告诉人们，音乐之所以为音乐，是因为它融合了人们内心的预期与情感，这正是音乐区别于噪音的地方。
如果艺术是由人类的情感定义的，那么，当外部算法能够理解和操控人类情感，并且能力比莎士比亚、毕加索或列侬更胜一筹时，结果会是怎样呢？
毕竟，情感不是什么神秘现象，只是一种生物化学过程。因此，只要有足够的生物特征识别数据，以及足够的计算能力，它也许就能破解爱恨、无聊和喜悦。
在不太遥远的将来，置于你体表和体内的传感器将输出生物特征识别数据流，发给机器学习算法，算法通过分析，确定你的人格类型和情绪变化，并计算出某支曲目——乃至某个特定音调——可能对你造成的情感冲击。
在所有艺术形式中，音乐也许是最容易被大数据分析的，因为它涉及的“输入”和“输出”都很容易用数学加以描述。它输入的是声波的数学模式，输出的是神经风暴的电化学模式。让一台会学习的机器拥有数百万次音乐体验，它就能掌握特定输入与输出的对应关系。
假设你刚和男友大吵一架。负责音响系统的算法立刻就能识别出你的内心风暴，然后基于它对你个人的了解，以及它对人类心理的总体把握，播放为你度身定制的歌曲，与你内心的郁闷与痛苦形成共鸣。
这些歌对别人可能不管用，但对你这种人格类型来说，却能切中要害。在帮你触及深藏心底的悲伤之后，算法接下来播放的歌曲可能会让你振作起来，因为也许在你的潜意识里，这首歌能唤起某种快乐的童年回忆。没有哪个人类DJ能比肩这样的人工智能（AI）。
你也许会提出异议：这样的AI会扼杀各种机缘，用我们的过往喜好织成狭小的音乐之茧，将我们束缚其中。我们该如何探索新的音乐喜好和风格？
不用担心。你可以轻而易举地调整算法，让5%的推荐曲目完全随机化，冷不丁地来一支印尼民族乐器甘美兰演奏的曲目，或是意大利作曲家罗西尼创作的歌剧，又或是最新的墨西哥“贩毒民谣”。
久而久之，通过观察你的反应，AI甚至能确定理想的随机比例，既让你接触到不同的曲风，同时也避开那些你不喜欢的歌曲。随机播放的比例或是降至3%，或是升至8%，皆为可控可调。
可能还会有人提出另一种异议：对于算法是如何确立情感目标的，这一点尚未明确。如果你刚和男友大吵一架，算法是应该让你伤心呢，还是让你快乐？它会不会盲从一个死板的“好”情绪和“坏”情绪衡量表？也许有些时候，伤心反而对你有好处呢？当然，人类音乐家和DJ也面临同样的问题。但对于算法而言，这个谜团有很多有趣的解决方式。
方式之一是让用户决定。你可以随心所欲地评定自己的情感，算法会听从你的指示。你想沉溺于自叹自怜也好，想高兴得蹦起来也罢，算法都会乖乖听令。甚至你自己都没意识到，算法就能知晓你的心愿。
另外，你若不信任自己，还可以选择自己信任的知名心理学家，让算法遵从他们的推荐。如果男友最终将你抛弃，算法也许能伴你走过“哀伤的五个阶段”。
先来一首鲍比·麦克弗林的《Don't Worry, Be Happy》（别担心，要开心），帮你否认现实；然后，用阿拉尼斯·莫里西特的《You Oughta Know》（你该知道），激起你的愤怒；
继而搬出雅克·布雷尔的《Ne me quitte pas》（不要离开我）和保罗·扬的《Come Back and Stay》（留下来），鼓励你再去争取旧爱；
接着，用阿黛尔的《Someone Like You》（像你一样的人）和《Hello》（你好吗），随你坠入抑郁的深渊；最后，抛出格洛丽亚·盖诺的《I Will Survive》（我会活下去）和鲍勃·马利的《Everything’s Gonna Be Alright》（都会没事的），帮助你接受现实。
算法发展的下一步，是改动歌曲和旋律本身，通过微妙的调整，使之契合你的喜好。也许你很喜欢一首歌，但对其中一处地方不太满意。算法怎么知道的呢？因为每次播到那一段，你的心都要沉一下，催产素水平也会轻微下降。算法可以重新谱写或是删掉这个部分。
大卫·科普（David Cope）
计算机谱曲的概念并不新鲜。加州大学圣克鲁兹分校的音乐教授大卫·科普（David Cope）就开发了一套计算机程序，名为“音乐智能实验”（简称EMI），专门模仿巴赫的音乐风格。
在俄勒冈大学举办的一场公开竞赛中，大学生和教授聆听了三支曲子——一支为巴赫本人所作，一支为EMI作品，另有一支出自当地音乐教授史蒂夫·拉尔森（Steve Larson）之手。然后，听众根据判断投票。
结果呢？听众把EMI错认为巴赫，把巴赫错认为拉尔森，把拉尔森错认为计算机。
因此未来，算法也许能学会谱出完整的曲子，对待人类情感就像拨弄琴键一样流畅。利用你的个人生物特征识别数据，算法也许还能定制私人旋律——曲中的滋味，全世界只有你一人能够品味。
人们常说，人之所以能与艺术产生共鸣，是因为他们在艺术中看到了自己。这可能导致出人意料的负面后果，比如，Facebook基于它对你的了解，为你创作只属于你的定制艺术。如果你被男友抛弃，Facebook也许会拿出一首歌，其主角不是让阿黛尔或阿拉尼斯·莫里西特心碎的神秘男子，而是那个你再熟悉不过的渣男。有人说，艺术是“自恋者的狂欢”，在这里，它发挥到了极致。
另外，使用从数百万人身上收集到的生物特征识别数据库，算法还能创作出火遍全球的曲目，让所有人在舞池中疯狂摆动。如果艺术就是为了激发（或操纵）人类情感，那么，人类音乐家几乎没有机会与算法竞争，因为他们的首要乐器就是人类的生物化学系统，而算法对这个系统的理解，是人类音乐家望尘莫及的。
这样的算法会产生伟大的艺术作品吗？这取决于艺术的定义。如果美的确存在于听者的耳中，如果顾客永远是对的，那么生物特征识别算法就有可能创作出历史上最优秀的作品。
如果除了人类情感，艺术还有更深层次的意义，如果除了生物化学意义上的震动，艺术还要表达某种真理，那么，生物特征识别软件也许成不了一流的艺术家。但若果真如此，大多数人类也都成不了。
要进入艺术市场，算法不用一上来就以赶超贝多芬为目标。它只要能超过贾斯汀·比伯（Justin Bieber），就足够了。
翻译：雁行
来源：vnews.com
发表于 2017-6-19 15:23
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