艺术学界

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[013]自由是 “统治阶级的发明 ”吗? ——谱系、抹消与自律 [美]罗素 •伯曼著 马正应 甘一涵 译
[024] 艺史探幽从帝王统治转向书艺审视 :唐太宗的书学渊源与师承历程考释 赵辉
[035]北宋国子监画学罢并考论 张自然
[045]从 “士商观念 ”转型到晚清民国鬻艺成风——以 “海派 ”为中心的考察 郑付忠
[056] 上党神庙 “献戏 ”碑刻考 王姝 王潞伟
[066]方志戏曲史料著录的特点、成因与启示——以山西省为例 段金龙 范春义
[075] 抗战时期陕西艺术活动年表 (二) 赵娜 张慨
[086] 艺理思索艺术学研究的三个面向与整合 刘剑 李书吟
[097] 2017年度中国艺术人类学理论热点研究透视 王永健
[105]当代艺术研究新维度 :媒介艺术学建构何以可能 ? 刘世文
[118]滕固、邓以蛰、陈师曾艺术史学思想比较研究 张波 [128]论明末清初诗僧担当的艺术观 孙宇男
[137]论艺术信息的隐蔽性 郑娟
[147]综合艺术治疗用于提升失独老人主观幸福感的进展 邓旭阳 江艾迪 段丹丹 王大康
[155] 艺俗寻踪神圣与世俗、传承与新变的交响———河南杞县 2018年 “黄二庄天爷庙会 ”考察实录 贾国涛
[162] 论杨柳青木版年画的戏剧性———以 “三国戏 ”年画为个案 洪畅 侯平
[176] 艺术教育论艺术教育研究生元思维能力的培养 任也韵
[185] 创意传播国家文化安全视域下的数码艺术及其发展路径 许蚌
[194] 艺术批评论新时期戏曲演员成才的条件——以蒲剧旦角演员武俊英为研究对象 朱恒夫
[202]文化素养造就杰出人才——蒲剧表演艺术家武俊英成长的启示 王廷信
[208]图像之近 ,艺术之远——由梁半的《朋友圈激流》说开去 黄群超
[211]电视剧的扁平喜剧人物形象及审美范式——以辽宁农村题材电视剧的人物形象为例 李玉琴 李江
[220] “万物都在我的头顶流淌 ” ——贾哲慧乡土散文的 “性灵 ”之旅 刘阶耳
[228] 江苏戏曲的传承现状与发展机遇 周飞
[238] 艺术设计数据信息可视化形象的建立 张志贤
[246] 新著推介人之初的艺术——读张道一先生的《乡土玩具》 卢世主 朱昱
[256] 新艺术中心论 :世界艺术史写作中国模式的构建——以徐子方教授的《世界艺术史纲》为例 冉令江
[264] 社会与视觉的双重建构——读周宪主编《当代中国的视觉文化研究》 唐宏峰
[273] 重庆影视研究抗日战争时期重庆电影院的生存状态研究 欧阳家庆
[279]供给侧视域下重庆动漫产业协同创新与转型发展 闫国
[289]重庆市电影生产问题及发展路径探析 盛帅帅
[297] 彩色插页国画家顾伟玺书法家徐燕

【书摘与插画】
协同、价值与奇点：人工智能挑战下的艺术反思 王伟 黄轶
1950年，“图灵试验”研究促使了人们对人工智能 (Artificial Inteligence，简称 AI)领域的关注。“机器能否思考”这一问题吸引着科学家们展开深入的研究。1956年，在一场历时两个月的“自动机研究 ”的学术会议 (Dartmouth会议)上，“人工智能”这一术语被正式确定;同时，会议对机器模仿和学习人类智能问题进行了深入的探讨，这标志着人工智能学科的诞生。此后，学者们并不仅仅将 “人工智能”作为计算机科学的一个分支领域来研究，还延伸到了其他学科门类，逐渐发展成三个*有代表性的学派——符号主义、联结主义和行为主义，分别立足于计算机科学、控制论和仿生学。符号主义建立在计算机科学上，通过一系列的知识表征来再现大脑;联结主义建立在神经科学的基础上，通过对神经网络的模拟来构造大脑;行为主义建立在生物进化论和群体遗传学原理的基础上，通过对生命自适应机制的模拟来进化大脑。实际上，这三种人工智能的研究范式是不可分割的，它们分别代表人工智能的几个方面，且三者只有进行有机整合才能不断将人工智能推向人类智能。在过去60多年的发展历程中，人工智能已经渗透到人类生活的各个领域，智能手机、智能交通工具和智能家居系统等发明已让人们见识到了人工智能的强大。而近年来，阿尔法围棋 (Alpha Go)击败李世石九段的新闻让人工智能获得了前所未有的关注度。而人工智能在艺术领域的成就也令人目不暇接:微软小冰的多才多艺，“绘画傻瓜”成千上万的绘画风格，Jukedeck系统创作的成千上万的音乐都让人感叹科技的神奇。以受到*多媒体曝光的故事为例，IBM研发出来的人工智能系统 Watson为科幻电影《Morgan》剪辑了预告片;索尼使用机器学习算法系统 “FlowMachines”创作了一支流行音乐《Daddy..sCar》，而在更早前，电影制作人奥斯卡 •夏普 (OscarSharp)和罗斯 •古德温 (RosGodwin)就曾利用一个递归神经网络来编写电影《Sunspring》的剧本，随后这部电影在一天之内完成了拍摄。我们不禁要问，人在 AI艺术创意中还扮演着什么角色?在人工智能艺术成就的冲击之下，“人工智能艺术创意是否能取代人类智能艺术创意”?
一、协同共促:人工智能艺术创意与人类艺术创意 2016年，日本麦肯集团策划了一个关于 “人工智能艺术创意 VS人类智能艺术创意”的实验，一场备受关注的广告大赛让 “人工智能创意总监”与人类进行正面对决。日本麦肯以 “为亿滋旗下的口香糖品牌 Clorets Mnit Tb策划 TVC广告”为题，要求参赛的人工智能机器人AICDβ和人类创n总监仓本美津留 (Mitsuru Kuramot)在广告作品中体现 “即刻清新感受，持久到 10分钟 ”的产品特点。两件参赛作品同时被匿名放在网上，并邀请大众在有限时间内进行投票。仓本美津留的作品是经典的日式小清新风格，一名女子愉快地吃下一粒口香糖，深吸一口气，随后以毛笔蘸墨书写了 “清新持续 10分钟”的字样。而人工智能 AI CDβ的作品则是后现代魔幻主义风格:一位穿着西服套装的 “上班狗”吃下了一粒口香糖，立刻就变得活力十足，直升到高空中，他手里还拿着秒表计算时间，表明吃口香糖后的神奇感觉长达 10分钟。*终的得票结果是 54∶46，人类创意总监仓本美津留更胜一筹。人工智能艺术创意以算法进行大数据模拟人类艺术思维模式，并在某种程度上试图融汇人类艺术中的人文元素。“数据主义可能会让人文主义加速追求健康、幸福和力量。数据主义正是通过承诺满足这些人文主义愿望而得以传播”。虽然这次比拼人类险胜，但人工智能艺术创意对人类艺术创意的威胁，正如数据主义对人类的威胁。人工智能技术的核心是 “深度学习”，该概念由辛顿 (Hinton)等人于 2006年提出，这一概念在处理声音、图像等非结构化数据中发挥了核心作用。人工智能艺术创意高度依赖于深度学习技术，这是一种复杂的学习行为，能实现在预先设定的算法中对大数据和历史经验进行整合、提炼和输出。在上述案例中，AI CDβ在创意方面的能力正是依赖于它的数据系统，其对大量人类创意作品进行了筛选和分析，在整合、提炼、重组和突破的深度学习过程中，方才生成具有创意的艺术作品。机器人如何生成创意?谷歌对此进行了解答，基本思路就是先让机器学规则、会识别、会模仿，然后再教会机器打破这些规则作出创新。2015年谷歌推出的 “DepDream”是这个思路的低配版本，其在人工神经网络算法的基础上，将人类输入的图像转化为机器识别的图像，生成的图片色彩鲜明，画风炫目，夺人眼球。因此，深度学习法使得人工智能愈加接近人类大脑，人工智能艺术创意则是003数据和算法结合之下的产物。而接近人类大脑就代表着人工智能尚不可能取代人类智能，艺术家仍然是一切人工智能艺术创意的幕后主导者。一方面，从艺术本体论来看，“艺术模仿说”、“艺术表现说”、现代主义艺术，乃至后现代主义艺术论，对人的主体地位从未忽视过。艺术家的创造意识、审美意识和审美观念是一切艺术形式和风格的决定因素。2016年，微软策划的 “下一个伦勃朗 (The Next Rembdt)”项目旨在挑战 如“果伦勃朗死而复生了，他*有可能画什么”这一问题，对人工智能的创意潜力进行了终极探索。在这个项目的进行过程中，研究团队通过分析伦勃朗的大量现存作品，让机器通过大数据和深度学习熟悉伦勃朗的绘画风格和主题，*终的目的是教会机器做到如伦勃朗在世一般进行艺术思考、创意生成和绘画创作。*终，一位头戴宽檐帽、身着白纱领黑衣的男人肖像画在计算机运算程序之下诞生了，看上去似乎的确是出自伦勃朗之笔，与伦勃朗的其他作品并置，未发现任何违和感。“机器人伦勃朗”为之构建的画面包含了 1.48亿像素 ，所有的绘画语言、绘画风格、绘画技巧等元素都在*程度上还原了伦勃朗画作的光影效果。“机器人伦勃朗 ”的作品是否算作艺术作品 ?艺术界为此争论不休。实际上 ，这幅绘画作品只能算作是机器人的模仿 ，是人工智能在伦勃朗的大批画作的基础上产生的 ，本质上是对人类创意的 “模仿和加工 ”。