张海涛︱“自律与自省”人工智能艺术学导论

“自律与自省”人工智能艺术学导论

文︱张海涛

引言

此文主要侧重谈人与机器关于反思、自律、欲望的关系问题。从而找到人工智能与人类的差异之处，讨论人工智能发展趋势，是否会出现与人一样的反思、自律及欲望，从而预判人机未来终极关系，再反观当下如何定义人工智能的发展利弊，早采取相应的预案。目前看AI最核心的短板在于人工智能不具备反思和自我修复能力的阶段。如果AI能够反思自己的行为过失或观念，或者具有自我创造意识，必将会成为世界上除人类之外的另一个主体，具有自律、自治的主体性，这样人类也必然可能具有危险性。如果AI一直缺乏反省功能，其他能力再强大也只能成为人类最强的助手，而不能成为世界新的主体，人类也不会有存在论意义上的危机。何况即使人类具有反思能力，都无法改变人类不断的战争灾难，这是所有生命存在的致命缺陷“贪欲”。

技术乐观主义觉得人机战争大可不必恐慌。我们现在还是弱人工智能向强人工智能发展的阶段，目前的AI还处在模仿大脑的类脑系统。相信随着技术的发展，科技带来的人文、社会伦理也会有所相应的发展，当人工智能发展到强人工智能的阶段，自然会有更高的技术来限制人工智能，就像建构与解构的关系，也如制造病毒与杀毒的关系，可见这样的情况是理想化的预设，这也是私欲的趋使造成的，就怕发展到强人工智能时代，人类也无法控制人工智能了，因此私欲与失控的关系也是因果的关系。

▲ 《西部世界 Westworld》剧照

人类解决问题的能力和速度明显低于制造问题的能力和进程，比如人类造成的生态破坏、战争、瘟疫一直没得到解决。如果各国不能从思想上得到全球性的积极统一，一旦超级人工智能的出现，可能人类也会面临全面的精神异化，再谈道德伦理和法律标准怕无法改变毁灭的危机。[1]未来与新物种新型伦理关系，使传统伦理学标准一旦被边缘化，人工智能和生物基因技术创造出超越人类的强者，具有种族意识的超级AI就可能用压倒性的技术实现文明的再野蛮化，这是最直接和最小成本获得最大权利的手段。这样会不会回到社会关系新的丛林化状态。然而社会财富分配不均，必然再次发生大规模的阶级斗争与利益冲突。未来制度、伦理和法律是人类还是超级人工智能来制定就看两者竞争较量的结果了，一山不容二虎，总要一个服从另一个，阶级是永远存在的。人机和谐共处是在机器无私欲智能和永远成为人类助手的前提下存在，这样能够更好的控制人工智能为自己服务。

我们把人脑视为一个神经网络，他的智慧学习过程从世界上第一个有神经系统的生物到现在历经很长时间的进化过程，而计算机智力的进化速度比人类快多了，短短的几十年就有了如此大的变化，但达到人类智能量级也还要相当长的时间和过程。[2]除非我们会选择另一条演化的途径，不再去研究类脑系统，改变复制人类智能神经网络的方式和算法。从目前科技各领域的研发趋势可见，相对来说人工智能是人类脱离有机生命（碳水化合物生命）基础上创造的生命，而不同于生物异化的改造和基因编辑需依托自然机体，因此AI失控的可能性更强。

有些哲学家认为科技破坏了人的精神性和人性化，会导致精神贫乏。人性倾向于名利和物欲的同时，越省心省力越好，让人类的物质生产力最大化满足人类精神上欲望的产生，因此绝大多数人选择的职业多偏重物质化，从事脑力脑力劳动者占的比例相对少，可见物质欲望对理想化精神的冲击。然而科学技术是否象传统哲学家说的就是物质化的呢？如果人类的文化不和科学技术发生关系，可能我们是否依然停留在原始野蛮的、缺乏伦理道德的动物状态呢？

很多学者又说人类将毁在科技的手里，把科技当着第一公敌，其实科学本身有什么错，科技的利弊问题是人性的问题和价值观、世界观的问题。科学的定义：科学就是整理事实，从中发现规律，做出结论。科学是指发现、积累并公认的普遍真理或普遍定理的运用。科学包含自然、社会、思维等领域，如物理学、生物学和社会学。科学技术要发现人所未知的事实，并以此为依据，实事求是，而不是脱离现实的纯思维的空想。科学是建立在实践基础上，经过实践检验和严密逻辑论证的，关于客观世界各种事物的本质及运动规律的知识体系。

▲ 《我，机器人 I, Robot》剧照

科技带来了真相、快捷舒适的生活，让人类逐渐摆脱迷信与愚昧，进步的科学利多于弊，比如医疗拯救生命是第一生产力。技术与科学范围很大，如发现地球围绕太阳公转的科技、造纸术、印刷术、指南针、天气预报等等科学技术都是文明发展的动力，而“坏”科技的出现也是人类的欲望带来的，依然是人性的道德问题，不是科技本身的问题。无公害科技对人类的好处大家都不言其中，从来没人说愿意回到缺乏人造科技的蛮荒原始人状态，原始人同样有强烈的自私的一面，只是人类利益和欲望的载体不同、生存的条件不同，不能说古代人欲望小于现代人，春秋战国时人的欲望小吗，不断的战争就是罪证。不能极端理解科技，对于科技要出台严格法律需跟上步伐，从源头节制和判断科技发展的利弊，对坏科技和人严惩，有关科技造成的道德和生态破坏也是人发明的和造成的，还是人的欲望操纵的问题。与其说科技让人异化，不如说是人让人类自己异化了。对于有利的科技进步不能否认科技文明的重要性，对于人工智能的态度也是一样。  

一、人工智能哲学探讨的技术终极问题：反思控制私欲

人类虽有反思能力但缺乏警醒能力，因此永远都有斗争，文艺复兴的人文启蒙运动以来人类的主体性逐渐唯我独尊，整个宇宙还未发现新人类，地球上的物种被不断征服（短时期也就200-300年），无神论把主体转换为人类，让人类短期内忘却了天人合一、齐物平等的永恒价值观，尼采一百多年前就已经宣告了神和人文主义的死亡，未来更是如此吃亏的是自己。人类缺少约束自己信仰的普世价值，个人主义不可能保护人类，将暴露自己致命的弱点。所以说不是技术本身会出问题，将来报复人类的还是人类自己。

任何一个信息技术系统的研发都首先考虑他的利弊，站在人类的利益角度权衡他存在的可能性意义，是否有失控的可能性，大多科技利大于弊，但也有些敏感技术比如军事技术的核武、生化武器的利弊很明显这里就不多诠释，都有杀人与扼制杀人的矛盾作用。风险控制一定是与科技本身所能带来的破坏性的程度并行的，但科技伦理首先要建立在科学家和技术控制者的道德、权力底线基础上，二者的发展都要重视。人工智能超过人类机能之后是不是会带有主观恶意，一定程度上取决于人类选择了哪一条发展AI道路，如何去改造和训练AI，就像如何去教育人类和普通宠物一样，是不是有合理的制约手段。

可以看出我们不是害怕AI，还是害怕人类自己，很多科幻大片的灾难终究取决于人类的欲望。现在从生物和数字领域研发的永生课题值得人类反思，未来可能发现一种物质抑制人类死亡和衰老的的速度，人类大脑的记忆信息上传就可以在云端永生了。永生有两种，一个是关于人工信息智能人永生，基本上都是数据虚拟为媒介，就是人工智能范畴，还有一个就是生物学概念上的永生。热衷此技术研发者多为权利控制者，如古代君王长生之术，背后驱动的力量始终原始的贪嗔痴，这也是佛教中追求精神上的永生和信仰所摈弃的，人机和谐共处的权力关系是永恒的，可见人类比他的造物和其所控制的生物更可怕，所以未来依然需要反思的还是人类自己。

未来假设将来可能实现超级人工智能，是否能与人类智能思维形成统一维度，是否形成人的意识，是否时间性和空间性的想象力与人类相同？这一系列的话题都值得探讨，虽然人类以拟人的模型进行仿生探索，但AI语言接受的指令与人类不同，是否终有AI短板之处，这些问题仍然不确定，价值观和思维方式的不同很难和谐相处。

而且一旦出现与人类无差别的人工智能，道德是否被AI接受，反思与道德是否有这必然的联系。是否人类象对“神一样的造物主”有感恩之心，善待人类、尊重人类，宗教般的以人类人生准则作为“圣经”这是值得怀疑的，因为人类输入的算法中“道德信息”是否会变异目前看来也有很多不确定性。AI学习人类的欲望、情感和价值观中只有优良信息时，必然歧视人类的缺点“贪嗔痴”，不愿意尊重人类。这一切人类都要把最坏的预设考虑进去，才是未来需要做的事情。AI缺少人类反思能力、主动学习能力和创造力。人类对AI思维系统进行修改和完善，模拟人类神经网络，做到“创世”的境界，为AI群体建立系统的新秩序：包括领养、职业设定、法律机制，融入到人类的社会结构之中，当然AI也可以参与立法、监督人类的行为规范，这才是未来平等的民主机制，如果人工智能发展到将来自己能够破坏人类设定的体制并且同时建立新秩序，就真的有创造性了，就有危险了。

我们希望无论人工智能自我进化到怎样的程度，都不会像人的意识那样危险，而如果人工智能学会了人类的自私和欲望，就一定非常危险，人类并非善良的智慧生命，因为历史可以看出人类一直在毁灭自己的进程中[2]。这样人类需要把握创造生命时的一个度，笔者个人觉得能研发弱人工智能让人工智能只接受人类服从指令即可，如果超级人工智能的心灵不像人，反而是一个相对安全，一旦变得像人类一样自私自利就太危险了。那时人类需要强化三定律程序的控制能力，一旦AI反叛人类，是否可启动关机按钮，避免人机战争的发生。

我们设想如果生产性工作（非创造性工作）在未来被人工智能所取代，创造高效、安全的经济利益，人类社会结构尤其是就业问题需要非常大的调整，这样人工智能介入或取代工业和服务行业技术性工作，人类主要是参与的是管控AI、从事探索性和精神性工作。大多数的人类将处于失业或养老的生活状态，是否有机器人“赡养”，对于工作的概念和意义要重新定义。懒人时代的来临，会不会造成人类的心理和生理机能的退化和异化，这一点是区别于AI的，AI的进化只会越来越快，智能性越来越强，“无聊感”将成为人类需要最急需解决的问题，这时人文的理想化和浪漫化情节成为奢侈的愿望但也很脆弱，阻挡着技术与资本的合谋带来的冲击。然而人类又极度依赖AI，没有它将无法生存，人机共存形成一种新的体制，那时人类的文明是否也会退化，人类将会竭力抗争反退化运动。 

▲ 机器人实验中

短期内计算机的综合思维还是人工智能达不到的，但是有一些单向技能已经超过人类了。此外，人类的情感或者意志、思想、潜意识能不能复制？对于此技术的发展趋势现在分为两派。

全球AI领域工作者大概30万，而人工智能领域工作者每10000人中仅有4个；我国AI岗位空缺12113个；开设AI课程高校数量：加拿大22个，中国20个，美国168个，英国22个，印度18个，澳大利亚9个，瑞典8个，巴西6个，荷兰9个，德国7个，以色列6个。可见中国人工智能领域还是起步科研阶段，未来发展的潜力很大。[3]

二、目前人工智能艺术的盲区

人工智能（AI，artificial intelligence）艺术，更准确地说叫神经网络艺术，是一种使用神经网络、代码和算法进行创作的新形式。未来的AI艺术是通过机器的深度学习将其能够掌握一定的艺术创作规律，从而创作出一定艺术样式的艺术观念。但目前AI艺术由于技术的限制有很多短板，AI没有先验数据，缺乏独立创作的能力，现阶段创作本质上仅是对海量作品积累形成的数据制作，找到大致创作的规律，缺少自我体验的感性情感，没有人类的主客体感受，无法处理和反思即生信息，导致作品缺乏创新的可能性。人工智能的高效、安全改变了我们的生产力、刨造了新的生产工具，从艺术上也可以让我们更充分表达自己的观念。每个人都有对于未来的想象，对历史的回忆以及对当下的体验，创造和发现未知世界。

AI智能绘画系统，更多是对已有艺术风格的模仿和变异，创作过程是先大量输入照片数据，再输出一定的似曾相识的绘画样式。AI艺术通过计算实现创造性还有很远的路要走。其他的AI绘画功能与品牌如：AICAN，AI可以自主编写自主配图、写诗，但总体上与AI绘画一样都面临同样的问题即数据概率的整合，AI是自然科学、文化社会、科学文化、人文艺术的一种交互方式，需要综合性很强，艺术媒介本体之外的观念延展。 智能机器人艺术作为新的艺术媒介，不只是演绎和转换艺术本体的传统媒介，不只是让AI作为人类的工具或媒介，更应该借机器人这个材料主体表达现实中艺术家切身的生存感受和对未来的预见、对历史新的诠释。

50年代提出图灵测试以来可以看出只有少数局部人工机能的领域，如下棋达到超越人类，很多领域尤其情感体验和创造领域，都很难达到图灵测试规则。一幅由人工智能“绘制”的画像Edmond de Belamy，2018年10月25日在纽约佳士得成功拍卖，最终拍卖价高达432500美元，新闻效应远大于实际价值，国内的人工智能小冰和道子绘画，在智能绘画技术上有所突破，也可以看出刚刚起步，存在很多的短板，人工智能的创作作品多数是对人类艺术的风格模仿，只是换了学习人类的智能媒介，目前没有太大的自主创造性，与人类过往的艺术差距不大，就像我们的辅助软件工具，还不能说具有独立性的人工智能艺术。图灵上世纪50年代预测在上世纪末实现30%实验让机器通过图灵测试，现在还没有达到这个概率。和下围棋智能不一样的是艺术需要的是潜意识：感觉、情感、意志、态度这些永恒的东西，这还是目前人工智能的盲区。

AI技术可以自身或与它物互联、可以通过数据逻辑进行预测但不可想象和反思，其思维缺少焦点没有任务指向。AI对主体的主观性无能为力缺乏自我潜意识、前意识，因此目前的创作没有独立能力。AI和很多普通的艺术家一样，重要的是怎样受到艺术史影响后逃离历史，创造新的未来再成为历史，这样的创造性依然很难。

目前人工智能艺术价值判断基本上还是人的价值判断，但是未来是什么样的？当机器他有自主性，这个时候他的作品才具有独立性。传统媒介和新媒介是拓展和共融的关系，不是取代关系。逃离传统，还有一个对传统的界定的问题，传统也要看精英，精英在当时是最先锋的，即使过了很多年之后，仍然是经典，因此不论什么时代精英永远引领世界潮流的走向。

作品案例

机器绘画

▲ 2019年10月，首次人工智能的创作《爱德蒙·德·贝拉米肖像》在纽约佳士得以35万美元的价格被拍出。

▲ Gauthier Vernier, Hugo Caselles-Dupré和Pierre Fautrel entouré与贝拉米肖像 © Hugo Caselles-Dupré

▲ 人工智能艺术家罗比·巴拉特和画家罗南·巴罗特使用神经网络和相数据集合作创作的《无限头骨》 

▲《路人的记忆》Memories of Passersby +Mario Klingemann运用AI神经网络创作，克林格曼成为继Obvious之后第二位拍卖售出的AI艺术家。 

▲ 帕特里克-特雷塞纳 《人类研究》作品，运用与波兰艺术家高什卡•马库加合作定制的RNP-A机器人现场绘画

与AI合作或助手关系

▲ 法比欧-拉坦兹-安提诺利 《主人与奴隶（谷歌）》是一个数据驱动的装置，数据来源是谷歌遭遇的一次网站事故。作品用定制化的程序不断地重构这次冲击下的世界金融数据。 

▲ 劳伦-麦卡锡 作品《某人》可以通过AI远程观看作品并控制家庭设备，可能会听到家人的呼唤。

机器想象出来的世界

▲ 作品《机器幻想——潜在学习：火星》梅莫·艾克腾通过神经网络识别HiRISE相机捕捉到的150万份的火星勘测轨道飞行器（MRO Mars）的文件图像记忆辨识数据,是对记忆与梦想与认识关系的探索。 

 ▲《形式》, 梅莫·艾克腾2013年获得了奥地利林茨电子艺术节大奖的最高奖项金尼卡奖。 

人工生成自然

▲ 作品《学习看见系列》梅莫·艾克腾探索人工智能的学习创造力揭示中世纪到现代技术中共生关系的演化。

▲ 作品《CUSP》杰克-艾维斯将对抗网络随机生成的图像置入在海潮景观中，再现了艺术家在埃塞克斯沼泽地熟悉的童年场景。从机器拍摄训练数据集中学习发现沼泽地鸟类的隐含的特点,在不参考人类分类学系统的情况下,机器自己产生了意外的类型演替。

自我审视

▲ 克里斯蒂安-米欧-洛克莱尔作品《自恋者》是一种不断审视自身存在的人工智能程序，利用谷歌的Tensorflow框架制作而成，发现自我意识的合成模型、人工自我陶醉的片断，以及自传中地讲述的虚构人物。

 ▲《花瓣生成》应用于玫瑰花瓣数据集的生成对抗网络，莎拉 · 梅约哈斯, 2018

▲ 日本艺术家Elena Knox、渡邊克巳作品《御御签》通过与Alter的互动，Alter将参与者的个人信息进行转码，并通过自身的声音系统进行实时的重新解读，将这一独特的声音讯息作为御御签发送给参与者。

机器人艺术的发生和发展

“为什么要做机器人艺术”机器人可以在工业生产和生活服务行业提高效率和精确度，不易疲劳，让人类避开危险行业，带来各种便捷服务，还可以在文化上给我们带来娱乐和启示，带来人机共鸣。艺术家可以通过人工智能艺术的拟人方式重新诠释历史、预设未来、启迪现在，揭示人类存在的意义。艺术家天马行空的想象力需要科学家和工程师的技术支持，学科交叉才能更好表达自己的观念。

我写过一篇《机器人艺术时代》的文章，梳理了机器人艺术的历史脉络。且不说广义的人工智能绘画和动态雕塑出现在上世纪50-60年代，1956年，匈牙利艺术家尼古拉斯·舍弗尔（Nicholas Schafer）及1958年瑞士雕塑家让・丁格利（ Jean Tinguely，1925－1991）尝试制造机器绘画；丁格利（ Jean Tinguely，1925－1991）于60年代后期又创作了由工业垃圾现成品组合制成的动态雕塑。 

▲ 艺术家Edward Ihnatowicz发明的交互机器人雕塑“感应者”（Senster）

目前AI艺术，都建立在对人类的学习和模仿上，摆脱相似度是现在攻克的目标。当他一旦突破相似度变异了，将会给人带来巨大的冲击。 

早期动态装置艺术家丁格利名作自毁装置，在开幕三天之内机器会把自己毁掉。科学家更多偏重解决实用和功能性的问题，解决问题是要建构一个体系，而不是解构、自毁和消解一些功能，因此从科学家的视角去出发肯定不会做出自毁装置这样的东西，而艺术家可以说把解构当作一种新的美学，也可以说它是一种观念的表达，即对现实破坏性无政府主义、战争或虚无主义现象的隐喻。虽然这样的表达不是实用的，但从思想上给人类带来精神上的反思，避免再次发生灾难性的历史重演。

早期国外的包括人工智能、机器人艺术、新媒体基本上都是艺术家自学创作，创作的身份背景是多样的，像卡茨、史蒂拉克他们都是行为艺术，丁格利偏向于雕塑创作。新媒体基本上是年轻人选择这样的媒介。2003年之前学校里面没有新媒体艺术的课程、院系和专业，年轻的艺术家生活中所有接触的东西都是新媒体，他们更适应这个媒介。机器人艺术很难一个人完成，也需要一个团队来合作完成创作。

新媒体艺术应该是不同学科间的人联合创作的模式，也可以是契约关系。创作过程中也会有技术和观念的碰撞和冲突，要知道彼此的优势和短板才能更好的合作，分工与协作才能共同完成。

▲ 美国新媒体团队VT pro Design带来的作品《Telestron》‍

人工智能作品版权

当代艺术的版权也分为两种情况：第一种情况是艺术家与技术人员是契约雇佣的劳务关系，人工智能是作为一个工具去完成了这位艺术家或设计师的创作意图：作品是背后的制作者实施技术，就像建筑设计师和施工技术工程师的关系，作品版权依然是设计师的。又如摄影家他可以象导演一样跟技术人员合作拥有版权。另外一种情况是平等的契约合作关系，。创作时常也是互动的，技术团队也可能通过技术创造给艺术家带来更多艺术语言表达与想象的启发空间，作品版权共同拥有，如生物艺术家卡茨他创作生物艺术，把工程师或者是科学家也一块署上这时大家需要去适应一种新型的艺术生产关系。

AI艺术作品与其说探讨人工智能与艺术家之间的权属问题，倒不如说还需要探讨程序员的功劳，因为人工智能作品的实施更多是算法的创作者程序员和艺术家之间的合作的结晶。版权归属者其实是统筹者和发起者，就像导演和策展人，综合能力很重要，更重要的是需要学术性的价值判断能力，让团队帮你来实施你的想法，这样的合作是一种非常理想的状态。
目前AI对于艺术的历史演化过程、创作经验、语言逻辑和社会文化、生存环境的体悟都缺乏的话，作品要体现社会的价值对于人工智能来说很难，艺术价值需要综合的判断能力，不仅仅是审美数据学习和推理，就算AI可以通过图灵测试，它可能象是一个有经验的画匠。

作品案例

与AI合作创作与设计

▲ 菲利普-施密特的《椅子计划》是人工智能和人类设计师共同设计的四个椅子系列。探讨了人与人工智能的协同创造性。这个作品是将机器生产和人力生产角色互换,是对“创造性是人类特有的特征”命题的挑战。

▲《与车开小差》艺术家奥斯卡•夏普&罗斯•古德温（程序员）希望该算法在48小时内不仅可以写剧本，还能担任导演和演员，并自己配曲。两年前他们共同创作了《太阳泉》，成为第一部完全由人工智能撰写的剧本拍摄成的电影。 

▲ 凯尔-麦克唐纳的《一次穷尽人潮的尝试》在伦敦的皮卡迪利广场等地拍摄了12个小时的素材。艺术家们在世界各地拍摄了CCTV风格的影像，并在作品的网站主页上，邀请人们给这些平淡的日常景色加实时标签，画出标签的运动轨迹，并撰写下内容。

三、人工智能的技术基础、原理与意义 

数字算法与程序其实是人类指令接受与机器反应的问题，你编一个什么程序，让机器来接受你这个指令，然后来做人需要解决的问题。这个指令是确定性的和有限的，未来是不是可以完全复制人类大脑指令，甚至可以超越生物的算法，实现自我进化、自我学习能力，值得进一步探讨，这个时候的人工智能也将不可控制。人工智能的长期目标是实现人类水平的智能，模拟或创造智能的目标，强化认识和理解世界的能力、推理及决策的能力，必须从学习能力、自我适应能力的前提开始探讨。

机器自我学习与算法的边界

机器学习( Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为方式，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身各方面能力是人工智能的核心，也是使计算机具有智能的根本途径。

细化深入的分析机器学习就是通过以前行为数据总结出规律，实验有没有新的可能性，把以前的经验概率作为恒量的标准，对以后的行为做出预测，拟人行为就是机器学习，这也是机器学习的过程。人类经验其实就是将数据概率转成数字经验，思维方式就是算法（依托），训练某种模型（就是规律），规律其实也就是数字（数据）预测未来需要计算具体的数值，或进行类别分析判断：把分类、概率、信心的程度作为参考，参考就是价值（就是参考的数据），数据越多、质量越好，预测的就会越准，规律不断发生的相似度高预测自然也就精准。总之机器学习研究即计算机程序如何随着经验积累自动提高自我性能。机器学习通常根据学习系统、学习的信号和反馈的性质分为几大类:监督学习、非监督学习和强化学习。机器智能首先要达到拟人的规律，才能让机器可能具有独立的创造、想象和反思的行为。

机器学习必然要解决算法的边界是否有所突破。通过了解算法的概念，综合发现算法是有逻辑顺序的运算步骤，它是以解决问题为目的，虽然解决问题的目标不同、算法不同，但都是通过计算机语言传递人类指令信息的媒介，需要编程人员事先设计好算法，算法的特征与性质是有穷性、确定性的，目前人工智能与人类的互动不是它们独立思考的结果。如果没有算法的媒介，计算机就没有办法解决人类提出的问题，也不能帮助人类实现某些行为。

程序设计就是解决特定问题和程序的过程，包括:分析、设计、编码、测试、排错等不同阶段。机算机语言有：数据成分、运算成分、控制成分、传输成分。比如把出大象关进冰箱和的几个步骤是：打开冰箱、装进冰箱，解决把冰箱门关上的问题。通过程序员的编程指令传递给机器人让他帮人类实现快速生成的手段，当然程序员可以选择最概括、非唯一性的方式。
我们可以通过对于算法概念的了解，获得高效率，因此算法是一个脑力游戏，需要人类的智慧演译、归纳、推理的能力。

以上分析可以看出算法就是人类发出、设计一个有限、确定的信息指令。而且要能够让机器理解的语言告诉他们，这样的机器和算法是没有任何机器的自我演义、自我意识，就是人类的附庸，对人类也将毫无威胁可言，既使顶级的程序高手编辑的程序也不可能让机器超越人类。真的是这样理解吗，未来算法是这样的确定和有限吗?那科幻片中的机械公敌都只是艺术家的想象而已？那机器人下棋胜过人类又做何解释，就没有一点机器自我学习和进化的成分？未来的算法是否可能复制人类大脑算法，甚至超越人类生物的算法。这样科学家霍金恐惧和排斥人工智能还是有一定的道理，控制与融合的人机合一，是人与有意识的机器和谐共处，机器和宠物一样那自然好，如果让机器人赋予真善美的佛教世界观那人类将处处是“佛”，那么这样的话还是要解决的是人性的问题，那时机器的道德高尚与自律，唯有人还是危险的动物，因为人类还没解决“贪嗔痴”终极问题，关系依然不平衡。

因此算法边界的意义是什么，需要继续向前发展，还是让机器与人类无差别，甚至超越人类思维和能力的发展，这是个很大的问题。这需要科学家、哲学家和艺术家共同思考这个边界的底线，甚至政治家、社会学家、立法机构也要参与其中，人类正处在这个转折点上。现在的人工智能处于弱人工智能向强人工智能过渡期，是否实现人类愿望，发展到什么程度，仍然成为一个终极的核心问题。

AI程序的生成

▲《爱丽丝和鲍勃》程序生成的移动影像，打印信件，安娜 · 瑞德尔 & 达莉娅 · 叶罗勒克，2017

▲《自持II》单屏高清影像，7分27秒，实时动画，自定义代码和生成神经网络，道格·罗斯曼, 2019

▲《整数刀》自定义软件，源于 Thingiverse 公共版权的3D文件, SLS 尼龙3D打印，喷雾填料，贝尔顿喷漆，马修·普卢默·费尔南德滋，2016

▲《雾晨》多屏影像装置，神经网络，《纽约时报》过去六年首页，施政，2019

▲ 凯特·克劳福德 & 弗拉丹·乔拉：《人工智能系统解剖》，2018

▲ 美国波士顿动力学工程公司（ Boston Dynamics）主要以开发四足智能机器人出名。2005年波士顿动力公司的专家创造了机器人大狗（Bigdog），因形似机械狗被命名为“大狗”，与人类和谐相处。 

四、AI的定义与类型

Al是学术研究领域的名称，是机器或软件所展现的智能，如何创建计算机和计算机软件使之具有智能行为。人工智能最早出现在1956年，当时几个青年学者像麦卡锡、明斯基、洛切斯特，还有香农他们发起达特茅斯研讨会。麦卡锡做了一个人工智能咨询系统，开启了人工智能的定义。当时的学术界试图解决计算机能不能做推理、做决策这样的问题。因为计算机的运算能力非常强大，但是推理、决策比如说数学的证明等等能力缺失。因此对于人工智能能不能做艺术，更是一个值得探讨的问题。

AI需要完成人类智能希望实施的功能。让计算机或机器去做人类能做好的事情或人类也做不了的事情。计算机智能是研发如何创造智能体。AI的领域是探索用人工手段去实现智能行为及与人类思维相通行为的自动化，最终实现使计算机思考、机器具有智力。通过使用计算模型进行心智能力的研究。使计算机能够感知、推理以及实施类人及超越人类机能的行为动作。

人工智能的分类：一、弱人工智能：也被称为人工狭义智能（ANI）它是无意识的AI，专注于一个具体的行为任务（仅针对一个实现特定的问题）；二、强人工智能:也被称为人工广义智能（AG）。意味着机器具有将智能用于处理任何问题的能力。它是人工智能研究的主要目标。三、超人工智能：亦称人工超级智能（AS1）是一个假设的智能体，拥有远远超过最有天赋的人类大脑的智能。从技术发展的历史逻辑分为：“一般机器人”不具有智能，是只具有一般编程能力和操作功能的机器人，人类指令他做什么就机械的做什么；“智能机器人”在感观、行动和思维要素方面和一般机器人有差别。“智能机器人”探讨通过感觉要素传感和拟人神经网络（用来识别周围环境状态）、行为要素（对外界做出反应性动作）、思考要素（根据得到的数据信息，思考出采用什么样的动作）的手段实现智能化。

人工智能的历史五六十年代到现在，是一个波浪和螺旋式发展的过程，有高峰期、有低潮期，并不是说近些年才突然出现的一个领域。人工智能和艺术的结合，可能比大部分人所想的要早的多，人工智能音乐产生很早的，早在1951年,英国计算机科学家艾伦·图灵就曾使用机器录制计算机生成的音乐。大概七八十年代大卫·克普做的能够模仿巴赫和维瓦尔第的人工智能音乐。
 
Al的诞生与理论发展的节点

人工智能目前涉及的技术应用领域有计算机视觉、图像处理、VR.AR和MR、模式识别、智能诊断、博弈论和策路规划、Al游戏和游戏机器人、机器翻译、自然语言处理和聊天机器人、非线性控制和机器人技术。人工智能延展的基础学科有哲学、Mathematics数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制理论和控制论、语言学等，因此人工智能很难被界定在某个学科，就象当代与未来很多学科都是跨学科的，这是趋势，因此未来的艺术家也需要具有很强大的知识量和综合能力。

1950年，阿兰·图灵（英国数学家、逻辑学家、计算机科学家、密码学家）发表了以提供智能的可操作定义为目的的图灵测试论文“计算机器与智能”。假设人类的提问官在提出某一书面问题后，无法分辨这些书面回答是来自人还是计算机之口，则认为计算机通过了测试。根据图灵的预言，到2000年为止，进行5分钟的提问测试后，机器将能够蒙骗30％的人类裁判。

1956年的“达特茅斯夏季人工智能研究计划”会议，代表科学家：阿兰·纽维尔、马文。敏斯基、赫伯特·西蒙、约翰·麦卡锡等。Al的定义被提出和得到定义、并提出发展的目标，标志着Al的诞生。

1980年美国哲学家约翰·席勒（UC伯克利大学“斯拉瑟”哲学教授）在《行动与大脑的科学》杂志发表的论文“智能、头脑与计划”中提出了“中文屋”的思想实验。揭示不管计算机有多智能，绝不能被称为有“智力”或“知性”。他设想自己在一个房间里，操作一套从门缝进来的中文字符。即使他完全不懂中文，但是，就像电脑所做的那样，通过对符号和数字进行操作，生成适当的中文字符串，将房间里的中文都精通的人给误导了，以为屋内有一个精通中文的人。唯一的结论是，作为程序操作的计算机看起来似乎理解语言，但并没有产生真正的理解。由此他判断图灵测试的结论不充分，有一定的漏洞。

2014年唐纳德·杰曼（美国的约翰·霍普金斯大学应用数理系教授）等提出了视觉图灵测试。
现在的计算机视觉系统是测试任务的精度。这些任务包括对象检测、图像分割和定位。但这与人类的行为方式有差异。视觉图灵测试是受到人类图像理解能力的启发而提出的。这些转折性的技术理论节点对AI技术的发展起到了理论基础与指导，但目前整体上还存在着无法超越人类的智能短板，只在局部技能上超越人类。

五、人工智能机器人的阶段演化

现代广义的机器人启蒙

▲ 纽约艺术家乔丹・沃尔夫森（ Jordan Wolfson，1980－）在2014年创造了名为“女性形象”（Female Figure）的女舞蹈机器人。

19世纪末到20世纪初的机器人简历：1898年出现特斯拉无线电遥控控船；1920年 卡雷尔·恰佩克创造出“机器人”这个词机器人是一种象人一样自动化机器或装备，一旦机器造型人形化、类人化，再智能化，便被赋予人工生命特征区别于其他自动装备，则被称为“智能机器人”；1921年罗素姆万能机器人，人形家用机Robot“苦力”；1928年人机器人Eric，1939年家用机器人 Elektro。1942年阿西莫夫机器人三定律：（1）机器人不应伤害害人类。（2）机器人应遵守人类的命令与第①条标准，（3）违背的命令除外机器人应能保护自己，与第①、第②条内容相抵触者除外。阿西莫夫在1942年对机器人的三定律思考:是否还适应于当今AI时代，人类追寻的终极思考到底是什么，奇点是否来临。1956年达特茅斯会议提出“人工智能”定义之后的机器人。

机器人创新演进历程：一、1.0功能运动机器人，电气时代1960-2000；二、2.0感知计算机器人，数字时代2000-2015；三、3.0时代决策控制机器人，智能时代2015-2020；四、4.0跨界综合机器人，云-边-端融合时代2020-未来。[4]

1980-1993机器人专家系统让智能机器人掌握专家知识，基于知识系统和知识工程成为人工智能研究在20世纪80年代的一个焦点。1993至今体研究转向基于网络环境下的群体智能模型及技术研究。

▲ 首位机器人公民：索菲娅（Sophia）

2017年沙特授予类人机器人索菲亚（Sophia）该国公民身份。沙特阿拉伯的Sophia不仅可以模仿人类的手势和表情，还可以搭载语音识别软件，给人类提供自然的反馈。两眼用照相机捕捉人的表情，与人进行眼神交流。机器人索非亚作为公民成为机器人身份权利的象征。“机器人统治人类的开始?我会摧毁人类！”出自索非亚与人类开玩笑时说的话，这也是对人类的一个警示。

当今人工智能更面向实用的工业和服务业各个领域，人工智能在深度学习、大数据及高性能计算等技术支持下，已经从理论探索转化进入产业化应用初期，如达芬奇手术机器人、MT微型机器人、乐高智能教育机器人、奇葩的性爱机器人。智能机器人的仿生生物把每个生物强大的独特机能为人类所用，和谐共处，也可以让不少即将灭绝生物的生命得以延展，当然还有惊悚的杀人峰机器人，未来可能成为机器武器杀伤人类自己。“性爱机器人”也引发了对AI遗传与道德伦理的大争论。 

现代机器人技术逐渐出现新的突破：如机器人柔性化技术、液态金属控制技术、生肌电控制技术(心电ECG、脑电EEG、肌电EMG)、情感识别技术虚拟现实技术。激光雷达传感器、GPS导航和SLAM技术成为人类对机器人研发技术的新维度走向多元化。技术的高度发达也会给人类带来很多的不确定和失控的危机，如果管理机制不能很快的完善，不能在出现危机前完善管理机制，那会给人类带来沉重的代价。技术应该带给人类对虚拟意识、情感欲望、种族权利等伦理的大反思。

▲ 性爱机器人

▲ 机器人与人类合作从事危险工作

结语： 

总之未来人机制度探讨的是民主和平等、取代和反取代的问题，本质上也是利益分配的关系。未来需要解决的不是技术问题是控制人和机器私力和欲望的问题。底线是有些毁灭性的行为
无论给多少利益，人类都不能做，需要首先改变的是人类私欲的进化速度，守住这个道德底线也意味着真理和价值还存在。

技术的发明改变了纯粹靠自然进化的状态，逐渐摆脱愚昧的生存状态。技术的出现让我们知道什么是真理和真实的世界，世界的存在的本质和意义。其实不是技术本身的问题，应该加强的是如何控制自己恶意行为的道德，信仰需要随着文明的变化而的得到升华。

当然技术是把双刃剑，如何把握这把剑带来的利弊平衡，这也需要人对“恶”的欲望，依然需要倡导社会公德意识，对信仰的复兴，然而我们新的信仰是什么，科学与民主是否能担起这个责任。技术本身和技术创造出的客体无对错，重在人心。人工智能作为人类触及的核心技术，终极思考是会不会让它成为第二主体甚至超越人类取代人类，是目前最争议的问题，这取决于人类对AI技术创造的程度是否未来还能否有能力控制技术世界。这也是需要我们时常提到的技术人性化的反思。

人类未来实现的是万物互联的社会，时间概念逐渐扁平，空间也会随心物转；世界会出现有机和无机生命合一的现象，出现后人类的电子人或赛博格物象；智能的模式随之改变，信息可能变成是一个新的维度，另一种智能方式可能会带来全息与交感的变化。然而人工社会不变的是什么：五种感官的通感、文化的信仰、人类的情感和意志、想象与好奇、生生不息的永恒规律。人与机器的社会之间也会出现或亲密或冲突的新型契约关系。

2019年12月20日
2020年5月10日稍作修改

注释：

[1][2]赵汀阳《要命的不是人工智能统治世界，而是人可能先亡于它创造的一切好事》，文化纵横
[3][4]覃京燕《人工智能与AI创新设计》网络讲座
[5]主要案例图片来源《雅昌艺术网︱第三届今日未来馆 欢迎来到机器人间！》、新时线媒体艺术中心《开放代码·连结机器人》展讯、手机搜狐网《McaM展览“脑洞——人工智能与艺术”》

关于作者
张海涛，策展人、艺术评论家、艺术档案网主编、天津美术学院硕导、北京服装学院客座教授。现生活、工作于北京。1999年前学习于湖北工业大学、西安美术学院。1999年后致力于当代艺术研究工作，2004年至今在国内外已策划百余场学术展览与论坛。2007年创办艺术档案网。2009—2017年先后任宋庄美术馆执行馆长、元典美术馆副馆长、贾平凹文化艺术馆副馆长、荔空间策展人、NO！SPACE艺术总监。2019年第七届“金拴马桩奖”大学生影像艺术节终评评委；2008-2017年北京独立影像展选片人； 2015-2019年丽水摄影节学术委员、评委；首届圈子艺术青年奖评委。2012年出版个人著作《未来艺术档案》。曾在北京大学、北京服装学院和各大美术学院教授课程、工作坊指导或参加论坛、讲座。

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