AI、藝術和NFT的交集淺析

本文將討論當前非常熱門的一個話題——AI（人工智能）、藝術和NFT的交集。本文為非技術型文章，我們將討論以下話題：
1.區塊鏈和機器學習
2.算法和生成藝術和AI（GANs）
2.1 算法和生成模型在藝術領域的應用
2.2 深度學習模型如何生成藝術作品
2.3 AI和藝術的權衡
3.加密藝術和NFT

1.區塊鏈和機器學習

近些年，ML（機器學習）和區塊鏈技術無疑是市場上頗具影響力的兩種技術，它們在各行各業都掀起了熱潮。 
隨着ML的出現，統計數據驅動的業務將其模型轉換為能夠捕獲真實世界動態和隨機性的ML模型。 它對遊戲、自動駕駛汽車和自動交通、個性化數字媒體和客服等行業都產生了巨大的影響。

另一方面，區塊鏈是交易的數字賬本，它分佈在計算機系統的整個網絡上，這些網絡支持基於協議的可編程(即智能合約)、去中心化、加密(安全)、時間戳和不可篡改的交易。 區塊鏈有很多非常實際的應用案例。 下面是區塊鏈系統的一些應用案例。
·DeFi
·dApps (去中心化應用)
·NFT 市場
·物聯網（IoT）實時操作系統
·個人身份安全
·供應鏈和物流監控
·數據的安全共享

下圖是區塊鏈在不同行業中應用的簡單分布圖。

由上圖可以看出AI和區塊鏈有很多交集，接下來我要介紹NFT（由區塊鏈技術支撐）和AI藝術（由機器學習技術支撐）的交集。

2.算法和生成藝術和AI（GANs）

首先，什麼是算法藝術？維基百科的解釋是，

“算法藝術是一種藝術形式，主要是指由算法生成設計的視覺藝術。”

因此，本質上來說，算法藝術是計算機科學以及許多生成算法和藝術的結合。所以，算法藝術家指的是用算法生成作品的藝術家。維基百科的定義是：

“算法藝術家是指創造算法藝術的數字藝術家。”

一般認為Hébert創造了這個術語，並以他自己的算法形式給出了它的定義，下面是對算法藝術家的一個快速定義。

if (creation && object of art && algorithm && one's own algorithm) {
     return * an algorist *
} else {
     return * not an algorist *
}

這個解釋很合理。那“生成藝術”呢？我們繼續問維基百科——

“生成藝術(Generative art)是指整體或部分使用自主系統創造出來的藝術。其中，自主系統通常是非人類的，能夠獨立確定藝術作品的特徵，而不需要藝術家直接做出決定。”

生成藝術通常指的就是算法藝術，因此，之後我們會統一使用“生成藝術”這個術語。

2.1 算法和生成模型在藝術領域的應用

我們進入下面的流程圖，逐一分析各個組成要素。

簡而言之，就是生成算法+藝術數據集。從計算機科學的角度來看，這就是我們所需要的。那麼從藝術角度看呢？我們需要的是人類的藝術性。我們對算法和數據進行了大量的擴充，從而生成“藝術視角”。這是生成藝術背景下的藝術家所特有的。事實上，上述圖表中的所有要素都是可擴展的，用以將這個藝術家和其他藝術家區分開來。在接下來的章節，我會簡單討論人類藝術性的重要性。

簡單說來，一個算法專家使用大量符合他/她需求或願景的算法和數據，通過人性化的增強來生成一個作品。

2.2 深度學習（AI）模型如何生成藝術作品？

當我們說到AI的時候，通常指的是機器學習（ML）或深度學習（DL），當然也會有例外。在本文中，當我使用AI這個術語時，我指的就是ML&DL。所以這個問題就變成了“如何利用ML&DL生成藝術作品?”

讓我們快速看一下上面的圖。現在，上圖中的“算法”要素被ML&DL取代。所以我們在ML&DL算法中輸入藝術數據，從而生成作品。通過視覺效果和信號，也有許多ML&DL算法在它們各自的語境下是可生成的。我們最常用的可能是生成式對抗網絡(Generative adversarial network, GAN)。我不會在本文詳細介紹GAN，但可以簡單說一下。GANs是非常強大的生成網絡，它可以學習訓練數據的分佈。對於非專業技術人員來說，它的意思是當我們估計訓練數據的分佈時，我們可以用比如視覺藝術,音樂,視頻等現有方式（取決於它的語境需求）生成新的數據，對於人類來說，它表面上看起來相當真實，並且兼具寫實和藝術性。因此，GANs是非常強大的系統，可以創建、設計、繪製、作曲、增強、生成藝術作品。算法藝術領域的著名藝術家Refik Anadol，是一位媒介藝術家、導演以及機器智能美學的先鋒。他和他的團隊應用了一系列最先進的ML&DL算法致力於無處不在的計算給人類帶來的挑戰和可能性，以及探索人類在人工智能時代的意義。他探討了在機器主宰我們日常生活的今天，我們對時間和空間的感知和體驗是如何發生根本性變化的。

2.3 AI和藝術的平衡

這部分主要是主觀評價。這裡的問題是:“在生成AI藝術時，AI和藝術之間的準確平衡是怎樣的?”我認為這個平衡並不存在。對某個應用程序本身來說，對算法和數據進行的每次操作和擴展最終都會產生不同的組合。藝術數據，具有藝術的性質，揭示的不僅僅是像素，事實上，“生成”模型可以通過一些操作在它們自己的語境中形成。這裡的成功標準是，我們的測試集中沒有度量標準，甚至沒有使用模型最成功的點，我們卻仍然有從人工智能角度學習的空間，但這是必要的嗎?

3.加密藝術和NFT

在當今的藝術世界，數字藝術品在傳統藝術工藝領域例如繪畫或雕塑，近年來發展十分迅速。藝術家們帶着他們孜孜不倦的藝術追求，與時俱進地走上了數字化道路。有物理形態的作品是獨一無二的。然而，對於數字藝術品來說，並不是這樣。因為數字藝術品，以數字文件的形式儲存在電腦或雲端，很容易被複制和打印。把藝術作品轉換為加密藝術和NFT（非同質化代幣）的形式，情況又有所不同，因為區塊鏈保留了“獨特性和不可替代性”。我們通過維基百科的釋義來進一步了解：

“加密藝術（Crypto art，也可以寫作CryptoArt或Cryptoart）是與區塊鏈技術相關的藝術類別。
在2010年代中後期，隨着區塊鏈網絡（如比特幣和以太坊）的發展，它成為了一個小眾藝術品類別。加密藝術得到迅速普及，很大程度上是因為底層技術提供了前所未有的能力，任何人都可以以去中心化的方式購買，出售，或者收藏純粹的數字藝術品。”

我們可以把加密藝術看作是用區塊鏈的方式收藏和交易數字作品。NFT呢？下面我來介紹NFT。

NFT藝術品的購買者擁有該作品的“原始”版本。這樣一來，這件獨一無二的作品將永遠屬於它的購買者。由於NFT技術，數字藝術品可以保持其原創性，並且可以交易。這項技術證明了數字設計和藝術作品的獨特性，這是一場美術史上的革命。它不僅為藝術作品和藝術家增加了巨大的價值，同時還實現了作品和藝術家的全球化，讓藝術家與來自世界各地的藝術愛好者相識，讓藝術家們互相尋找相似領域的同行。這個模式影響範圍很大。

藝術數據和算法，不僅僅只是像素的組合，也有其藝術性。人工智能的進步和NFT的存在使我們能夠統一這一領域，並將由此產生的“生成”藝術作品作為一個獨一無二的作品呈現出來。

作者：Can Kocagil

原標題：A Gentle Introduction to the Intersection of the AI, Art & NFT——The concurrence of the Blockchain, AI & Digital Art

原文鏈接：https://medium.com/geekculture/a-gentle-introduction-to-the-intersection-of-the-ai-art-nft-6f4e4c0851