▲ 摩恩·瑟夫2012年题为“骇入大脑”（Hacking the Brain）的演讲
杭州。全球最著名黑客前百名，脑神经生物学博士等多重身份的摩恩·瑟夫（Moran Cerf）来到中国美术学院，以“艺术与科技的奇点”为题，探讨当下科技和艺术在当下的互相影响和关联，以及人作为创造性主体是否会被人工智能取代。
摩恩·瑟夫将机器学习（machine learning）作为阐释艺术和科技未来交互方向的例子。首先涉及了相对简单的机器识别领域；在这个层面，机器接受海量数据后通过算法得出结论，会优于人类大脑所能作出的联想和思考，从而对人类做出最终的判断进行辅助。
在影视领域，机器学习可以帮助选角。以著名的电视剧《纸牌屋》为例，凯文·史派西（Kevin Spencer）以饰演弗兰克·安德伍德这一阴狠形象获得了巨大的成功，然而投资方Netflix却是通过算法来决定由凯文·史派西担任这一角色。通过设定人物的形象，观众的喜好等众多变量，数据软件分析出凯文是契合度最高的演员。
▲ 左：乔治·布拉克，《男人与小提琴》，1912；右：帕布罗·毕加索，《西班牙静物：太阳与影子》，1912年
在绘画领域，计算机也拥有慧眼，艺术史学家经常会关注不同作品细节上的关联，从而做出学术推断，这都需要依赖个人出色的记忆。然而当下的艺术作品数量已经极其庞大，每时每刻都有作品产生，人脑的以记忆局限性逐渐显现，而电脑数据库则凭借海量数据筛选和推算的功能而拥有了新的角色。它不仅能通过作品观测出毕加索和布拉克之间的相互影响，甚至通过1950年和1870年的两幅不甚相关的作品细节上的诸多重合，推算出前者受到后者的影响，从而为艺术史学家打开更为广阔的思维。
如果说在机器识别方面，电脑的功能是筛选，是线索，是连接，是提出一种可能性，那么在机器创作领域，它开始挑战人类对于艺术创作的底线。这也是机器学习最有争议的领域之一。摩恩·瑟夫分别举了小说，诗歌和音乐这三个最注重创作者主体性的艺术领域。
▲ 菲利普·M·帕克（Philip M.Parker）与他用电脑算法自动创作的书籍
文学方面，亚马逊网站上销售总量最高的作者并不亲自写作，他让电脑自动写作。来自法国的欧洲工商管理学院（Insead）的菲利普·M·帕克（Philip M.Parker）的专利算法系统，通过自动采集最热门的网络词汇，已经生成了超过100万本图书，其中有10万多本在亚马逊上销售，并拥有惊人的销售总额。看到这个例子，也许你觉得，这些书并不能代表人类在文学上的创作力。
在诗歌领域，人工智能的表现同样令人震惊。摩恩·瑟夫在屏幕上分别展示了两首诗歌，请观众猜测哪首诗歌是著名诗人艾略特写的，哪首诗是电脑经过综合诗歌中最受欢迎的词汇组合而成，但正确率只有40%，从而证明电脑精确的模仿性。
更为生动的例子来自音乐领域，经典的案例是MIT媒体实验室（MIT Media Lab）的萧潇创作的《镜像赋格》（Mirror Fugue）。镜头中有一架钢琴，随着琴键起伏，旋律不断涌出，但是静坐在钢琴前的演奏者并没有使用双手，我们看到他的面容投影在演奏者落座的镜面处，琴键上也出现了他演奏时的手指投影，这位老人正是创造了“人工智能”（artificial intelligence）一词的马文·明斯基（Marvin Minsky）。萧潇在这里设计了一套装置，其中包括安装在琴键下的感应设备，它能够精确地记录手指按下时的力量强度和时间点，甚至连人为产生的误差和迟疑都被“刻录”，从而可以被反复播放。因此当明斯基老先生听到自己曾经演奏的旋律，看到自己的影像以及投射在钢琴的指法时，情不自禁地将手指放在了琴键上跟随演奏。一开始，明斯基本人的演奏和程序的演奏并不合拍，但逐渐他跟上了节奏。在这里，虚拟的明斯基和真实的明斯基一起合奏了赋格，从而完美地阐释了他自己所发明的“人工智能”一词。
▲ 左上：摩恩·瑟夫；右上：凯特•麦坎布里；下：中国美术学院副院长高士明
在列举完上述案例后，摩恩·瑟夫、高士明和凯特•麦坎布里奇（Kate McCambridge）的三人讨论话题转向了人类和机器之间关系的探讨。摩恩以人眼的感知程度为例，因其只能感知电磁波中极其狭窄的自然光段，两端的红外和紫外光都无法接受，所以人类的感知和接受自然的能力其实十分有限，然而世界的丰富性远远大于自然光这一波段。很多生物（比如飞蛾）的感知电磁波的能力其实都能超过人类。机器能够扩宽人类的感知边界，提供了我们不可能体验到的知识。然而我们不能体验到的知识是否能算作知识？
中国美术学院副院长高士明则在此基础上提及与一位色彩学家的争论。在理论上有无限种色彩，互相之间存在着极其细微的差别，人类的肉眼只能看到上百种。但是那些肉眼无法识别的色彩，对人类的意义何在？如果它们不能进入到人类肉眼感知的世界，那么它们的存在意味着什么？
▲ 扎哈 · 哈迪德建筑事务所为土耳其伊斯坦布尔Kartal-Pendik所作的总体规划，2006年。运用的Maya模型在交叉塔楼和周边街区、周边肌理间设立互通区域，从中也可看出宽度与高度间的关系
麦克卢汉（McLuhan）的著作《理解媒介》的副标题是“论人的延伸”，但在这个新的时代，技术不仅仅只是人的延伸，技术在某种意义上重新定义了人，重新发明了人。技术和人的感知之间的关系，是科学和艺术需要共同面对的问题。数据化的艺术设计是最新趋势，比如刚去世的建筑师扎哈·哈迪德（Zaha Hadid）的许多标志性建筑就使用了“参数化主义”（Parametricism）。但这种现成化的艺术形式，却时刻提醒我们，艺术是一种关于“切肤之痛”的感受形式，当人工智能占领了人类引以为傲的创作领域时，我们是否应该用感性和诗意去夺回原本属于人类的创造力。
最后，高士明总结到，现代主义者曾认为科学把文学和艺术中的美好意象摧毁，让神话变得真相大白，比如彩虹曾经是古代诗人吟诵的对象，然而18世纪的物理学证明了彩虹是一种光学现象，使得彩虹的诗意现象荡然无存，这就是科学的祛魅（Disenchantment）。然而仅仅20年后，席勒（Friedrich Schiller）就颂扬了三棱镜所产生的彩虹，又复魅的美学，一种由科学产生的真相世界中新的艺术。我们不能拒绝科学的进步，而要相信和寻找伴随新的科技进步将会产生新的诗意，这正是科学和艺术真正所应有的关系。
