基于人工智能的机器创作者代表着能够自行表达概念的技术。与人类艺术家一样,人工智能代理创作的艺术作品取决于其学习方法和训练中遇到的人工制品。对于任何艺术作品而言,接收者将在决定人工智能创作是艺术还是仅仅是没有艺术价值的机器创作的人工制品方面发挥核心作用。人工智能创作者和艺术家之间的一个主要区别是其经验的来源。艺术家将在不确定的自然和社会环境中生活和发展创造力,以应对周围发生的事件。艺术家创作的艺术是对人类对这些环境反应的评论。相比之下,人工智能创作者是在人类定义的环境中进行训练的。传统的机器学习方法在直接用于艺术内容生成时表现出局限性。艺术作品制定规则,这些规则旨在捕捉艺术家周围本体开放世界的各个方面。规则不能创造艺术作品。这方面代表了一个悖论。传统的机器学习旨在自动提取规则,具体来说,就是建立由大数据训练的模型。那么,模型输出的结果能具有艺术性吗?这个问题已经成为跨学科领域广泛讨论的主题。
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