在我們生活的這個時代，世界日益被“算法的凝視”所掌控,。在醫(yī)療,、交通和安保等領(lǐng)域，人類將越來越多的決定權(quán)讓給機(jī)器,，計算機(jī)視角下的世界成了主導(dǎo)事實(shí),。

比如，若一個臉部識別系統(tǒng)認(rèn)不出你的膚色,，它就不會承認(rèn)你的存在,。若一輛自動駕駛汽車看不到你在橫穿馬路，它就會從你身上軋過去,。

這就是實(shí)際運(yùn)作中的算法凝視,。

這種結(jié)構(gòu)性改變發(fā)生得非常緩慢，很難讓人有全面的認(rèn)識,。但就像所有社會變革一樣,，藝術(shù)家們最先投入了認(rèn)識論之爭,。

湯姆·懷特（TomWhite）就是其中之一，他是新西蘭惠靈頓大學(xué)的計算機(jī)設(shè)計學(xué)講師,。其畫作所描繪的不是人類看到的世界,，而是計算機(jī)眼中的世界。

在人類眼里,，湯姆·懷特的數(shù)碼版畫就是一些無意義的色塊,，然而人工智能算法卻能從中看出具像的物件。

數(shù)字版畫揭開算法眼中的世界2017年末,，懷特開始創(chuàng)作這一類型的畫作,，其中一個系列名為《ImageNet的叛逆》（TheTreacheryofImageNet）?！芭涯妗钡涑隼諆?nèi)·馬格里特（RenéMagritte）的《形象的叛逆》（TheTreacheryofImages）,，那個著名的“不是煙斗的煙斗”；ImageNet則是一個圖片數(shù)據(jù)庫,，被業(yè)內(nèi)廣泛用于機(jī)器視覺算法的訓(xùn)練與測試,。“在我看來,，這一類比順理成章,。”懷特在接受采訪時說,?！岸椅覑鬯离p關(guān)語了?！?/p>

在人類眼里,，這些畫就是雜七雜八的線條和色塊，缺乏顯而易見的直觀結(jié)構(gòu),。但對接受過訓(xùn)練,、旨在代替人類觀察世界的算法而言，它們則是躍然紙上的具體物件：電風(fēng)扇,、縫紉機(jī)以及割草機(jī),。這些版畫都成了視錯覺，其中隱藏中某個具體的圖像,，而這些圖像只有計算機(jī)可見,。

“電風(fēng)扇”在機(jī)器學(xué)習(xí)社群內(nèi)，懷特的作品引人注目,。

近期它們作為一個AI藝術(shù)展的一部分,，在印度新德里的NatureMorte畫廊首次展出。但懷特表示,，他設(shè)計這些版畫的意圖是“通過機(jī)器視角看世界”,，并創(chuàng)造“一種聲音,，供機(jī)器發(fā)聲”。

這種“聲音”其實(shí)是一連串的算法,，懷特稱之為自己的“感知引擎”,。

它們使用機(jī)器視覺算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)——海量的實(shí)物照片構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫——從中提取出抽象圖形。然后,，這些圖形又被饋入原先的算法,，讓機(jī)器加以識別。

若無法識別,，機(jī)器就會微調(diào)圖形,，并將其退回，如此循環(huán)往復(fù),，直至圖形被識別出來,。這是一個試錯過程，歸根結(jié)底,，就是圍繞算法對世界的理解,，展開逆向工程。

懷特用“計算機(jī)通靈板”一詞比喻這個過程,，多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“同時施加不同的推力,，將其推向目標(biāo)”。他說,，這使他得以控制輸出結(jié)果。不過,，通過這種方式創(chuàng)作一幅圖片要花好幾天,。他坦言，這個過程“有點(diǎn)枯燥”,。

不同于某些機(jī)器學(xué)習(xí)藝術(shù)家,，懷特并不宣稱這些畫是自動AI的產(chǎn)物（有時，藝術(shù)家和推銷者為了營造技術(shù)神秘主義的氛圍,，常常采用這種有失誠懇的說辭）,。

對于自己扮演了何種角色，他很坦誠：他給這個感知引擎設(shè)置了一組起始參數(shù),，包括顏色,、線條粗細(xì)等，并遴選輸出,，不符合他審美的畫作都會作廢,。

雖然他賦予了算法一種聲音，供其表達(dá),，但他也想確保一點(diǎn)：即這種表達(dá)是悅耳的,。

“我想,，我所做的就是解放算法，使之能表達(dá)自己,，這樣,，人們就能懂得它在說什么?！彼f,。

那么，算法究竟說了些啥,？

就跟所有藝術(shù)品一樣,，不同的人有不同的解讀。

“一旦各種勞動（體力,、心理,、情緒、藝術(shù)）都被機(jī)器所取代,，我們還能做什么,？”

有人將懷特等人的創(chuàng)作視為不祥之兆——人工智能（AI）不僅變得越來越聰明，還啟動了創(chuàng)造性思維,，開始搶占專屬于人類的角色,。NatureMorte那場畫展的兩位策展人之一卡蒂克·卡里亞納拉曼（KarthikKalyanaraman）是接受郵件采訪時表示，他安排這一展覽目的是吸引人們關(guān)注人類未來所面臨的“不可回避”的問題：

“一旦各種勞動（體力,、心理,、情緒、藝術(shù)）都被機(jī)器所取代,，我們還能做什么,？”他問?！拔覀冊撊绾味x自己,？”

卡里亞納拉曼指出，AI的這些藝術(shù)創(chuàng)作告訴我們,，計算機(jī)也當(dāng)?shù)闷稹皠?chuàng)作者”這一身份,。懷特等人使用的這類機(jī)器學(xué)習(xí)的原理，是篩選海量數(shù)據(jù),，從中找到規(guī)律性模式,，然后將其復(fù)刻出來?？ɡ飦喖{拉曼認(rèn)為,，這跟人類學(xué)習(xí)藝術(shù)創(chuàng)作的過程類似，只不過，我們?yōu)閯?chuàng)造這個概念賦予了神秘主義色彩,，以至于看不到兩者的相通之處,。

“如果機(jī)器可以創(chuàng)作出人意料、風(fēng)格全新的藝術(shù)作品,，那我覺得,，再說這不是真正的創(chuàng)造力，因為它沒有意識云云,，就顯得很愚蠢了,。”他說,。

有人使用更不留情面的經(jīng)濟(jì)術(shù)語剖析了這個問題,。在為當(dāng)代藝術(shù)雜志《frieze》撰寫的文章中，邁克·佩皮（MikePepi）指出,，鼓吹A(chǔ)I創(chuàng)造力,，其實(shí)是企業(yè)為利益所作的宣傳。他說,，暫且拋開那些“烏托邦式的預(yù)言”,，人工智能的發(fā)展終究是為了取代人力，包括需要創(chuàng)造力的白領(lǐng)工作,。佩皮說：“若機(jī)器智能可以攻克這個由人類獨(dú)占的領(lǐng)域,，人工通用智能也就不遠(yuǎn)了，它能帶來的利潤將不可限量,?！?/p>

NatureMorte畫展上，懷特站在他的版畫前（其中包括橘色的《大提琴》）,。

懷特說,，他的主要動機(jī)是解構(gòu)我們觀念中的機(jī)器感知。也就是解釋“算法凝視”,。以《ImageNet的背叛》系列中的《大提琴》為例，如果預(yù)先知道是大提琴,，你就能看出大提琴的形狀輪廓（中間一束平形線,，周圍是弧線）。但它后面還有一個讓人摸不著頭腦的形狀,。懷特表示,，那是因為在算法的訓(xùn)練圖片中，大提琴都是握在樂手手中的,。因為對于這個世界,，算法并沒有先驗知識——不知何為樂器，也不懂什么是音樂，什么是表演,，它很自然地將兩者歸到一起,。畢竟，我們就是這樣要求它們的：學(xué)習(xí)圖片中的內(nèi)容,。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,，這類錯誤很常見。它給了我們不少重要啟示,。它說明訓(xùn)練數(shù)據(jù)不可小覷：提供錯誤的數(shù)據(jù),，讓AI系統(tǒng)去學(xué)習(xí)，它學(xué)到的東西就是錯的,。它還告訴我們,，不論這些系統(tǒng)多么“聰明”，它們的智能都弱不禁風(fēng),，只能截取現(xiàn)實(shí)世界的一小部分,，并加以理解，即便如此,，這一小部分理解也不完美,。

比如，懷特的其中一幅畫就是一些抽象的色塊,，旨在被谷歌的算法舉報為“不適當(dāng)內(nèi)容”,。而谷歌的算法所做的，正是過濾人類看到的世界,。

盡管如此,，懷特表示，他并不覺得自己的作品是一種警示,?！拔以噲D呈現(xiàn)算法本來的樣子?！彼f,。“但坦白說,，針對世界上各種物件是怎么回事,，機(jī)器——我們所仰賴的這些機(jī)器——的看法竟如此不同，這還是挺讓人警醒的,?！?/p>

算法凝視固然容易出錯，但也有非常有益的一面,。機(jī)器視覺可以操控汽車在路上安全行駛,，讓世界變得更加安全,；也可以加速醫(yī)療診斷，拯救更多的生命,。但如果真想讓這種技術(shù)發(fā)光發(fā)熱,，我們就得更好地理解它。而站在算法的視角看世界,，也許是理解它的第一步,。

翻譯：雁行

校對：李莉

編輯：漫倩

來源：TheVerge

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