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1964年12月，在新泽西州的恩格尔伍德悬崖上，约翰科尔特兰和他的四重奏乐队录制了一段爱的全部。这张爵士专辑被认为是Coltrane的杰作，他精神觉醒的顶峰，并卖出了100万册。它所代表的一切都是人类的：从成瘾中爬出来，一种虔诚的追求，对上帝的赞歌。
50年之后，在美国新泽西州普林斯顿的一间空余的卧室里，在今年4月的12个小时里，在新泽西州普林斯顿的一间空闲的卧室里，“怪物能量饮料”的推动下，金成金写了一套算法，教电脑自学演奏爵士乐。金，一个20岁的普林斯顿大学二年级学生，正在赶时间，他第二天早上做了一个小测验。由此产生的神经网络项目“deepjazz”在GitHub上被称为“深度爵士乐”，它引发了来自Hacker News评论的兴奋和怀疑，在SoundCloud中获得了10万次的倾听，在日本也很庞大。
这个半个世纪的海湾，由萨克管的黄铜和Python代码组成，已经见证了计算机生成的音乐和所有方法和流派的视觉艺术的兴起。然而，在大数据和深度学习的时代，计算机艺术是算法的清算，资本a。我们现在必须拥抱，要么摔跤，要么去爱抚，计算机艺术。
在工业领域，有一种更直接的算法张力，“效率，资本主义，商业！”“机器人正在偷走我们的工作！”但对于算法艺术来说，这种张力更微妙。根据麦肯锡咨询公司的数据，在美国经济中，只有4%的工作需要“在人类水平上的创造力”。因此，对于计算机艺术来说，它试图明确地放大这个职业派的一小部分，这不是效率或公平，而是信任的问题。艺术需要情感和精神上的投资，并承诺将分享人类经验的共享片段。当我们看到计算机艺术时，令人毛骨悚然的担忧是：谁在这条线的另一端？它是人类吗?那么，我们可能会担心这根本不是艺术。
算法的承诺具有强大的大众吸引力。在经验主义的网站FiveThirtyEight（我在这里工作的地方）的网页上搜索“算法”这个词，就像我写的那样，返回516个结果。我个人对其中的一些负责。在大数据时代，算法是用来治疗疾病的，预测最高法院的决定，彻底改变体育运动，预测日落的美丽。据说，他们还会预防自杀，改善你的芝麻菜，预测警察的不当行为，并告诉你电影是否会爆炸。
更宏伟的算法和人工智能（AI）的应用通常都是表面上更易于管理的试验场，比如游戏。在IBM的问答计算机“沃森”治疗癌症之前，它会在电视智力竞赛节目《危险边缘》中播出。谷歌的AlphaGo在人工智能的“大挑战”中获得了人类围棋冠军。但这些竞赛并不是微不足道的垫脚石，它们可以被看作是人类的一种冒犯。一名评论人士意识到谷歌的节目会赢得一场比赛，他说自己“身体不适”。
这对计算机艺术项目来说是一样的。金和他的朋友Evan Chow，他的代码被用于深度爵士乐，是最年轻的一代计算机艺术家的成员。（不过，这两个人并不是真正饥饿的艺术家。今年夏天，金在默克公司工作，周在优步工作。）当我们三个人坐在咖啡馆维维安的高背椅木亭,在普林斯顿校园实际,厚道的人类爵士在扬声器播放，Rahsaan罗兰·柯克疯狂的“踏板”(1973)，和金姆我样品由deepjazz从他的笔记本电脑,我们沉浸在一个邪恶爵士乐+爵士=爵士乐的时刻。
“这个想法是非常深刻的，”金说，当时我正在努力破译那些不和谐的声音。“你可以用人工智能来创造艺术。”这通常是一个我们认为是不可避免的人类的过程。金认为，深度爵士乐和计算机艺术通常是一个试验场，但他也看到了结局和手段。他说，我不会用“颠覆性”这个词，然后继续说：“人工智能如何塑造音乐产业，这真是太疯狂了，”他想象着一款应用于像deepjazz这样的技术的应用。“你哼着一曲旋律，电话回放你自己的习惯，ai-生成的歌曲。”
就像一个没有利润的创业公司一样，到目前为止，许多计算机艺术项目的价值是他们所感知到的。公众的深度爵士演示是有限的，即兴创作一首歌曲，然后我就知道了（1995）Pat Metheny小组（Kim不太确定如何发音“美沙尼”）。但这段代码是公开的，例如，它被调整为“朋友主题歌”。
当然，不仅仅是爵士音乐，也不仅仅是深度爵士乐，它已经得到了计算机的处理，吉格和民歌，一个“基因干扰器”，复音音乐，还有很多其他的东西都被用在了算法的铃声中。
视觉艺术也已经被算法使用了几十年了。1966年，两名工程师在新泽西州默里希尔的贝尔实验室创造了这幅图像，可能是第一个电脑裸体，在柯川和金之间的某个地方。这幅作品于1968年在现代艺术博物馆展出。
纽约时报回顾了最早的计算机艺术展览之一，1965年（在Coltrane的录音会议之后的几个月），在纽约的一个画廊里展出了两位科学家和一台IBM 7094数字计算机的作品，现在已经被关闭了。《纽约时报》写道：“到目前为止，这些手段的兴趣超过了结束。”但是，已故的斯图尔特。普莱斯顿的评论却以一种令人惊讶的热情口吻说道：
无论未来如何，科学家们预测，几乎任何一种绘画都可以由电脑生成，艺术家的实际接触将不再在艺术作品的创作中扮演任何角色。当这一天到来的时候，艺术家的角色将由数学上的形成，通过在群体中安排一系列的点，一个理想的模式。从那时起，所有人都将被委托给他，从技术的单调乏味和制作工艺的技巧中解放出来，艺术家只会“创造”。
这台机器就是刷子，一个人拿着它。事实上，有一些计算机帮助音乐家简单地“创造”的例子。
艾米丽豪厄尔是一个计算机程序。20世纪90年代，大卫考特，现在是加州大学圣克鲁斯分校的名誉教授，她的诞生源于他为完成自己的歌剧而进行的令人沮丧的斗争。（豪厄尔的作品是由人类音乐家演奏的）。
这音乐是可通行的。它甚至可能是好的，对我来说，它是安全的在恐怖谷的右岸。但另一件让它更有趣的事情是一个简单的事实，我知道它是由电脑合成的。我感兴趣的是作为一种媒介，对Cope的艺术表达的放大，而不是升华。但紧张局势仍在继续。
我也曾在其他的兔子洞中倒下过：首先，曼弗雷德莫尔的作品，他是早期的算法艺术先锋，他自己是（人类）爵士音乐家，同时也是一位艺术家。也就是他的画，基于一个六维超立方体。我花了一个小时的时间来读关于摩尔的书，那个人。
有时在“电脑音乐”中，它也是另一种方式，人类命名曲调，软件向它跳舞。在其中一个案例中，市场已经大声疾呼。Vocaloids是由雅马哈开发的歌唱合成器，由日本公司密码子拟人化。其中一个流行的发音是“Hatsune Miku”（这个名字的意思是“未来的第一个声音”），今年的北美巡演是一场燃烧着的北美之旅，在那里，Miku以一个全息图的形式出现，在纽约的哈默斯坦舞厅用75美元的门票在街区周围画线。Miku是一个巨大的流行歌星，但不是一个人。她还出现在大卫莱特曼的深夜秀上。
因此，越来越多的不仅仅是寝室黑客和与世隔绝的学者们在电脑艺术上炫耀自己的能力，或者发表论文。上个月，Google的大脑团队宣布了品红色，这是一个使用机器学习的项目，目的是为了达到这里所描述的目的，并提出了一个问题：“我们可以用机器学习来创造引人注目的艺术和音乐吗？”（答案很明显已经是“是的”，但这就是你的答案。）这个项目遵循了谷歌的“深度梦想生成器”的脚步，它用神经网络重新想象了艺术、梦幻（或噩梦）的图像。
但真正的真理，在这一切的最后，是这整个概念在某种程度上是一种被人利用的东西：一种没有区别的区别。“计算机艺术”并不比“绘画艺术”或“钢琴艺术”更具有煽动性。算法软件是人类写的,毕竟,人类用理论认为,人类建造的使用电脑,使用规范写的人,使用材料收集的人类,在一个公司由人组成,由人类使用工具,等等。计算机艺术是人类的艺术，一个子集而不是一个区别。释放紧张是安全的。
一位不同的人类评论员在目睹了这个项目在围棋比赛中击败了人类冠军后，感觉身体很好，并发出了不同的音符：“科技的惊人结果。”以及对人类大脑不可思议的能力的赞美。“这就是计算机艺术。”这是对人类大脑的一种赞美，也是对油画和萨克管铜管的补充。
来源：bigthink
