Inceptionism到底怎么样呢？一些画作很惊人，可以从不同的角度来欣赏，比如线条的风格模仿梵高。至于Inceptionist作品还是太普通、太像照片了，太像达利或者马克斯·恩斯特的作品。不论是Painting Fool还是其它相似的程序，水平连高中生都不如，连业余艺术俱乐部的标准都没达到。计算机艺术的潜力在哪里？人工智能可以为视觉艺术增添风采吗？
Simon Colton已经意识到批评的存在，人们认为Painting Fool的作品只属于它自己。Simon Colton说，如果人类画家画了一幅画，我们不会将赞美对准画家的老师。那么赞美应该给谁呢？这要视具体情况而定。
回到过去
文艺复兴时期，工作室的画如果赢得赞扬，荣誉归老师所有，学生没有份，尽管他们完成了相当一部分的作品。但是在Verrocchio创作的《Baptism of Christ》（约1475年）中，我们看到了工作室成员达芬奇的造诣，因为他画的那一部分（天使和一些风景）与老师的完全不同。艺术历史学家将这幅画视为联合创作的结果。
在17世纪的Antwerp（安特卫普），鲁本斯有一个小工厂，里面招纳了一些接受过高标准训练的助手，鲁本斯绘制大尺寸作品时，这些助手或多或少参与了大多数作品的绘制。一般程序是这样的：老师先绘制小幅草稿，然后在老师的监督下，画作慢慢填充到天花板或者祭坛上。一些学者认为，有时工作室的作品虽然标的是“鲁本斯”的大名，但实际上连画的原始模型都有可能不是他提供的。
历史为AARON提供了有趣的例证。在过去的四十年里，不断进化的程序绘制了许多画作，它们到底是Harold Cohen的作品还是AARON自己创作的？或者是联合创作的？这可是一个微妙的问题。AARON从没有跳出20世纪60年代Harold Cohen的基本创作风格，他当年曾是色彩领域抽象概念的代表人物。从这个角度来看AARON是他的学生。
Cohen之所以会对AI感兴趣，因为他觉得“艺术创作不一定需要持续作出决定……我们应该可以设计出一套规则，不需要深思就可以按规则绘画。”
办法就是总结某一类艺术家的特征。上世纪20年代至30年代，皮特·蒙德里安（Piet Mondrian）创作的抽象画就是一个好例子。这些作品是根据一套规则创作的：只允许使用直线，只能以直角相连，只能用红蓝黄描绘（加上黑和白）。
在艺术史上曾经做过一个实验，这是一个很罕见的实验：艺术评论家Tom Lubbock根据规则绘制一些蒙德里安风格的画。他创作了几张抽象画，看起来很像蒙德里安的作品，只是不太好。实验得出的结论就是蒙德里安为画作增加了一些独特的气质，我们无法按规则模仿出来，可能是视觉上微妙的平衡，也可能是色彩的搭配。
艺术批评家像Lubbock一样进行实用性研究是相当罕见的，有许多人（并非艺术评论家）在做同样的事：我们管这些人叫伪造者、抄袭者或者学徒。艺术品中模仿之作并不少见：人们根据蒙德里安、莫奈或其它发起人的风格绘制画作。艺术历史学家终其一生给艺术家分类，比如“波提切利圆”“ 卡拉瓦乔的追随者”等等类别。很显然机器可以在某个层面上进行创作：它们可以绘制派生艺术品（99.9%的人类艺术家都是这样做的）。那么机器有能力打破这种限制吗？
让AI学会配色
关于这点Cohen思考了很多。2010年Cohen曾发表过一篇演讲，当时他从相反的方向来看待问题。AARON的创造力难道不明显吗？Cohen说：“我不需要继续输入信息，它就可以绘制无数的图片，比我更擅长使用色彩，当我躺在床上时它就在作画。”“有人问，这是他自己创作的吗？”“没错，程序是我写的，我制定了规则，程序只是简单的遵守规则，这样说完全正确。程序本身就是规则。”
然后，AARON就像文艺复兴时期、巴洛克时代的工作室一样自己作画。根据Cohen的指引，AARON可以确定主题，相当于自动模式的鲁本斯工作室。在最开始的几年，AARON只是绘制轮廓，Cohen会挑选出一些作品，有时还亲手配色。20世纪80年代时，Cohen开始教AARON使用色彩。最终，Cohen制定了一套规则让AARON配色，效果不尽人意。他的第一套解决方案由一长串指令组成，指令介绍了人类艺术家在特定情境中是怎么做的，可惜的是指令并非总是管用。
最终，他开发了一套简单的算法教AARON使用色彩。在不同的色彩搭配上人的想像力是有限的，但是我们的反馈系统很棒。人类艺术家注视着画作，当绘制工作步步深入时，他可以决定画中的向日葵到底用什么样的黄色阴影更好。AARON没有视觉系统，Cohen设计了一套算法，随便给一张图片，它就可以在色调、饱和度等方面作出平衡。
那么机器能够像Rembrandt或者毕加索一样富有创造力吗？要做到这点，Cohen认为机器必须先要学会自我感知。未来可能会，也可能不会。Cohen说：“如果没有形成自我感知，机器的创造力将永远不能与人类相提并论。”在整个过程中艺术家需要让社会、情绪、历史、心理、生理等因素相互作用，光是分析如此复杂的过程就比登天还难，更别说复制了。艺术家绘制了一张画，在人类的眼睛看来之所以意义深远，原因正在于此。
Cohen还说，某一天随着进化的深入，机器也许会变得同样敏感，即使这一天没有到来也并不意味着机器就一定与创作无缘。从Cohen的个人经历来看，AI为艺术家提供的帮助已经超出了助手或学徒的范畴：它已经成了新的创作合作者。（格林）
via techreview
