上世纪90年代中期,在新墨西哥州阿尔伯克基,Douglas Eck曾是一名数据库程序员,同时兼职做音乐。

在能源部的一个实验室里花了一天时间编写计算机代码之后,他在当地的一个酒吧里登台表演他所称的“朋克风格的蓝草”——“约翰尼·罗顿与约翰尼卡什一起”。但他真正想做的是创造出能够创作歌曲的机器。“我人生的唯一目标就是把人工智能和音乐结合在一起。”Eck说。

在接下来的20年里,Eck在学术界工作的时候,他一直怀揣着这个想法。最终,人工智能实现了他的梦想。

去年春天,在谷歌做了几年的研究工作后,Eck又提出了同样的想法——他在多年前就曾向Hofstadter提出过类似的想法。结果开始了一个名为Magenta的项目,一个由谷歌研究人员组成的团队,他们正在教机器不仅要创造自己的音乐,还要创作许多其他形式的艺术,包括素描、视频和笑话。

凭借其智能手机、应用和互联网服务的帝国,谷歌正在从事通信业务,而在这一工作中,Eck认为Magenta这个项目是工作的一种自然延伸。

“这是为了创造新的交流方式,”他在最近的一次采访中说。这个采访是在谷歌人工智能研究的总部进行的。

这个项目是通过近期出现的一系列人工智能技术来创造艺术所付出的种种努力。这些复杂的数学系统被称为深层神经网络,通过分析大量数据,机器能够学习特定的行为。

例如,在数百万张自行车照片中寻找常见图案,神经网络可以学会识别自行车。这就是Facebook如何识别在线照片中的人脸,以及安卓手机如何识别手机语音指令,以及微软Skype如何将一种语言翻译成另一种语言。但这些复杂的系统也可以创造艺术。例如,通过分析一组歌曲,他们可以学习制造类似的声音。

正如Eck所言,这些系统至少已经接近了一个点——但仍然还需要很多年的发展——当一台机器可以立即制造一首披头士的新歌曲或者数万亿的披头士歌曲时,每个歌曲听起来都很像披头士乐队自己录制的音乐,但细节部分会有些许不同。

但这一终极目标——也是一种破坏艺术创作的方式——这不是他追求的目标。除了模仿之外,还有很多其他的途径可以探索。他最终的想法并不是要取代艺术家,而是要提供给他们一种工具,让他们以全新的方式创作。

几个世纪以来,管弦乐队的指挥都需要区分不同乐器的声音。但这是不同的。与分层的声音不同的是,Eck和他的团队正在将这些声音结合起来来形成一种以前不存在的东西,从而创造出艺术家可以工作的新方式。

这个特殊的项目叫做NSynth,这个项目只是刚刚开始。但在艺术和科技领域,许多人已经开始通过神经网络和其他人工智能技术来开发新艺术。

“这项工作在过去的几年里发生了爆炸式的增长,”洛杉矶的摄影师兼艺术家Adam Ferris说。“这是一种全新的美学。”

2015年,谷歌内部的另一个研究团队创造了“DeepDream”,这是一种利用神经网络来生成令人难忘的、具有幻觉的图像工具,这在谷歌内外部都产生了新的艺术。如果这个工具能分析狗狗的照片,并发现它的皮毛看起来有点像眼球,那么它就会增强它的皮毛,然后重复这个过程。结果是一只狗被一种旋转的眼球所覆盖。