摘要: AI技术是近年来的一个热词,AI翻译成中文就是人工智能。随着人工智能技术的不断成熟,我们看到:Google公司研发的人工智能机器人Alphago打败了世界排名第一的人类围棋手柯洁;百度公司研发的人工智能无人汽车实现了量产;人工智能的技术在超速发展。学者雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)创造了一种理论,他把人类社会与文明发展速度的进展叫做加速回报定律(Law of Accelerating Returns)。他认为从2000年开始只要用 14 年人类文明就能达到整个20 世纪一百年的进步,然后从2014 年开始只要花7年时间,就能达到又一个20世纪一百年的进步。[1]因此,按照库兹韦尔的理论继续推理,他认为人工智能的奇点即将来领。而所谓人工智能的奇点就是指机器超越人的能力,机器拥有自我意识。当科技界以及科学哲学界的学者们都在不断展望未来人工智能的社会时,摄影也首当其冲受到了人工智能技术的影响。本文拟指出在人工智能科技发展的背景下,传统摄影受到的冲击与挑战,分析当下及未来摄影教育与摄影理论的新特点。

人工智能背景下的摄影


杜爽


绪论


  AI技术是近年来的一个热词,AI翻译成中文就是人工智能。随着人工智能技术的不断成熟,我们看到:Google公司研发的人工智能机器人Alphago打败了世界排名第一的人类围棋手柯洁;百度公司研发的人工智能无人汽车实现了量产;人工智能的技术在超速发展。学者雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)创造了一种理论,他把人类社会与文明发展速度的进展叫做加速回报定律(Law of Accelerating Returns)。他认为从2000年开始只要用 14 年人类文明就能达到整个20 世纪一百年的进步,然后从2014 年开始只要花7年时间,就能达到又一个20世纪一百年的进步。[1]因此,按照库兹韦尔的理论继续推理,他认为人工智能的奇点即将来领。而所谓人工智能的奇点就是指机器超越人的能力,机器拥有自我意识。当科技界以及科学哲学界的学者们都在不断展望未来人工智能的社会时,摄影也首当其冲受到了人工智能技术的影响。本文拟指出在人工智能科技发展的背景下,传统摄影受到的冲击与挑战,分析当下及未来摄影教育与摄影理论的新特点。


传统摄影行业的危机

2013年,美国的《芝加哥太阳时报》解雇了全部28名的摄影记者。美国乔治亚州的社区报取消了摄影部,并把拍摄任务交给了文字记者来完成,这一连串的事件预示着全球平面媒体摄影记者岗位濒临消亡的可能。造成这种局势的背景原因有多个,其中最重要的原因就是智能化传感器影像成为重要的新闻图像信息源,并且这个传感器消解新闻摄影记者作为生产者的身份与功能。[2]影像传感器就是一种收集特定影像的监控装置。最普遍的就是城市里的监控摄像头。根据央视综合频道2017年播出的《辉煌中国》系列纪录片第五集,提到:中国已经建成世界上最大的视频监控网--“中国天网”,视频镜头超过2000万个。而这些摄像头无时无刻地收集现实社会的影像。当影像数量非常庞大后,通过人工智能对这些影像的深度学习。它能自动进行新闻数据的挖掘、分析与加工,并产生新闻。这种通过监控器收集,人工智能加工输出的新闻能够最大限度原生态的还原事件原貌。同时,自媒体时代的到来也极大冲击了摄影记者。摄影记者在这种背景下不得不转型,有的做起了深度报道,有的转行做起了视觉记者。所谓视觉记者就是通过文字、摄影、摄像进行报道的全能形记者。

商业摄影往往有着机械化的打光程式、流水线化的拍摄过程。然而这两个特点也是现阶段人工智能最擅长做的事情。CG是利用计算机技术进行设计和生产的技术。通过建模与渲染,计算机能够制作出以假乱真和并不存在的影像。2010年的电影《阿凡达》中大部分的场景都是用CG技术合成。这种技术在不断普及以及简化。可以预见商业摄影和家装摄影可以很大程度上被这种技术取代。这种技术生成的图片已经被广泛运用于家装和房地产行业的效果图中了。此外,除了后期技术的颠覆,摄影的拍摄过程也开始被人工智能取代。荷兰一家名为StyleShoots的公司设计了一种Live智能摄影棚,之所以称之为智能摄影棚,是因为只要模特进入该摄影棚,它就会自行完成一系列摄影流程,根本无需人类摄影师插手。该摄影棚设置有三轴机械臂,上边安装了照相机,可以拍摄影片和照片,在拍摄过程中,该摄影棚的系统会自行设定合适的灯光,拍摄角度及其他拍摄流程,比如它会根据模特的身高来调整灯光参数,拍摄距离等等。

这样的科技被大量普及后,不仅仅是商业摄影行业,婚纱摄影行业必然也是冲击最大的行业。2018年婚纱摄影行业市场规模增长趋缓。婚纱摄影行业也已经从传统结婚照时代过渡到数码婚纱照时代、继而过渡到电影婚纱照时代。[3]这种过渡一方面是适应消费者的需求,另一方面也是回应了人工智能技术的冲击。

风光摄影日前也受到了人工智能技术的冲击。谷歌通过自己的街景车外出拍摄照片,将拍摄的照片上传到服务器后,人工智能系统能自动识别照片拍摄的地理位置,然后根据地理特征对照片进行抠图、拼接、润色等一系列处理,最终生成一张自然而美观的摄影作品。而谷歌是如何进行后期处理的呢?原因就是他收集了大量相同场景的由人类拍摄的摄影作品,谷歌通过深度学习分析了这些照片的特点其后期处理技法后将其运用在了自己拍摄的街景地图照片的后期处理上,因此就能生成摄影作品。我们完全有理由相信,当无人驾驶汽车真正普及后,风光摄影作品从拍摄到处理及后期的全流程控制都能完全由人工智能来实现。

鲍德里亚之后——相机获得自主性

海德格尔曾在《世界图像的时代》中指出未来的世界成为图像的确,我们的社会已经完全图像化了知识的传递,信息的交流都通过图像来进行。鲍德里亚认为网络空间的拟像经验已经超越了真实的经验。Ai技术的发展让图像处理的门槛完全消失,进一步推进了能指与所指的游离。人工智能技术应用于修图软件中后,“一键修复”的能力得到加强。这种智能技术能自动识别图片拍摄的场景和缺陷并自动修补。iPhone X、小米8等手机都应用了ai智能摄影技术,使得按下快门的一瞬间,相机就会对被摄人像进行美颜。通过这些AI技术的加持,我们的社会朝着鲍德里亚所称的拟像的社会越行越远。但是不管图像如何脱离被摄环境,操纵拟像的主导权仍然是人。但是当互联网中有大量的图片,人工智能技术通过对这些照片的不断学习却能够自动生成新的照片出来。而这种拟像物的生成过程却并不需要人的参与。我们正处在人动的拟像时代转向机器自动的拟像时代的转折点。

这并不是科幻故事,前文中举例的谷歌自动风光照片就是一个印证。谷歌自动生成的照片并不需要人的参与。人工智能最擅长做的事情就是机器学习,而图像泛滥的今天正好给机器提供了大量的学习素材。GANs(Generative Adversarial Nets)是指生成对抗网络。GANs对这个原理的实现方式是让两个网络相互竞争。其中一个叫做生成器网络,它不断捕捉训练库中的数据,从而产生新的样本。另一个叫做判别器网络,它也根据相关数据,去判别生成器提供的数据到底是不是足够真实。GANs的最基本应用是生成一张可以欺骗生成网络的接近真实图片的虚假图片。[4]比如生成一个真实、自然但完全不存在的肖像照片,或者一栋完全不存在的大楼等等。这与我们所熟知的好莱坞电影 3D 技术最大的差别在于它是完全自动生成的。[5]

 

图片1

GANs文字生成图片

GANs的深度学习技术在多个图像领域都将有广泛的应用。文字描述生成图像、图像合成、图像上色、图像修补、静态图片变成动态照片、低分辨率图像变高分辨率图像等都可以交给人工智能来完成。

本文并非打算介绍GANs的工作原理,目前对图像的深度学习技术仍然停留在实验室,并没有普及。但是这种技术对传统摄影理论造成了不小的冲击。在未来,面对图像,我们不知道图像是真实还是虚假的,我们也不知道图像是人创作的还是机器创作的。图像重新回到符号,如果没有任何确凿的背景信息,我们看到的图像只是一堆没有任何意义的符号。

奇点临近?

人工智能的奇点,库兹韦尔认为是人工智能在向高级进化的过程中,现在所经历的变化时刻。[1]在2005年,他在他的《奇点临近》一书预言机器的智能将在2045年超过人类的智能。而高级人工智能或者说强人工智能是一种观点。这种观点认为人类有可能制造出真正有推理能力和解决问题的机器。这种机器是有知觉和自我意识的,甚至有价值观和世界观,有生存和安全的需要。根据前文所述的加速回报定律来看,未来技术的发展速度将会越来越快,强人工智能一定会出现。而约翰·希尔勒却用“中文房间论证”的模型对此泼了一盆冷水。这个模型如下:

设想一个母语为英语的人,他对汉语一无所知,他被锁在一个装有中文字符盒子的房间中,房间中还有一本关于中文字符操作的指导手册( 程序)。又设想房间外面的人往房间里送进一些中文字符,房间里的人对这些字符依然是不认识,而这些送进来的字符是以中文提出的问题(输入)。再设想房间里的人按照程序指导能够发出中文字符,而这些中文字符也正确回答了那些问题(输出)。程序使房间中的人通过了图灵试验,然而,房间里的这个人确实对中文一无所知。[6]

这一个理论的要点就是,虽然机器能够通过操作来理解中文,但是他却并不理解中文。因此机器永远不会具有人类智能,因此在可预见的未来也不会出现超越或控制人类的机器。[7]也就是说靠现在的二进制程序和代码为基础构建的机器人是无法拥有意识的。如果没有意识,那么就无法实现强人工智能。中山大学哲学系教授翟振明在“强人工智能将如何改变世界这篇论文中更指出:任何不以已经具有意识功能的材料为基质的人工系统,除非能有充足理由断定在其人工生成过程中引入并随之留驻了意识的机制或内容,否则我们必须认为该系统像原先的基质材料那样不具备意识,不管其行为看起来多么接近意识主体的行为。而这里所说的“充足理由”,在人类现有的科学视野中,唯有量子力学才有可能提供。[8]所以现在任何炒作奇点临近或人工智能将对人产生威胁的说法并没有多少科学依据。

从客观理性的角度来看人工智能,我们能够看到人工智能的技术能够继续在非自我意识的道路上继续发展。而这个发展过程就是尽可能取代人的重复劳动,或者有规律、有定式的劳动。

所以前文中所提到摄影必将面临危机。如果我们仍然认为摄影就是掌握良好的摄影技术,就是掌握诸如用光、色彩、景深等拍摄一张纪实的照片。那么这个摄影必将被机器取代。人工智能的深度学习能力能够挖掘图像的共性,那些拍摄流程高度流程化、规范化的摄影,那些仅仅只是追求视觉美感的摄影会率先被人工智能所取代。因为非创意类商业摄影或视觉风光摄影拥有较为有限的拍摄范式。

新人本主义

根据“中文盒子”的理论,虽然人工智能能够逐步替代人类的部分劳动,但是由于人工智能是没有思维的,因此他不能理解人类的文化与情感。目前的弱人工智能不可能创造主观的艺术作品,GANs这类深度学习的技术也只能在学习了大量类似图片后进行简单的推理创作,这种机械创作和人的思维创意是完全不同的。即便人工智能发展到强人工智能时代。也就是说机器拥有了思想或者情感。那么它也就拥有了自尊等一切人所拥有的人格。我们应该承认他们是我们自己进化了的后代,人类进入了一种改变了繁殖方式的发展新阶段。后代取代前辈继续生存,实现更好的发展。[8]

因此无论人工智能发展到何种形态,自然的人亦或者是强人工智能的机器人都将更关注摄影的人本属性。因为任何技术的问题或者非创意类的机械劳动都可以被人工智能所取代。人的重心转变为关注自我,关注自我的情感。人工智能将导致一场新的人本主义高潮。

因此可以预见的是,关注身体与自我生活的私摄影将得到进一步发展。一方面私摄影与对身体的关注本身是后摄影时代或当代摄影的特点,产生这样的特点是源自一条艺术史与摄影史发展的脉络。在现代主义进入当代主义的脉络中,摄影艺术打破宏观叙事的枷锁,纷纷将镜头转向个人生活。例如著名摄影师南·戈尔丁(Nan Goldin)、拉里·克拉克(Larry Clark)等。另一方面人工智能技术很大程度上承包摄影领域里非个性化与机械化的摄影活动。因此我们将有更多多时间和经历关注每个人的独特生活。同样的,形式多样的、富含深度思想性的摄影作品也将进一步发展。同样的,创意独特的商业摄影也将更为丰富。所以人工智能摄影不是颠覆人类的摄影活动,而是促进人更好地用摄影表达思想。

摄影理论与教育的视觉文化转向

摄影是人观看自我与社会的方式。我们使用相机制作和我们的生命经验相关的内容、或者使用视觉制作工具传达人的视觉幻想、亦或者在观看他人的照片中研究社会与文化。这些都是摄影这个学科所应该关注的。而摄影的这种转向就是视觉文化转向。

视觉文化的转向导致整个摄影教育的转向。这种转向总而言之就是从之前只注重技术的教学转向了注重社会、文化学。美国早在20世纪70-80年代就开始在摄影专业的教学中开始考虑将摄影与复杂的社会问题结合起来。美国历史学家阿兰·川晨伯格(Alan·Trachtenberg)提出了“新摄影理论”。新摄影理论鼓励学生与其他学科联系起来,比如社会科学、艺术、平面设计和哲学。从摄影的本体来看,摄影本身就是一种兼有纪实的人文和艺术的审美因素的一个媒介。摄影教育本身就不能单独的被划分到艺术学科,应该属于包含了社会、哲学、等内容的大人文学科背景下。从芝加哥艺术学院、耶鲁大学艺术学院、纽约视觉艺术学院这些院校的研究生教学模式以及其研讨课和影像分析课程来看,均是在人文背景下分析,并没有仅仅将摄影或者影像放在纯粹艺术范畴去阐释,这也是在 20 世纪七八十年代出现的新摄影理论的背景。不仅仅在美国,英国的摄影高校也注重摄影的全方位教育。伦敦艺术大学开设的摄影硕士学位课程涵盖数码审美广泛及多元的理念、研究实践、屏幕文化、纪实摄影、动态与静态图像、哲学、行为、声音、写作与电子艺术。

摄影教育在视觉文化的背景下的教学目的应该有更深远的含义。学生通过摄影教育的学习后,不仅应该掌握摄影技术与摄影理论的知识,更应该拥有一定的社会学,传播学与哲学知识。对视觉权力的建构,性别文化,影视文化等有一定认知。摄影教育应该让学生更好认知这个社会。

人工智能摄影的潜在危机

当然人工智能摄影也存在一些潜在的危机,在发展的过程中我们也应该从科学伦理的角度,通过法律对人工智能摄影的发展做出一些限制。类似GANs的技术在进行深度学习网络图片时,如果大量学习了不良黄色图片,就可以自主或在人为的操纵下生成虚拟的黄色图片。

此外,当人工智能图片大量进入我们生活中时。如果图片缺乏或故意虚构拍摄信息和背景信息,将会对我们理解照片,获取知识产生困扰。如果人工智能图片生成技术被图谋不轨的人所利用,他可以很容易实施欺骗活动。

当然,摄影图像如实指涉现实的时代已经离我们远去。我们面对摄影图像没有必要将其与真实环境完全等同。未来的我们看到一张照片时应该时刻保持着一颗怀疑之心。

结论

总之,人工智能这个词我们必须要用理性的方式去面对。短期内,人类很难制作出强人工智能的机器人,我们没有必要兴奋于市面上一些类似科幻小说的人工智能导论书籍。但同时,人工智能也的确极大地改变了我们的生活,取代了部分传统的工作。

摄影是人工智能领域首先涉足的领域,因为机器必须会摄影,它才能够“看”见世界。在这样的背景下,那些拍摄流程高度流程化、规范化的摄影,那些仅仅只是追求视觉美感的摄影会率先被人工智能所取代。但是由于机器的局限性,也就是它无法具有思想。因此关注身体与自我生活的私摄影将得到进一步发展。人工智能摄影不是颠覆人类的摄影活动,而是促进人更好地用摄影表达思想。在这样的背景下,摄影理论与摄影教育也应该转向更具有开放性和前瞻性的视觉文化研究领域。只有人工智能摄影技术与理论都完善的背景下,我们才能更好利用这门新技术。人工智能摄影研究必须综合摄影理论、视文化理论、科技哲学理论等多种学科知识。因此未来的摄影理论者更应该打破摄影学科的界限,从多学科的视野进行研究。这对摄影理论研究者既是挑战也是机遇。

  

参考文献

[1] 郭沅东. 关于人工智能的哲学思考[D]. 哈尔滨理工大学, 2017.

[2] 周浒. 人工智能技术冲击下的新闻摄影及其应对策略[J]. 湖南大众传媒职业技术学院学报, 2017(6):25-27, 71.

[3] 前沿经济学人. 2018年婚纱摄影行业发展现状与趋势分析 行业市场规模增长趋缓[EB/OL]. (2018-06-15)[2018年7月21日]. http://m.sohu.com/a/235923459_100186158.

[4] 徐一峰. 生成对抗网络理论模型和应用综述[J]. 金华职业技术学院学报, 2017(03):81-88.

[5] 杨光. 人工智能与商业摄影[N]. 中国摄影报, 2017-11-17.

[6] Searle J. The Chinese Room Argument[EB/OL]. (2014-04-30)[2018]. https://stanford.library.sydney.edu.au/entries/chinese-room/.

[7] 蔡曙山, 薛小迪. 人工智能与人类智能——从认知科学五个层级的理论看人机大战[J]. 北京大学学报(哲学社会科学版), 2016(04):145-154.

[8] 翟振明, 彭晓芸. “强人工智能”将如何改变世界——人工智能的技术飞跃与应用伦理前瞻[J]. 人民论坛·学术前沿, 2016(07):22-33.

 


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