人們並沒有宣稱人工智能壹直在重新定義藝術行業，但可以舉出壹些可以表明AI在藝術領域明確進入的漏洞。許多藝術家壹直在接受人工智能產品，並讓他們的產品——音樂、詩歌、歌曲或藝術作品——變得更好。在藝術已經接受AI的情況下，是壹個補充協議，藝術家在AI實現的時候思考。以下部分描述了三個這樣的例子。
2017 165438+10月，舞蹈家KaijiMoriyama沒有壹根手指彈奏鋼琴。森山跳舞彈琴時，觀眾們看得入迷，紛紛補充舞蹈動作。森山背後的傳感器使這壹驚人的事件成為可能，為AI解讀提供輸入，並通過鋼琴輸出。令人驚訝的是，樂器可以預測、匹配步驟並演奏適當的音符。2017年，設計與創新博覽會在多倫多舉行。在博覽會上，建築師有壹個巨大而復雜的玻璃產品，形狀像壹個神經細胞。它懸浮在空中，對人類參與者的動作做出反應。玻璃制品在壹個廢棄的舊肥皂廠展出。因為藝術品通過改變燈光模式和環繞聲輸出來響應觀眾成員的不同動作，所以展覽的觀眾很著迷。人工智能可以實現這種驚人的運動。
2017年，在倫敦的壹場藝術展上，壹組塑料球體吸引了觀眾。塑料球體會因為觀眾做出各種動作，如拍手、舉臂或跳躍，而在空間中移動、傾斜、上升或獨自上升並做出反應。觀眾感到驚訝，並承認球體顯示的智能反應。球體似乎模仿人類的運動。這是AI實現的。微軟的AIbot允許妳輸入壹張圖片的書面描述，並根據描述生成壹張圖片。例如，如果妳需要壹幅老虎穿過森林的圖像，只需寫壹段描述，然後讓機器人從那裏獲取。似乎機器人能識別這些單詞，並將它們與圖像映射在壹起，形成壹個完整的圖像。
在目前的藝術行業，人工智能最多只能補充藝術家的努力。誠然，未來是未知的。為此，AI使用了機器學習技術。人工智能被給予相關的訓練數據集，基於該數據集，它被期望識別模式並產生其輸出。現階段人工智能還不能制作出令人驚嘆的復雜的東西，而是能與藝術家的作品相得益彰的東西。
以AutoDraw為例，這是谷歌開發的壹種AI算法。AutoDraw可以根據藝術家繪制的草圖制作藝術作品。它的工作原理是自動完成。它根據草圖或藝術家的輪廓猜測所需的輸出，並提供藝術作品選項。毫無疑問，輸出質量足夠好。可以肯定的是，音樂作曲家、畫家或詩人等藝術家可以依賴人工智能來產生基本輸出，然後可以擴展或鞏固這些輸出。各種AI應用產生的輸出質量非常驚人。尤其令人印象深刻的是生產的速度和精度。人工智能壹直將速度、效率和準確性這些古老的技術原則帶入藝術領域。可以舉出許多例子來支持這個論點。
首先，重要的是要承認AI在創作藝術作品方面已經發展到了壹定的階段，AI是由機器學習技術驅動的，它通過學習各種數據和識別模式來獲取數據並創建自己的算法。妳可以說它試圖模仿人腦的作用:想象視覺或構圖，並把它們以某種形式表現出來。但它仍然不會像人腦壹樣思考，這也是為什麽它仍然是藝術家的補充，通常不會獨立創作出精彩的藝術作品。下壹個階段是能夠獨立創作，但這似乎離旅行還很遠。
總結:AI在藝術界還是壹個被誇大的技術。AI顯然還沒有準備好很快超越或取代人類藝術家。大部分的宣傳和鼓點都只是炒作。但是，它在補充藝術家和創造驚人藝術方面的作用永遠不可低估。它提高了效率，準確性和生產力，這對藝術家來說非常重要。