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摘要：人工智能作为当下最热门的词汇，自打问世以来就备受多方关注。随着硬件、神经网络架构与大数据算法的全方位高精度的飞速发展，人工智能逐渐与艺术接轨，使传统绘画艺术作品脱离了原来相对单一的创作方式与传播方式，人工智能技术从创作方式，文化价值，传播方式等多个方面逐渐渗透进传统绘画艺术作品，给传统绘画艺术带来了更深层次的变革。本文根据近年来人工智能下传统绘画艺术的发展，对人工智能绘画与传统绘画进行了甄别，提出了人工智能在绘画艺术创作上的新方式以及新的传播方式。从而促进文化艺术更深层次，全方位的发展，同时也对人工智能下的传统绘画的变化与发展给予展望。
关键词：人工智能；传统绘画艺术；艺术审美；大数据
传统绘画艺术从地域上来说可以简单的分为中国传统绘画艺术以及西方传统绘画艺术。中国传统绘画多讲究神韵，跃然纸上的色彩和线条都颇具象征性，画家所呈现出的往往是一种意境。传统的西方绘画在文艺复兴时期达到了鼎盛的状态，从画面结构来说比中国传统绘画更注重科学与现实的结合。透视，几何，材料等概念的灵活运用使画作在画家笔下达到了一种均衡的美。无论是中西哪种绘画都需要借用笔，刀等工具，通过墨，颜料等绘画材料，在纸，木板，织物等平面工具上，通过构图、造型和颜色等表现手法，创造出可视的形象。
人工智能（Artificial Intelligence AI）是一门技术科学，主要研究用机器模仿人类的思维、感知等智能活动，用理论、方法、技术及应用系统使机器能够代替人类做复杂的智力劳动。
传统绘画与人工智能作为人类智慧活动的两个方向有着各自不同的特性，但随着科学技术的大力发展，艺术家与科学家在各自不同的领域越来越意识到两者的共同性。人工智能技术在传统绘画上的应用，把科学技术与传统绘画有机地结合在了一起，为创造和传播传统绘画艺术提供了先进的方式，大数据的支持，为传统绘画领域带来了新变革。
一、人工智能下传统绘画艺术的发展与创作
早期用来表现传统绘画的新媒体方式多采用了数字化复刻绘画，或者通过动漫、电影、摄影等方式来表現。融入人工智能技术后，传统绘画艺术就范围来说仍然属于新媒体艺术的一个组成部分，但却呈现出了多样的变化。
自1973年始，Harold Cohen（画家，San Diego加州大学教授）所编译的电脑程序“AARON”就开始了自动绘画的过程。
2013年，电脑程序“The Painting Fool”，在巴黎举办了展览会，新闻媒体竞相报道，其中部分作品花了多年时间创作。从形式上来说这就是一场传统意义上的艺术作品展。
年初Google旗下的深度学习神经网络研究小组通过算法教会计算机自主创作绘画的能力。Google称其为Deep Dream。本次绘画作品展引来了大批对科技与现代艺术感兴趣的观众。最终，由人工智能创作的绘画被一位专业的拍卖商拍下，最高单幅的价格甚至达到了八千美元。在Deep Dream的创作中主体内容包括了各种天马行空的海景，漩涡；风格奇幻的城堡以及各种拥有三头六臂的动物。从风格上看接近法国的后期印象派，有轮廓但不具体，有缤纷的色彩，但却不是客观物体原来的色彩，然而整幅画面的跃动感却似乎能表达出作者的主观情感。
此外，受众们可以利用公开的代码，编译出属于自己的Deep Dream图像，艺术家的灵感有时来源于对某一物体的想象。Deep Dream正是从这个方面折射出了人类的创造力和想象力。
人工智能创作传统绘画不得不提到两个概念，即深度学习和神经网络。2006年，杰弗里·希尔顿等人提出了深度学习的概念。深度学习是人工智能学科下的一个分支，通过编译教导计算机进行无监督学习，以此来解决深层优化的问题。深度学习概念是目前人工智能像人脑一样处理数据的关键算法。
人工神经网络，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。（百度百科）
Deep Dream中的画作即是由人工神经网络创作，也就是用软件模拟大脑神经元处理信息的方式。软件先要接受大数据训练，通过分析数百万个大数据后才能识别图像中的物体。在Deep Dream创作绘画的过程中，程序先向神经网络输入一张图片，然后由神经网络进行自我调整，软件之前已经有了数据库，神经网络要从中寻找出与数据库中物体相似的地方再进行编译，于是一幅人工智能画作就完成了。
二、人工智能下的传统绘画艺术传播的文化价值
人工智能创作的绘画在传播时呈现了两级分化的局面，一方面有人高价收购人工智能绘画，而另一方面，有人却对这样的迷幻风格难以接受。暂不论人工智能绘画的画作质量，在文化价值上，人工智能绘画是否能算是创作并且富有感染力吗？
绘画创作就其动机来说存在多种类别，有的是有感于情境而创作，作者将情感上的汇集融入绘画作品；有的是为特定目的而创作，比如早期石刻的农耕渔织狩猎图等；还有的画作则是为了宣扬宗教观念，教育宗教信徒而创作。由此可见，在这些创作动机中，既存在单纯表达情感思想的艺术，也有为传播特定信息的艺术，还有为将宗教观念具象化，通过绘画创作更直观的进行表达的艺术。在评论艺术的本质时，有感于情境而作的绘画创作更接近绘画艺术的本质，在这种绘画艺术作品中可能包含了普遍的对人类情感及相关价值观的探索。或许，人工智能下的绘画艺术应该独立成为一个门类，毕竟相较于人工智能的逻辑化、程序化。绘画艺术应是属于人类展现天赋，表达情感的领域。
传统绘画艺术诞生至今，文化价值的体现皆是因为画作中的主体性、不确定性、奇思妙想，抽象感知展现了人类灵魂深处的情感。
三、人工智能下传统绘画艺术的传播
绘画作品具有其独特的传播的功能，首先绘画是一种是具备信息承载能力和传播能力的传播介质。其次，绘画作品中的内在感染力以及受众欣赏过程中能动的二次创作也为传统绘画作品的传播提供了动因。此外，经济基础决定上层建筑，随着人们物质水平的逐年提高，越来越多的人们走进博物馆，美术馆，艺术长廊等多种艺术场所，借由这些渠道了解艺术，欣赏艺术，以此来满足精神需求的增长，由此可见，当下艺术产业领域正受到各方的重视。然而现代社会，艺术生产与艺术消费市场分离的局面，也使传统绘画作品的传播成为必然趋势。 对艺术信息产生情感反馈是人类独有的思维和能力，通过人工智能的神经网络以及大数据分析不仅能创作绘画，还能对传统的绘画艺术作品进行分析判断，继而整理出一套基于大数据分析的传播方案。这样的方案是否可行呢，在当今这个信息爆炸以及媒介去中心化的时代下，越来越多的受众通过各种方式接触到传统绘画艺术，因此当受众面临绘画艺术鉴赏时，便产生了选择障碍。
传统的绘画艺术传播是指在艺术创作和鉴赏阶段所形成的人内信息交流。它的传播模式分为人际传播，把关人推荐和群体传播等。这些传统的传播方式经过多年来的验证确实具有一定的实际意义的，但在针对个体差异上的分类推荐却不是很明显，面对庞大的信息量以及高度差异化的传播需求，如今传统的艺术传播方式，其可行性正在逐渐下降。而人工智能应用于艺术传播，通过云计算可以精确而高效地分析和处理艺术信息。并且通过庞大的大数据资源加强索引优势，速度与精度的大幅度提升正是传统的艺术传播过程中所缺失的。
對于绘画艺术来说，千人千面，每个人都有自己独到的理解，同一件作品可能有的人喜爱，而有的人无感，在海量绘画作品中筛选出针对目标受众的艺术作品，尤其是不具备绘画专业知识的受众在面对诸多绘画作品时，往往会没有头绪，不知如何进行选择和鉴赏。
四、结语
在人工智能传播传统绘画作品时，受众并不纯粹只是受者，而是具备了双重身份，由被动的欣赏者转变为了主动的创作者。借助神经网络，每个人都具备通过绘画表达内心情感的能力。虽然当前的人工智能下传统绘画艺术的发展还存在这一定的不确定性，但是相信随着人工智能技术的高速发展，今后人工智能创作的绘画一定会在现今的绘画领域独树一帜。此外人工智能的神经网络尚不能对所有绘作品充分理解，但是在速度和精度方面却得到了很大的提升，如果再结合当下其他一些完善的学科，比如结合个体信息，设计心理学，消费学，历史学，哲学等多方位的研究。人工智能系统就能根据受众的个人信息等预测处其的欣赏层次以及需求推荐给受众相应的作品。
人工智能使传统的绘画艺术具备了无限延伸的维度空间和各种难以预料的不确定性，颠覆了传统的绘画传播体系，实现了传统绘画艺术最本质的创作与传播。
【参考文献】
[1]陈端端.艺术传播的人工智能应用需求研究[D].东南大学，2014.
[2]刘峰.传统绘画艺术的新媒体传播研究[D].山东大学，2012.
[3]李连德.一本书读懂人工智能（图解版）[M].北京：人民邮电出版社，2016.
[4]李同娟.人工智能能否创造艺术[D].中国传媒大学，2015.
[5]郭全中.大数据时代下的智能传播及其盈利模式，2015（01）：15-19.
[6]江近波.当代新媒体艺术特征[M].北京：清华大学出版社，2016.
[7]马立新.数字艺术哲学[M].中国社会科学出版社，2012.
关键词：人工智能；传统绘画艺术；艺术审美；大数据
传统绘画艺术从地域上来说可以简单的分为中国传统绘画艺术以及西方传统绘画艺术。中国传统绘画多讲究神韵，跃然纸上的色彩和线条都颇具象征性，画家所呈现出的往往是一种意境。传统的西方绘画在文艺复兴时期达到了鼎盛的状态，从画面结构来说比中国传统绘画更注重科学与现实的结合。透视，几何，材料等概念的灵活运用使画作在画家笔下达到了一种均衡的美。无论是中西哪种绘画都需要借用笔，刀等工具，通过墨，颜料等绘画材料，在纸，木板，织物等平面工具上，通过构图、造型和颜色等表现手法，创造出可视的形象。
人工智能（Artificial Intelligence AI）是一门技术科学，主要研究用机器模仿人类的思维、感知等智能活动，用理论、方法、技术及应用系统使机器能够代替人类做复杂的智力劳动。
传统绘画与人工智能作为人类智慧活动的两个方向有着各自不同的特性，但随着科学技术的大力发展，艺术家与科学家在各自不同的领域越来越意识到两者的共同性。人工智能技术在传统绘画上的应用，把科学技术与传统绘画有机地结合在了一起，为创造和传播传统绘画艺术提供了先进的方式，大数据的支持，为传统绘画领域带来了新变革。
一、人工智能下传统绘画艺术的发展与创作
早期用来表现传统绘画的新媒体方式多采用了数字化复刻绘画，或者通过动漫、电影、摄影等方式来表現。融入人工智能技术后，传统绘画艺术就范围来说仍然属于新媒体艺术的一个组成部分，但却呈现出了多样的变化。
自1973年始，Harold Cohen（画家，San Diego加州大学教授）所编译的电脑程序“AARON”就开始了自动绘画的过程。
2013年，电脑程序“The Painting Fool”，在巴黎举办了展览会，新闻媒体竞相报道，其中部分作品花了多年时间创作。从形式上来说这就是一场传统意义上的艺术作品展。
年初Google旗下的深度学习神经网络研究小组通过算法教会计算机自主创作绘画的能力。Google称其为Deep Dream。本次绘画作品展引来了大批对科技与现代艺术感兴趣的观众。最终，由人工智能创作的绘画被一位专业的拍卖商拍下，最高单幅的价格甚至达到了八千美元。在Deep Dream的创作中主体内容包括了各种天马行空的海景，漩涡；风格奇幻的城堡以及各种拥有三头六臂的动物。从风格上看接近法国的后期印象派，有轮廓但不具体，有缤纷的色彩，但却不是客观物体原来的色彩，然而整幅画面的跃动感却似乎能表达出作者的主观情感。
此外，受众们可以利用公开的代码，编译出属于自己的Deep Dream图像，艺术家的灵感有时来源于对某一物体的想象。Deep Dream正是从这个方面折射出了人类的创造力和想象力。
人工智能创作传统绘画不得不提到两个概念，即深度学习和神经网络。2006年，杰弗里·希尔顿等人提出了深度学习的概念。深度学习是人工智能学科下的一个分支，通过编译教导计算机进行无监督学习，以此来解决深层优化的问题。深度学习概念是目前人工智能像人脑一样处理数据的关键算法。
人工神经网络，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。（百度百科）
Deep Dream中的画作即是由人工神经网络创作，也就是用软件模拟大脑神经元处理信息的方式。软件先要接受大数据训练，通过分析数百万个大数据后才能识别图像中的物体。在Deep Dream创作绘画的过程中，程序先向神经网络输入一张图片，然后由神经网络进行自我调整，软件之前已经有了数据库，神经网络要从中寻找出与数据库中物体相似的地方再进行编译，于是一幅人工智能画作就完成了。
二、人工智能下的传统绘画艺术传播的文化价值
人工智能创作的绘画在传播时呈现了两级分化的局面，一方面有人高价收购人工智能绘画，而另一方面，有人却对这样的迷幻风格难以接受。暂不论人工智能绘画的画作质量，在文化价值上，人工智能绘画是否能算是创作并且富有感染力吗？
绘画创作就其动机来说存在多种类别，有的是有感于情境而创作，作者将情感上的汇集融入绘画作品；有的是为特定目的而创作，比如早期石刻的农耕渔织狩猎图等；还有的画作则是为了宣扬宗教观念，教育宗教信徒而创作。由此可见，在这些创作动机中，既存在单纯表达情感思想的艺术，也有为传播特定信息的艺术，还有为将宗教观念具象化，通过绘画创作更直观的进行表达的艺术。在评论艺术的本质时，有感于情境而作的绘画创作更接近绘画艺术的本质，在这种绘画艺术作品中可能包含了普遍的对人类情感及相关价值观的探索。或许，人工智能下的绘画艺术应该独立成为一个门类，毕竟相较于人工智能的逻辑化、程序化。绘画艺术应是属于人类展现天赋，表达情感的领域。
传统绘画艺术诞生至今，文化价值的体现皆是因为画作中的主体性、不确定性、奇思妙想，抽象感知展现了人类灵魂深处的情感。
三、人工智能下传统绘画艺术的传播
绘画作品具有其独特的传播的功能，首先绘画是一种是具备信息承载能力和传播能力的传播介质。其次，绘画作品中的内在感染力以及受众欣赏过程中能动的二次创作也为传统绘画作品的传播提供了动因。此外，经济基础决定上层建筑，随着人们物质水平的逐年提高，越来越多的人们走进博物馆，美术馆，艺术长廊等多种艺术场所，借由这些渠道了解艺术，欣赏艺术，以此来满足精神需求的增长，由此可见，当下艺术产业领域正受到各方的重视。然而现代社会，艺术生产与艺术消费市场分离的局面，也使传统绘画作品的传播成为必然趋势。 对艺术信息产生情感反馈是人类独有的思维和能力，通过人工智能的神经网络以及大数据分析不仅能创作绘画，还能对传统的绘画艺术作品进行分析判断，继而整理出一套基于大数据分析的传播方案。这样的方案是否可行呢，在当今这个信息爆炸以及媒介去中心化的时代下，越来越多的受众通过各种方式接触到传统绘画艺术，因此当受众面临绘画艺术鉴赏时，便产生了选择障碍。
传统的绘画艺术传播是指在艺术创作和鉴赏阶段所形成的人内信息交流。它的传播模式分为人际传播，把关人推荐和群体传播等。这些传统的传播方式经过多年来的验证确实具有一定的实际意义的，但在针对个体差异上的分类推荐却不是很明显，面对庞大的信息量以及高度差异化的传播需求，如今传统的艺术传播方式，其可行性正在逐渐下降。而人工智能应用于艺术传播，通过云计算可以精确而高效地分析和处理艺术信息。并且通过庞大的大数据资源加强索引优势，速度与精度的大幅度提升正是传统的艺术传播过程中所缺失的。
對于绘画艺术来说，千人千面，每个人都有自己独到的理解，同一件作品可能有的人喜爱，而有的人无感，在海量绘画作品中筛选出针对目标受众的艺术作品，尤其是不具备绘画专业知识的受众在面对诸多绘画作品时，往往会没有头绪，不知如何进行选择和鉴赏。
四、结语
在人工智能传播传统绘画作品时，受众并不纯粹只是受者，而是具备了双重身份，由被动的欣赏者转变为了主动的创作者。借助神经网络，每个人都具备通过绘画表达内心情感的能力。虽然当前的人工智能下传统绘画艺术的发展还存在这一定的不确定性，但是相信随着人工智能技术的高速发展，今后人工智能创作的绘画一定会在现今的绘画领域独树一帜。此外人工智能的神经网络尚不能对所有绘作品充分理解，但是在速度和精度方面却得到了很大的提升，如果再结合当下其他一些完善的学科，比如结合个体信息，设计心理学，消费学，历史学，哲学等多方位的研究。人工智能系统就能根据受众的个人信息等预测处其的欣赏层次以及需求推荐给受众相应的作品。
人工智能使传统的绘画艺术具备了无限延伸的维度空间和各种难以预料的不确定性，颠覆了传统的绘画传播体系，实现了传统绘画艺术最本质的创作与传播。
【参考文献】
[1]陈端端.艺术传播的人工智能应用需求研究[D].东南大学，2014.
[2]刘峰.传统绘画艺术的新媒体传播研究[D].山东大学，2012.
[3]李连德.一本书读懂人工智能（图解版）[M].北京：人民邮电出版社，2016.
[4]李同娟.人工智能能否创造艺术[D].中国传媒大学，2015.
[5]郭全中.大数据时代下的智能传播及其盈利模式，2015（01）：15-19.
[6]江近波.当代新媒体艺术特征[M].北京：清华大学出版社，2016.
[7]马立新.数字艺术哲学[M].中国社会科学出版社，2012.