計算美學正在以它的方式試圖破解「創造力」「主觀性」「獨特性」等美學以及相關藝術領域的問題。
鑑於AI與日俱增的重要性，它一直是學界中的一個熱門話題，在美學以及藝術創作等有關「人類獨有的創造性」領域的爭論尤為激烈。
計算美學的歷史
計算美學已有很長的歷史，早在1928年數學家伯克霍夫（G. Birkhoff）就表述了美學度量（M）的概念，並將其定義為順序（O）和複雜性（C）之間的比率。這個公式通常被表述為M=O/C，即Measure=Order/Complexity。伯克霍夫將其應用於評價令人愉悅的多邊形和優雅的花瓶，由於涉及計算方法，因此被視為計算美學的開端。這個公式表達了一個人在通過集中注意力（C），但又實現某種愉快的和諧（O）而付出努力時所獲得的美的體驗。儘管伯克霍夫的觀點並未獲得所有人的認同，其思想還是為美學研究開闢了新的天地，並被各個研究者所繼承。德國哲學家本斯（M. Bense）對現代計算美學有著奠基性的作用。他結合了伯克霍夫最初的美學測量概念與香農（C. Shannon）的資訊理論，提出了信息美學（Information Aesthetics），這是美學理論與計算機理論的首次結合。本斯主張美學可以與AI這一新興學科聯繫起來，從而提出了生成美學（Generative Aesthetics）和抽象美學（Abstract Aesthetics）來評估新的人工生成藝術。但由於過度依賴AI理論，信息美學經常被批評為是「不自然的」。1993年，斯查（R. Scha）和博德（R. Bod）在他們的論文中對前人的工作進行回顧，並首次使用了計算美學（Computational Esthetic）一詞命名此領域。作為學科的補充，萊頓（M. Leyton）在20世紀90年代創辦了國際數學與計算美學學會（IS-MCA），匯集了世界各地的計算機學家，研究涵蓋了計算機輔助設計和製造、機器人運動設計、藝術作品分析、科學理論構建和推理及軟體設計等領域，推進了計算機和AI學界對設計對象與美學計算價值的關注。
AI入侵藝術領域
近期，由OpenAI開發的深度學習模型DALL-E在實踐上推動了計算美學研究，並在AI、美學、藝術從業者中引起了極大的爭論。DALL-E使用自然語言描述生成數字圖像，並能對圖像實現風格轉移，比如把梵谷的畫風運用到任何一張圖像上從而生成出全新的圖像。2022年4月，OpenAI宣布推出DALL-E 2，這是一款後繼產品，旨在結合藝術作品的概念、屬性和樣式以更高的解析度生成更逼真的圖像。DALL-E 2作為目前最好的AI藝術創作工具，它的作品不僅更加真實，而且能在仿真的場景下創作出本不存在的事物。目前，作為理性機器的AI藝術創作已經在學界引起了廣泛的熱議，DALL-E、Stable Diffusion等創作工具招致了除AI研究人員以外的廣泛批判。這些批判可以主要分為三點：認為AI不懂得什麼是藝術和美；捍衛藝術的人類獨特性；藝術創作涉嫌抄襲和套用的問題。許多插畫師和藝術行業從業者已經感受到了來自AI的威脅，並試圖在比較中得出人類藝術能更勝一籌的結論。（社會科學報社融媒體「思想工坊」出品 全文見社會科學報及官方網站）