如何与机器人画家扳手腕？
--陆兴华评汪建伟最近的四个绘画作品
一、如何将深度生物-地质风景搬进当代绘画？
《行于泥浆》之1要带观众去直面寒武纪以来的5.48亿年这一深度地质时间。如何让这一地质时间进入画面空间？汪建伟叫计算机或机器人绘画程序在深度学习之后建模出来，他再画到画布上，然后动用他的人类绘画智能将它变成一幅人工智能时代的人类绘画。
这幅画是人机感应的产物。是人类绘画智能主动居有、利用了机器学习的成果。这是人类画家先叫计算机深度学习，叫它动用天量参数后得得出这一生物进化的深度历史风景，再用人类的绘画智能将它回收、制作成风景。
这很有可能是人类世艺术在中国的开山之作。这幅人类世绘画：是在气候变化中画风景，命令计算机深度学习，来用天量的参数建模出一种深度历史中的地质风景，用人类的绘画智能将它回收成一幅绘画。
画中的人类世风景是：放在深度时间中，我们往回、往前各看5.48亿年后所识别出的那种风景。在人类世，我们必须直面这一深度风景。今天，人类在全行星空间中的坐落，也使我们直面了这样的深度的地质-生物时空。欧洲500年的艺术史中的世界-历史风景，对我们而言，已变得太浅、太幼稚。当代艺术必须走向这一深度风景。
在人类世，如何制作出新风景?这是当代绘画必须回答的一个问题。汪建伟给我们制作出了什么样的人类世风景、后人类或非人类风景呢?如何才能制作出更有深度、更符合今天的处于气候变化中的人类审美境况的风景呢?
二、扁平主义绘画训练、调制了观众的人类世美学和伦理
计算机在建模时就是以对象为导向的。汪建伟用他的绘画智能，也以对象为导向的本体论作为指引，生生地将计算机的建模现场，变成了一幅人类绘画。
这一建模现场挪用了计算机图像生成所动用的极端的扁平主义视觉，拦截了观众的视线，逼他们直面当前的人工地球上的一地鸡毛，然后再将它画成一幅人类性绘画。在现场，有观众非常不安地惊叫：你看，就连地平线也是上翘的！山峰也像一艘沉船，翘起了尾巴！画面的中心，是一只还未被建模完成的数字大象，它周围还凌乱地堆着建模时未曾被用掉的数码材料呢。画家似乎在演示给观众他将如何将这一凌乱的人工现场变成风景、变成绘画。
这一正被建模的大象所处的人工自然或人工地球，像是刚被开炮炸矿后留下的一处采石场。而这一人工现场与有机自然的接缝，也没有被完全缝合。观众面前的这一支离的人工自然，是位于他们熟悉的既有的人类绘画的本体圈之外的。这是一处人类世风景的制作现场，但也是艺术家自己的绘画深度学习现场。他在学习如何在人工地球上制作出一种人类世新风景。
如果以大象为对象，那么，这个画面就是一架用大象来扁平地搅拌我们的凝视的装置。画家也是以被建模的大象为导向地转动着画布，从各个面向出手来处理画面上的各个对象，逼我们也这样旋转着地来观看它。一开始是计算机视觉在支配着绘画过程：它已用了内在透视，像是在人造卫星的指引下、GPS地来定位每一个画面上的对象。造成的视觉效果是：一个正努力想要降落而找不到地球上的降落点的人类的迫降现场。画面阻挡了观众以自己的地球幻觉、视觉习惯来观看地球表面。但是，画家最后又通过自己的人类绘画智能。
画家先让机器学习走在前面，让计算机建模出人工自然也就是人类世天空下的新风景，再用绘画智能去将它变成一幅新人类主义绘画。这是故意放长线，来钓大鱼。
汪建伟的这一绘画扁平主义游戏对于他自己和对于观众分别意味着什么呢?不消说，这是要服从来自气候变化这一行星现实对于当代艺术的思辨主义式律令：必须使观众也拔高他们自己的观看的难度系数，也必须鼓励他们以更大的组装能力，来重新给自己找到气候变化之下的人类世新风景。这样，艺术家也才能找到继续去做艺术的门道和理由，也才能设法使气候变化下的艺术重新具有当代性。而这正是已故思想家拉图尔再三向我们要求的：在人类世行动者网络中，行动者一抬头，就需要自己给自己的进一步行动制作布景，因为，在人类世的风雨里，地图、国家、宗教和文明制度全都失效了，我们得用最简单的办法来将我们自己绑到地球上，才能成为地球伢子（the Earthlings）了。
汪建伟的扁平主义绘画和雕塑是在训练观众自己也能扁平地理解他们所处的新领土，以便在气候变化中去各自找到自己的北。而他的工作也在演示：绘画是能够训练人类世中的我们与自然、与全行星空间、与它物种打交道时的审美、伦理弹性，从中去搅拌出气候变化之下的人类世风景里的新美学和新道德的。
汪建伟所努力的是：画面上的这种人类世新美学和新道德必须给我们带来新的在家感和精神安慰，必须有助于我们去形成此时的新的集体感性。绘画和雕塑技术必须走出艺术家的个人洞穴，去给人民充当人类世风雨里的桅杆和白帆，成为他们手里的制图术和制作新领土的工具箱。
三、人类绘画智能必须主动挪用、居有计算机视觉生成
《涌现》之1是一幅风景画，是气候变化下我们从深度生物-地质时间的框架内看到的人类世风景。计算机已落实了各个对象在画面上的堆叠效果，装在计算机内的CAD和 CGI这样的画面处理程序，都已默认了透视等手段，能够将对象摆放到完全合理，比人类摆放得更合理。这已是计算机的深度学习的成果。但是，软件和程序只计算出了一个结果，所谓机器人画的画，都是被打印出来的这样一种计算结果而已，还不能叫画。人类画家或人类观众必须使这一计算结果成为画。但是，人工智能时代的人类绘画必须利用这种绘画方面的人工智能，拒绝不能算是办法。
画面上，物的流线和对象的色彩，最初的确是由计算机提示给人类画家的。计算机在这一步上会做得很高明，因为它动用了比人类画家手里多得多的画面参数，考虑了更多、更广大的面向。但在将计算机的建模（simulation）结果搬到画布上去时，画家总已经对建模的结果加以夸张和挪用。人类画家对于计算机视觉智能的深度学习成果的挪用过程里，会发生偶然甚至灾难。在这一个作品里，汪建伟戏剧性地系列地利用了他自己在每一步上造成的偶然和灾难契机，也就是预期了怀特海说的自然在每一步上的分枝，和人类想象在扑出去的每一步上都会造成的新的“成为”。这幅画所演示的是：汪建伟挪用人工智能绘画成果时造成了人类性错误后，他将计就计地从中造成画面上的一层层、一圈圈的新的偶然。
人类手下的画面上总已发生了那一会令计算机崩溃的挪用。而不挪用，就不成人类绘画。比如，画面正上方的那一排小树林或灌木丛，原来是计算机前景里的那条小河的水面的建模，结果却被人类画家认为它更应该是对小树林的建模。于是，补上几笔后，这就将错就错地被当成小树林粘贴到了山坡上。画面正中植物外形的流线的被夸张，并不是立体主义式的降维表达（毕加索线或哪怕马蒂斯线），而是顺着机器人的计算习惯，顺风顺水地进一步帮它夸张了一下。但这么将计就计的过程中，画家自己也一路上造成了各种新的偶然：如前景的右下角的色和线，是由画笔在上方画植被时偶然掉落的色滴而被提示出来，再荡漾、发展出这种绘画效果来的。画家是用他自己在画面上造成的偶然来引导他将蹈入的下一步的偶然，去不经意地造成更多的偶然。而这不就是人类绘画的生成逻辑?用画家的手工的偶然（contingency），去战胜计算机布排出的完美的随机（randomness），不正是人类绘画在人工智能时代的任务?
这幅画已非常清楚地向我们展示了人类的绘画智能与绘画人工智能或机视觉之间的根本分野和它们之间的那些可能的斗争回合。汪建伟在这里的主要工作是：主动用他的绘画智能去与绘画人工智能周旋：利用甚至可以说是剥削人工智能，让它来给出提示，帮人类画家在计算机建模过程中找到更惊世骇俗的色、线，然后再回头在画面上通过人类绘画智能来完全地居有（appropriate）它们。人类智能就应该这样地来居有人工智能的。
在画面上利用这一建模结果时，画家就完全以那一梅亚苏说的“绝对偶然”为导向了：画的动作所造成的偶然，引导了画家在自己的画面上去寻找进一步的偶然，在摆脱了与人的单向关联后，达到了进一步的偶然。绝对的偶然就是使之前的偶然更偶然的那种偶然：就是这幅画的底部的那一人类绘画智能所扑向的色和线的运动中的一层层、一圈圈的偶然：画面上呈现的是在一次次的分枝后冒出来更多、更激烈的偶然。
而画面上的五个圆点，又最终确保了这一画面上的一切安排仍然处于偶然的偶然的状态。它们是马拉美说的骰子一掷，不，五个骰子的一掷造成的后果：事件般的偶然，像天上的星丛之间那样的偶然。艺术家必须在画面上搞定这一偶然。
人工智能时代，绘画何为?汪建伟的操作做出了这样一种具体的回答：绘画智能必须主动利用人工智能的建模能力，但人类绘画智能最后必须无论如何都压倒人工智能建模，居有它，这样，画面才能成立。只有人类智能的最终出手，才能使机器人计算出来的画面成为画。其中的道理是：虽然计算机建模在画面上造成的结果，是足够随机（random, stochastic）的分布，但只有人类的绘画行动，才能造成那一“绝对的偶然”。是画家的动作造成了画面的偶然，也才使计算机提供建模的画面变得偶然，才使建模现场（计算机科学说的以对象为导向的来来回回的堆叠过程）能够成为画。使各种建模成为画，这是人类画家的真正的任务。使不是很像画的一张的画成为画，这是艺术家的工作。这就是汪建伟在工作室里踱来踱去地想要完成、但总很难完成一个画面的原因吧。
计算机的建模是必然以对象为导向的，提供的画面可能已是最佳的也就是说最随机的画面布局，但人类绘画的本质，就在于想要造成画面上的惊天的偶然。德勒兹说的画家自己在画面上造成灾难现场，最后只好努力倒退着逃出来，观众是前来回溯画面上留下的画家的逃逸线的，是像蜘蛛的利用自己的网来逃跑那样的，观众是来追随画家的这一逃逸的。我们能很清楚地跟随汪建伟在画面上的人类绘画智能的逃逸线路的。
问题是：为什么要去借用计算机建模?不得不借的吗?这是因为，人工智能的建模的确能够提供看上去几乎“不可能”的色和线，因为它能动用无数的参数和脚本，来安排画面，来进一步建模。这一借用本身也已是人类世风景的不可分割的部分。一个当代画家不去使用它，似乎也是自大和失职的。可以说，毕加索如生活在今天，也一定会去采摘人工智能提供的这些绘画可能性的。问题是，采摘人工智能的学习成果后，如何去动用绘画智能来进一步将这些建模成果变成绘画呢?这就要求我们回答下面这个问题：人工智能时代，画家何为?
四、人类绘画也是一种深度学习
《涌现》之2中，汪建伟在将计算机建模结果搬到画面时，造成了他自己的人类踪迹的一大片偶然性。边线和两个色块之间的交错处留下大量人类性错误处理。不过，人类画家对此反而大做文章，造成了色彩、线条上的新的偶然性的连绵。在画的前景的右下角，人类画家是根据画上面的内容时掉落的色滴，将计就计地将偶然的事故搪塞、荡漾开来，硬是在裂缝里繁殖出人类绘画的连绵的偶然性的。这一深蓝色块是偶然造成的，但在画面上，画家要使它成为必然。必须的！只有人类智能才能这么来说。
画面上，汪建伟也同时在计算机的深度学习成果上开展他自己的绘画深度学习：要计算机来提示他这个种色彩，这种线条，然后他来大做文章，再对他自己的大做文章进一步大做文章。绘画成了他个人的深度学习的成果对我们的呈现。我们看到的是一个人类画家在计算建模过程中展开他自己的绘画深度学习。
在人类世，我们每一个人也都不得不在自己的本地开展着这样的深度学习了。
哲学家许煜在《递归与偶然》中说，这种人类性的深度学习，是要学着在递归中占先，去找到我自己的新的出发点也就是第三预存：计算机视觉已先暗示我们去感觉的东西，和我们看到它的暗示前就先已能够对它作出反掣，故意不照着它的提示走。[1]绘画是在这一双重偶然之下人类的绘画智能与计算机视处理软件扳手腕后得出的偶然结果。
艺术是我们留的后手，是让我们最后压倒计算机的视觉处理的那一压倒性力量。它总是最后胜出。它必须胜出。
汪建伟的这种思辨主义指引下的绘画深度学习，是中国当代绘画在人工智能时代走出的重要的一步。
五、进一步的反思
人类世艺术的美学任务，根据斯蒂格勒，是通过艺术实践来造成偶然，而在控制论平台上形成新的本地。对他而言，人类世的艺术家的任务，是调节她自己的个体化过程，形成自己的汇存（consistance）/一贯性的规划，也就是做他常说的那一件事:使意外成为必然，事先就预料到意外之物，而将错就错地找到转折点，从而找到一种新的未来。就如许煜说，艺术家是要制作出cosmos，也就是locality，而宇宙和本地都可以通过山水画这样的审美装置来被制作（《艺术与宇宙性技术》，41页）。审美装置帮我们在人类世制作出新的本地。教艺术，在今天是教大家制作这样的审美装置，然后制作出本地。
从这一眼光出发，我们可以说，艺术作品影响观众的个体化过程，是在两个方面:(1)使他们也成为艺术家，(2)帮助他们自己在创作中遭遇意外之物。对此一点，许煜作了这样的理解:艺术家通过她的作品，来敞开自己的一段短暂的跨个体化过程，也就是展示她自己的一段心理-集体个体化历程，来邀观众加入。如果艺术作品是感性技术的成果，如果这种感性技术把认识着的灵魂引入了社会性循环，那么，我们就可以说，艺术家的工作是了促进观众自已的个体化：在控制论平台上作出积极递归，而找到了新的本地。艺术家是这种个体化、这种对本地的寻找的导师。汪建伟的绘画里发生了这种积极的递归、这种敞开。
斯蒂格勒在《感性的苦难》和《人类世里的艺术》等著作中提醒我们：必须在美学领域去重新发明新的知识型，从各种本地性出发，去回应当前的从地球到认识论方面的危机，从而走向本地的再宇宙化。而审美装置将是我们的新的知识型的基础，反映在艺术尤其是绘画领域，这应该被理解为：在人类世美学领域来重新寻找绘画的新的奋斗目标。今天，绘画界却在害怕当前的这种以计算机视觉为代表的控制论技术或机器人绘画，这种害怕和躲避会影响我们去寻找绘画在人类世、在气候变化中需要的新的认识论指引。
汪建伟最近的绘画在这方面大胆走出好几步。他在与计算机视觉打交道的过程中，重新发现了绘画，使绘画对他、对我们观众露出了全新面向。这让他欣喜，也让观众欣喜。这让我们发现：原来，这不是一个机器人画家来争夺人类画家饭碗的故事，而是人类画家用自己的绘画智能在计算机视处理界面上潇洒地去冲浪、重去寻找到自己的本地的故事。
从洞穴绘画到AI绘画，艺术都“依赖新技术来做媒介，来扩张自己，并转而给技术带去更宽的现实（同上，28页）”。但我们使用新技术时总如酒鬼喝酒，要喝到艺术家的那种水平，才能最终摆脱酗酒这一闭环。在积极的反向递归中，我们又能像汪建伟那样反手去挪用人工智能来为自己的绘画服务。
人工智能视觉新技术对今天的绘画到底意味着什么?既然人工智能在每一点上仍都有可能继续变异，绘画的未来对我们而言因此仍是在形式上和本体上都敞开的吗？用Midjourney, Dalle2, FacePlay StyleArt, TensorFlow这样的开源机器学习软件，计算机已经能画出任何名作风格的画，在画之前，就已完成，“画布上的一切在被打印上去之前，就已被看做一个可能性的集合，被精确地计算出来（同上，215页）”。这样看来，人工智能式绘画也只不过是机器人用数据来递归式地改进了自己的深度学习后的成果。没有数据，也就不会有机器人身上的所谓的绘画智能。所以，很荒唐了：如果真有什么机器人画家，那我们得另外去发明出多少个艺术世界、多少种艺术史和多少系列的未知的伟大艺术家，才能凑够一个大数据包，以便让这个机器人画家也能像艺术家那样地原创、出名和流传？
艺术被技术决定，但同样，艺术也有可能改造技术，特别是艺术能将技术带回到原初的存在问题之中。这就颠倒了那一本雅明问题:艺术如何被媒介技术改造？今天，我们都被这一本雅明问题束缚住了。所以，我们也必须同时回应那个海德格尔的问题：艺术如何才能转而去改造技术？这就是汪建伟在计算机视觉建模上做的事：艺术如何压倒新技术地去表现自己？
这就要求我们用艺术去领导知识革命，就是本雅明说的将艺术政治化。也就是:用艺术去生产出新的AR，VR，AI，而不是用后三者去生产出新媒体艺术作品（同上，283页）。这是今天的艺术家都须三思再三思的一个问题。广义的新媒体艺术本身就须走出那一最初建构它的概念框架才对：它作为当代艺术应该如何积极递归这一新媒体呢？对于绘画界而言，这问题是：如何积极利用人工智能，将画画得很当代呢？
计算机视觉建模或人工智能视觉技术反而使汪建伟画得更当代、更当代艺术式了。
金锋工作室编辑