关于 AARON，最能揭示其性质的图像要到完成作品之外寻找。20 世纪 80 年代初的一张照片里，哈罗德·科恩站在波士顿计算机博物馆的高台上，身旁是一幅墙面大小的画。机器绘出的形体向四周铺开，科恩正用手为它们上色。眼前出现的，是一位画家发现自己的工作室又多了一双手；计算机取代画家的戏码退到了画面之外。[3]
这第一印象抓住了要害，也仍有缺口。科恩所做的远超为一台自行想象的机器上色：他写下规则，修订知识库，设计或制造把指令转成墨迹与颜料的设备，判断结果，并决定 AARON 下一步要面对什么问题。AARON 则跨出了被动工具的范围，它在规则之内作出构图决定，生成科恩没有逐笔预先设计的图像。作品就活在控制与意外之间那片尚未安定的地带。
惠特尼美国艺术博物馆称 AARON 为最早用于艺术创作的人工智能程序，并把它视为科恩从 20 世纪 60 年代末一直持续到 2016 年去世的一场合作。[1] 理解这个项目，要从这段漫长历程开始。一项落成后便永远生成同一种可辨识风格的发明，容纳不了 AARON 的历史。它是一套有自身传记的工作室系统——先抽象，继而具象，随后能够处理颜色，最后又回到抽象——每个阶段都为一位老画家的旧问题留下新答案：艺术家必须知道些什么，才能让一道痕迹像图像那样运作？
图像说明：封面是一张来自计算机历史博物馆的真实档案照片；AARON 输出图与示意图都无法替代它。文章的视野覆盖整套工作安排——艺术家、纸张、程序写出的线、绘画机器和手工施加的颜色；这套安排所生成的图像只是其中一部分。[3]
藏在计算机项目里的绘画问题
科恩走向计算机时，早已是成名画家。他带去的是画家的困惑，和工程师为技术寻找艺术演示的思路相隔很远。1968 年，加州大学圣迭戈分校将他聘入视觉艺术系；后来，他参与创立该校计算与艺术研究中心，并担任中心主任。[4] 一场绘画内部的危机把他引向软件。他想知道艺术家如何把知识变成痕迹，一簇线条从何时开始暗示出一个世界，以及这个过程有多少能够明确陈述，多少仍由直觉完成。
早期大型计算机让这项探问步履笨重。程序装在穿孔卡片上送入，隔一段时间结果才返回；这种节奏同画笔触及画布时即时传来的反馈相距甚远，甚至带着几分滑稽。科恩学习编程，辗转使用不同的计算机和语言，到 1971 年已在一次计算机会议上展示早期绘画系统。20 世纪 70 年代初，他把系统命名为 AARON；此后在斯坦福人工智能实验室的工作，又使这个项目逐渐定型，并得以长期延续。[1][3]
需要分清的是，AARON 采用符号 AI。它的视觉能力来自科恩明确写入的知识与行为；海量既有图像训练和从样本中学习风格，都不属于这套方法。科恩编写的内容包括内与外、图与底、近与远等关系，线条如何延续，以及怎样放置形体，才不会让画面坍成一团纠结。随机变化让结果免于重复，然而随机始终在艺术判断划定的范围内运作。[2][5]
因此，AARON 离图像老虎机很远，更接近一名极为特殊的工作室助手；它所受的全部教育，都是科恩试着描述绘画的过程。维多利亚与艾尔伯特博物馆对界线说得很明确：AARON 无法自行学会新技法，科恩必须亲手修改它。[2] 它的自主性从规则写定之后才开始。一次运行之内，它可以作出选择，让制作者意外；从一个版本走向下一个版本，它的发展依旧有赖科恩。
规则必须变成痕迹
科恩的问题同时要求计算进入物质，软件本身只完成了其中一段。线条必须带着尺度、拖曳、压力和略不齐整的边缘落到纸上。早期 AARON 画作由一台名为 Turtle 的小型地面行走机器人执笔完成。后来又有平板绘图仪、机械臂，以及能够混合并施加颜色的大型绘画装置。[3][4] 每一台设备都会改变作品，因为同一道抽象指令经过它们，会转化成不同的物质动作。
Turtle 尤其能说明这一点。它在铺于地面的纸张上移动，让代码变成一场公开表演。1979 年，在旧金山现代艺术博物馆，它当着观众的面在展厅里作画；一幅约 100 英尺长、由 AARON 绘制并由科恩上色的壁画，则把系统的痕迹推到了建筑尺度。[3] 计算没有藏在幕后，结果也没有以神秘打印件突然降临。观众看着一台机器在真实空间中寻找行进方式。
早期画作大体保持抽象：形体分枝、围合、切分、重复，却不指向具体物体。进入 20 世纪 80 年代，科恩扩充了 AARON 的知识，使它能够安排植物、岩石、人物以及可信的空间关系。在 1988 年的论文 How to Draw Three People in a Botanical Garden（《如何在植物园里画三个人》）中，他把研究焦点从照片般的准确度移开，转而追问视觉结构何以让表征开始指向事物。[5]
把身体和花园添加到题材菜单，只是这次变化的表面。AARON 还需要关于肢体如何连接、人物如何站立或坐下、哪些形体可以重叠，以及物体如何占据前景与背景的规则。再现由此成为一次检验：工作室里的默会知识被明确写出之后，能否继续成立。每一个生硬的人物都暴露出科恩描述中的缺口；每一个令人信服的组合，则表明绘画的某个部分已经得到足够清楚的说明，离开他的手也能运行。
颜色改变了分工
许多年里，最清楚的分工是 AARON 画线，科恩上色。封面照片保存的正是这套安排。色彩却远超一道可有可无的收尾：它可以连接或分开形体，把人物推向前方，压低一根线，也可以改变整幅构图的情绪温度。只要 AARON 仍不能处理颜色，绘画的很大一部分就仍留在模型之外。
到 1995 年，科恩已经造出一套既能画线也能施色的系统。计算机历史博物馆描述了大型真空工作台、机械臂、画笔和混合颜料。工作站在夜间生成图像，科恩审阅结果，从中选出一幅交给装置执行。[3] 自动化的范围扩大了，选择依然由科恩掌握；工程也始终在场，软件、纸张处理、画笔选择、颜料和机械臂的伸展范围，共同决定什么能够成为完成作品。
到了这里，关于科恩或 AARON 究竟谁是“艺术家”的简单争论已经解释不了作品。科恩把这段关系比作一间文艺复兴时期的作坊，这个类比很有用，其限度也很清楚：软件仍是软件。[3] AARON 拥有操作上的独立，却没有人的生命、抱负，也没有改写自身目标的能力。科恩掌握这些目标，同时又没有规定最终图像的每一处细节。作者身份分布在不同形式的能动作用之间：提出问题、编码知识、改变构图、赋予物质形态、作出选择，有时还包括亲手上色。
由此产生的作品，意义超过一座技术里程碑的图解。盘绕的植物、奇异的人物和密集画面，都带有系统限制塑成的视觉性格。围绕这些画面不断移动的界线，也可以被看作后效最深的艺术作品。科恩一次次把一项工作——构图、人物塑造、颜色选择——从自己的身体实践移入代码，再观察这次转移如何显露该项工作的内里。
一套有自身传记的系统
大多数工具依据它们能否忠实保存艺术家的意图来衡量。AARON 的价值却在于让科恩的意图变得复杂。它生成的画作数量超过科恩逐幅构想所能达到的范围，产量仍只是表层。这些结果成为他检验图像生成理论的证据。因此，程序既是图像的制作者，也是检验仪器；它一面产出画作，一面暴露背后观念的强处与弱处。
也正因此，项目持续数十年的事实，比它是否预示了今天的文本生成图像软件更为重要。两者的比较具有历史价值，工作方式则有明显差异。今天的生成器通常从大型训练数据集中推断模式，并接受自然语言提示词。AARON 的知识由一位艺术家亲自写入和修订，能力范围狭窄，限制也格外清楚。[1][2] 它面对的风格范围十分有限，只能在科恩煞费苦心向它开放的视觉世界里工作。
这些限制让合作关系变得可读。当 AARON 开始绘制人物、植物或处理颜色，人们可以追问系统加入了什么新知识，科恩又选择交出哪一项工作。机械装置也让计算始终带着物质重量：机器人横过纸面，笔会干涸，画笔伸到边缘，画家跪在地上。智能始终系在物质上。
那张档案照片比一幅光洁的成品更准确地留住了这一事实。科恩仍握有作者身份；他添加颜色的动作也远超象征性的最后润饰。他在自己搭出的回路里工作，回应那些由自己的规则送回、却以未曾预见的方式排列起来的痕迹。AARON 让算法成为工作室的一部分，因为它把编程变成一种延展的艺术媒介——一个问题可以由它携带近半个世纪，始终没有被封死。
来源
- 惠特尼美国艺术博物馆，“Harold Cohen: AARON”——展览概述，涉及软件的起源、形态变化、绘图与绘画机器，以及科恩对这项计划作为合作的理解。
- 维多利亚与艾尔伯特博物馆，“Collection Selection Boxes — Artificial Intelligence”——关于 AARON 作为符号 AI 的机构说明，涉及明确规则与随机变量、自主学习能力的缺失，以及它从抽象线条向人物和颜色的发展。
- Chris Garcia，计算机历史博物馆，“Harold Cohen and AARON—A 40-Year Collaboration”（2016）——梳理计算机、Turtle、旧金山现代艺术博物馆展示、绘画系统、选择过程，以及本文封面所用约 1982 年档案照片的时间线。
- 加州大学圣迭戈分校，“UC San Diego Pioneering Visual Artist Harold Cohen Passes”（2016 年 5 月 12 日）——机构传记，涉及科恩 1968 年到校、领导计算与艺术研究中心、设计绘图设备，以及 AARON 先后经历的抽象、具象、色彩和后期抽象阶段。
- Harold Cohen，“How to Draw Three People in a Botanical Garden”（AAAI，1988）——科恩对 AARON 表征知识的第一手说明，以及他对视觉结构如何产生代表作用的探问。