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你见过448亿像素的照片吗？没见过吧？
不瞒你说，我也是第一次见，而且这还是老熟人的照片——《夜巡》。
▲《夜巡》 1642年 伦勃朗
448亿像素是什么概念呢？一台单反相机是上千万的像素，好一点的手机也只有个1亿像素。
而上百亿像素的照片，那清晰度就像是你拿着放大镜贴在画上面看。裂缝，笔触，掉色……统统看得一清二楚。
▲《夜巡》局部细节图
（文末附超清图观看链接）
疫情期间，荷兰阿姆斯特丹国立美术馆以这样的方式带我们“云”看《夜巡》。
因为有了机器学习软件和超分辨率设备（macro-XRF），馆方利用神经网络（注释1）将花了两个多月时间扫描到的528张照片拼接起来，可以实现名画的超高清晰度。
▲《夜巡》扫描现场
当然，这场“全身扫描体检”也是为了后续开展的画作修复工作能够更加准确有效。
这要放200年前，想都不敢想，但随着技术的进步，我们如今也有条件还原并保护几百几千年前的作品，去了解他们的创作过程，用的材料，画的技巧……
▲《呐喊》扫描现场
而进步迅猛的如AI（人工智能），干脆自己写曲作画，干起了艺术家的活。这让我们不禁要问了：
人工智能会反噬艺术吗？
在科技发达的时代，艺术还能走多远？
X光射线不仅能用于身体检测，还对证明艺术品的真伪提供了强有力的支持。
在射线扫描下，艺术家画了多少个图层，颜料用的多了还是少了，都用了哪些颜料……无论过了多长时间，射线都可以分析出来，发现隐藏的各种秘密。
被冠上“疑似梵高作品”的《牧场花地和玫瑰静物》，就在扫描下发现了梵高的笔迹。
▲ X射线下的《牧场花地和玫瑰静物》
再结合梵高书信里提到画有“两个摔跤手”，嚯，没有X光，那世界上又得少了一幅梵高真迹了。
今天，X光在艺术鉴定领域有着举足轻重的地位。一双“火眼金睛”就为作品真正的创作时间、地点提供了线索。
真的假不了，假的也真不了。
除了有双“火眼金睛”，X光等扫描设备还可以像是一台时光机。
同一张画布，只要你想，颜料可以不断涂抹覆盖。我们看到的从来都是画家最终的创作，而往往艺术家最早的绘画意图，或许才是作品背后的真相。
库尔贝《受伤的男人》原来并非出于谋杀或意外，是老婆带着儿子跑了，才难过受了伤。
▲ x光扫描下受伤的男人怀抱爱人
达·芬奇同一张画画了三次，次次不一样。新加入的银鼠是个什么来历？难道是金主爸爸要求加的？
▲ 反射光扫描下的《抱银鼠的女子》
科技的出现让画作的历史被重新改写。
扫描仪器就像剥洋葱一样，展示画作的不同层次，看到里面究竟藏了什么，艺术家又是什么样的：
库尔贝是个很感性的人，达·芬奇画画时总会改变主意……
那些遥不可及的人物，因为科技，走到了我们身边，变得更加有血有肉。
真要说起科技造福艺术，我们传统的古书画一定站在最前排打call。
在传世的过程中，书画纺织品受潮发霉，虫蛀鼠咬，那是家常便饭，如果没有及时修复和妥善的保管，指不定能活多久。
这时候，高光谱分析仪就派上用场了。
就这么一扫，上到所用颜料的矿物原料种类，颜料产地，下到画家们的绘画技法，肉眼看不到的信息，甚至潜在的病害信息，统统收集到位。
▲ 纪录片《我在故宫修文物》
借助扫描技术，文物修复师能够精准选用修复材料，用最小的干预，做到最好的保护，真正实现修旧如旧。
拂去尘埃，抹掉伤痕，文物得以带着千年的岁月和我们重新见面。
▲纪录片《我在故宫修文物》
科技做前哨，为文物测算出最精密的收藏环境和修复条件，也和一代代修复者一同守护着艺术的永恒。
尽管科技复原了艺术最原始的面貌，但超速的发展也令我们为艺术捏了把冷汗。
说来对科技最反感的人，一定得是哲学家本雅明：
“机械复制时代的艺术，带来的是“灵韵”（也翻译作“光韵”）的消失。”
科技的发展，机械化的运作，让今天几乎所有的东西都可以流水线生产。曾经只是博物馆的一幅画作，现在不用去到现场也可以在网上看到，衍生品到处都是。
▲名画被复制印刷到各种衍生品上 图源网络
而这消失的“灵韵”说的不是别的，就是那独一件原作自带的光环，是你站在博物馆里凝视艺术品的瞬间。
听起来有点虚？我们从后台真爱的留言里找到了几个被“灵韵”击中的瞬间：
就像真爱@C说的那样，“不可复制的不止是凝固其中的灵韵，更是朝圣之旅终相遇之时由心而发的完满与喟叹。”
穿越时空的共鸣，是无论未来的VR（虚拟现实）、 AR（增强现实）、AI技术发展到什么程度，都无法完完全全带给你的切身体验。
人机对决的现场，不仅发生在棋盘上，也曾在艺术圈掀起了一股腥风血雨。
一段“西方音乐之父”巴赫的曲子过后，人们还沉浸在悠扬的旋律中，分享着音乐带来的感动，演奏者走了出来——
▲ 戴维·柯普写作的程序“骗过”了所有人
在不知道谁是作曲者时，人们同样可以从程序写出来的音乐作品中得到充满灵魂和情感的共鸣。
▲ 人工智能演奏 图源网络
20世纪以来，除了数位艺术（Digital Art）、装置艺术（Installation Art）、观念艺术（Conceptual Art）等在重新定义艺术，AI的出现更是直接在挑战着艺术分类的边界与极限：
“猜画小歌”背靠谷歌AI的神经网络驱动，在大量数据学习中理解绘画相关的规律、技巧和概念，20s就能从你的笔画中识别物体。
▲ AutoDraw 的学习过程 图源网络
而早在18年的佳士得拍卖会上，AI 画作就拍出了和同场拍卖的29幅毕加索画作中最高价的一幅作品等价，高达300万人民币。
▲毕加索画作与AI画作的拍卖结果
在不知道创作者是谁的情况下，AI也能制作出完全不输大师级别的作品。艺术的价值不再是人类艺术家独有的。低成本、高效的AI正在开启艺术世界的另一扇大门。
而门的背后，等待我们的又会是什么？
500多年前，当人类开始研究起照相技术，画家们也开始了新的尝试。
《戴珍珠耳环的少女》的创作者维米尔就利用小孔成像的方法，“临摹”复刻原物，达到极限的真实。
▲维米尔《音乐课》采用暗箱画法
而当第一台相机出现，它迅速完美地记录对象的技术，让“画得像”的艺术家陷入了尴尬的境地。
艺术完蛋了吗？没有。
莫奈带着印象派出现了，他们追求瞬间的光影变化；然后，梵高丢掉了调色板；再然后毕加索变形了事物的面貌，克洛斯照着相片搞出了超级写实主义……
相机的出现非但没有砸了艺术家的饭碗，反而让艺术家带着变革的心态，实现了绘画创作的更多可能。
今天，通过模仿学习人类的知识成果，人工智能虽然能以最快最高效的方式创造出如假包换的“艺术品”，但毫无疑问，它的成果总是在脱离了创作背景中完成的。
▲ “猜画小歌”的前身quickdraw 图源网络
人类艺术家总是会被周遭的人事物激发，在内心生发出创作的冲动。他们要借艺术说出一个故事，表达一种情绪，去画出他们眼中对世界的理解。
这是人工智能暂时无法到达的盲区。
换个解题思路想，高科技的出现也为艺术家提供了一种额外的工具进行创作，甚至可以跨界合作表演。
▲虚拟歌姬洛天依和著名琵琶演奏家方锦龙、
京剧余派老生王珮瑜同台表演
那些被人类历史铭记的作品和人，它的艺术价值早已超越了那个时代所赋予的所有，而是抵达未来，落在了我们每一个人的眼里心里。
我们不怕技术的日新月异，期待科技和艺术在新时代碰撞出更多美好的事物，也期待着或许有那么一天，展馆里摆放了许多见都没见过的作品。
然后我们会在一幅不大不小的作品前停下脚步，微笑地说一声——欢迎你，AI艺术。
*注释1：神经网络（Neural Network, NN）是一门机器学习技术，也是深度学习的基础。它是一种模拟人脑神经网络结构和功能的数学模型或计算模型。
*《夜巡》完整版高清大图观看链接：
,0.000&r=0.4616,0.4089,0.0692,0.0331&i=Rijksmuseum/SK-C-5/SK-C-5_VIS_20-um_2019-12-21
*参考资料来源
《论人工智能“创作”物的版权保护》邱润根，曹宇卿
《技术对艺术的颠覆: 艺术分类的新维度》蓝凡
《448亿像素，荷兰国宝级名画高清重生！》牛婉杨、朱科锦
《揭开达芬奇〈抱银鼠的女子〉的密码：或存三个版本》 何建为（编译）
《艺术家藏在画里的小秘密 都被X光揭穿了》 YT新媒体
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