人工智能以深度學(xué)習(xí)的技術(shù)為基礎(chǔ)，這幾年的進(jìn)步越來越快。不管是下圍棋的 AlphaGo 將人類棋手打得落花流水，或是快要進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用的無人自動(dòng)駕駛，都讓人見識到：在喊了幾十年后，現(xiàn)在終于看到真正人工智能的時(shí)代來臨了。那么在攝影的領(lǐng)域，它又會帶來甚么樣的影響?

去年有一條相關(guān)的新聞是:迪斯尼研究中心和加州理工學(xué)院正連手研究如何讓人工智能拍攝一場足球比賽。這樣的系統(tǒng)可以讓機(jī)器自動(dòng)去捕捉精彩的足球畫面，例如妙傳或預(yù)判球路等。除了基本的攝影技巧之外，比較難學(xué)的是人類攝影師的經(jīng)驗(yàn)，而這套系統(tǒng)能夠不斷的學(xué)習(xí)改正，找出自己和人類之間的差距，然后去修正以及改進(jìn)拍攝技術(shù)。如果連動(dòng)態(tài)的影片拍攝都能做到這一點(diǎn)，運(yùn)算需求量較低的風(fēng)景、人物、生態(tài)的靜態(tài)攝影當(dāng)然就更不成問題了。

或許我們可以想象未來這樣的畫面：一部具有超強(qiáng)運(yùn)算與通訊能力的人工智能照相機(jī)，透過物聯(lián)網(wǎng)以及云端技術(shù)，與遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)中心聯(lián)系與合作，而數(shù)據(jù)中心又有著龐大影像數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)以及累積攝影經(jīng)驗(yàn)的人工智能來協(xié)助。于是就風(fēng)景攝影而言，機(jī)器可能可以運(yùn)用實(shí)時(shí)的氣象資料，根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)，引導(dǎo)到達(dá)最佳的拍攝點(diǎn)與拍攝角度，完成一張有著絕佳光線、色彩、構(gòu)圖的晨昏風(fēng)景照。甚至說不定連人都不用出動(dòng)，派出無人機(jī)去拍就夠了。就人像攝影而言，那些甚么控光、角度、引導(dǎo)模特兒等等，以后大概也不難追上人像攝影師的水平，全部都可以由機(jī)器或機(jī)器人來完成。到時(shí)，可能連不懂?dāng)z影的新手都可以拍出極為出色的風(fēng)景或人像照片。

好吧，那不然我們?nèi)祟愡€是專注在比較需要實(shí)時(shí)創(chuàng)造力的街頭攝影，或著需要累積相當(dāng)藝術(shù)人文修為的創(chuàng)意攝影吧。不過人工智能也有一個(gè)領(lǐng)域叫做 computational creativity，專門在研究如何運(yùn)用計(jì)算機(jī)來創(chuàng)作藝術(shù)作品，例如繪畫、作曲、寫詩等。現(xiàn)在當(dāng)然還不成熟，不過誰曉得未來的水平不會趕上人類?就攝影而言，那些什么構(gòu)圖的比例、視覺元素的對比或錯(cuò)位、光影的運(yùn)用，甚至畫面的幽默感等，或許都難不倒未來的人工智能。到那時(shí)候，我們攝影師還玩甚么?