人工智能之于美术高考

            对人物头部的造型结构以及透视规律缺乏了解 画画上没有反映出合理的造型比例关系和肌肉的生长规律，对内在结构理解的不足使得画面外在形象显得像一张空洞的皮囊，或某些骨点、肌肉或器官的位置不准确。这是造型结构知识的不足造成的。

             在作画步骤方法上的不足 表现为画面表达过程中的缺乏条理，程序混乱。这当然会对画面效果产生不利的影响。这首先可能同观察方法的缺陷有关系，比如不知先取大后取小，先整体后局部，在没有确立整体关系素描基础时过早陷入细部描绘，结果不得不花较大力气做调整修改。此外，也可能由于在乎时练习中不够注意养成较好的作画步骤习惯，对处理事情缺乏把握轻重缓急的分析和程序方法。这反映出一种作画经验的缺乏和表达方式的不够成熟。

          近来，随着精彩纷呈的跨年展和热闹的迎新活动余热褪去，美术高考成为时下美术圈最热的话题。

总的来看，除了强调绘画的基本功之外，各大美术院校的考题力图求变，在框架范围之内规避套路化的应试。如果进一步看，在此基础上还出现了两个方向的演变趋势，这里暂且称之为传统型题目和创新型考题。

         相较而言，以国美为代表的院校，出题相对传统，操作性强，这类考题在几大专业美术院校中占大多数。而央美的考题注重创造性和考生的知识能力运用，尤其是视野考察，需要对当下社会人生有更多关注。形式相对新颖自由，但这类题型的院校还是占少数。经过多年的调整和磨合，美术高考题目总体偏向综合素质考察，由技术性向思想性，由单一性向综合性考察，无疑是一种巨大进步，也符合美术人才培养的客观规律和现实诉求。

        笔者以为，除了高等美术教育资源有限的原因之外，让高淘汰率成为常态恰恰是保证高等美术教育质量的重要途径之一。

从艺术院校角度看，艺考人数的增长，促使卖方市场在选拔高等美术人才时有了更多的选择。出题不套路化，选拔录取标准上也不惟技术论，多注重学生思想和综合素养的培养是高等美术教育本该有的正确方向，所有工作只为高端美术人才培养奠定坚实基础。

            言及美术创作领域，很容易让人想到去年7月英国进行的机器人艺术大赛和9月法国的人工智能作画，且作品被成功拍卖事件。

          在笔者看来，发生在艺术领域的这些事件，其分量超过了2017年阿尔法狗打败人类顶尖棋手，它们的意义在于人工智能开启向艺术创作进军的第一步。加上微软机器人小冰的诗歌创作等多起新闻，我们切切实实地感受到了人工智能不仅进入我们的生活，并且已经加快进入艺术领域的步伐，美术圈首当其冲。

          尽管目前为止人类的判断偏向艺术无法由机器人从事，但最起码它一定程度上削弱了我们口口声声宣称的人工智能时代里，惟有艺术创作不可取代的自信。无论是传统绘画还是现代艺术，人工智能已经都能够涉猎，这给美术创作提出了时代性的命题：我们将来需要怎样的艺术创作和怎样的美术教育？