人工智能大热，这种趋势也侵袭了艺术创作领域，各种人工智能创造艺术作品的报道频出。人工智能的发展将使一些职业被取代，艺术家这一职业会不会如此呢？

通过对受众偏好的分析，人工智能可以创作出《纸牌屋》，同样的，也可以通过数据分析创造出目前中国流行的类似神曲。然而具有创造力的职业最不容易被取代，真正具有创造力的时尚艺术家会不会被取代呢？

人工智能对艺术创作领域的侵袭 

人工智能对艺术创作领域的侵袭是渐进式的，第一代的侵袭方式，如电脑程序写出的小说《背叛》，这种方式创作的艺术实际上是人把创作的方法交给机器；

接下来，第二代的侵袭方式，如谷歌曾研发的机器学习项目Megenta继成功写诗后又完成了一项创举，即通过神经学习网络创作出了自己的第一首歌曲——一首时长90s的钢琴曲，第二代的侵袭采用的深度学习，这种方式创作的艺术是人把传统答案交给机器记忆学习。 

目前，人工智能对艺术方面进入了第三代的侵袭方式。深兰科技研发了一款DeepVogue人工智能服装设计系统，使用了GAN、VAE等世界领先的深度学习技术和结伴学习方法，具有非线性思维，能欣赏艺术美，能处理2万个彩色像素并且每个像素有1600万种颜色的图片，可自主设计时装，这款系统直接将人工智能转向了难度很高的领域—艺术。

“我们团队研发的人工智能时装设计系统中，运用结伴学习能够准确地抓取时装的特征。基于这些特征生成的时装走秀图的质量要比目前流行的GAN（生成式对抗模型）要高得多。并且模型的参数少，结构简洁，训练速度快。比如结伴学习1个小时训练的结果比GAN1天的训练效果还要好。”深兰科学院一位深度学习科学家表示。

据了解，人工智能生成的时装不是简单地把不同的走秀样本弄到一起合成一张图片，而是系统会自动学习时装设计最本质的知识，发现其中的规律，从而创作出时装走秀图！这样生成的走秀图将不同于任何一个样本，是全新的创作。

不仅如此，在深度学习、对抗学习以及深兰科学院提出的结伴学习和凸集语义等黑科技加持下，这款DeepVogue系统不仅仅具有时装设计功能，未来还可以扩展到其他领域，比如建筑设计、汽车外观设计、工业设计等等，甚至在语音处理、自然语言处理和视频处理中都能大有作为。

    人工智能艺术大有可为

人工智能的参与的确在改变时尚行业，先不说艺术家下岗的事情，采用人工智能技术对时尚艺术方面有诸多益处。

一方面，积累了大量用户购买行为数据和社交网络穿搭图片数据的时尚产业有机会通过算法调整市场与销售策略，提高销量，同时减少库存；

另一方面，一直在被动接受时尚讯息的消费者也将有机会通过人工智能选择和决定属于自己的时尚潮流。

未来的人工智能应用一定会和商业场景相结合，而人工智能在服装搭配推荐上的强大功能将会成为极佳的导购渠道。

相信在不久之后，我们将会拥有全方位私人定制的网络购物商城，商城中的每一件服装都是经过精心挑选搭配，适合我们个人型号、喜好、需求甚至是购买预算的。再结合VR技术，我们可以直接在网站上试穿，真正拥有一个具有我们个人风格的时尚搭配空间。

想到再也不用担心今天的衣服是否得体、配色奇不奇怪，并且可以节省下来早晨挑来拣去衣服的时间多睡一会儿的日子，小编就无比期待。人工智能的发展给予每个人享受原本稀缺的个性化服务资源的机会，也许这就是它的魅力所在吧。