对人工智能的风险投资，是目前最火的技术趋势之一，与2012年相比，2016年的投资金额增加了近10倍。虚拟现实和增强现实，有时与人工智能的创业方面有关，也成为一个热门话题，投资AR/VR的资金超过了18亿美元，而在2012年时只有8600万美元。

应用人工智能来解决通常被认为是创造性的任务是具有历史先例的。例如，自20世纪80年代以来，程序生成已被用于绘制纹理、产生3D模型、并且在视频游戏中自动生成大量内容等等。此外，游戏已经为整个AI景观做出了重大贡献。游戏开放商产生的收入允许像Nvidia这样的芯片制造商改进硬件，对经典的Atari游戏研究，成为DeepMind在强化学习方面的突破基石之一。然而，开奖，另外一个问题出现了：游戏是唯一一个人工智能和创造力合并的行业吗？

幸运的是，文化和创意产业不仅仅是游戏。文化和创意产业被定义为其从业者拥有创造性技能、能产生新颖的产品。在2014年，仅仅在英国就产生了841亿英镑的总增值。包括广告和营销、建筑、IT、软件和计算机服务在内的九个行业，让2014年的英国经济比1997-2014年期间增长速度翻了1.4倍。

科技巨头还展示了如何将人工智能应用到创意领域内的各种领域，有人喜欢Amazon、Etsy、Netflix、Spotify这些使用了人工智能、提高了不同内容的创新。同时，其他一些公司，比如微软、IBM、Alphabet、DeepMind和Adobe也正在进一步推动发展，音乐生成、平面设计、甚至烹饪技术，都能看到人工智能技术的参与。

如何让文化受益于人工智能技术

技术领导者渴望将人工智能和创意文化产业结合起来，这并不奇怪。历史模式表明，创意文化产业是采用技术的受益者。例如，以前的工业革命、电气化和工厂，带来了大量的新的文化现象，比如电影院、游乐场、音乐厅等等。同样，人工智能的变革也可以推动文化的产生、传播和新模式。

一般言论都赞成把人工智能应用到文化和创造力中。比如，虽然对人工智能的公众兴趣正在逐渐增加，但当人工智能涉及创造性、文化或艺术相关问题时，人们的兴趣就会激增。关于人工智能的科幻心理惊悚片、编辑照片的app、或者一款人工智能游戏等等，大众都会非常喜欢。

从技术和科学的角度来看，哥伦比亚大学工程教授，Hod Lipson，表示创造力是“人工智能最前沿的部分之一”。机器学习、计算机视觉、自然语言处理和其他领域的进步为我们提供了可以创造性地利用和艺术效果的技术工具。

卷基神经网络让谷歌的深度流算法更强大，它增强了图像中的模式。来自Tubingen的研究人员使用了类似的技术开发了风格转换算法，将图像转换为Monet或Picasso的风格，Prisma之前也是大火了一把。

同时，人工智能研究界的许多人已将它们的注意力转移到生成式对抗网络（GAN）。在努力改进和稳定这项技术的过程中，研究人员创造了偶尔会产生超现实主义的图像算法，艺术家已经开始在他们的工作中采用消费应用程序。至于文本和音乐，循环神经网络的开源让创建说唱音乐、烹饪视频、短片制作等等更加方便。

因此，公众的自然利益和技术进步使得创造性人工智能成为许多公司非常有趣的部门。

当前人工智能的创造性应用

通过分析94家公司和企业，我们可以找到4个独特的人工智能应用到创意产业的例子：内容搜索和发现、个性化、交互和创造性过程增加/自动化。

处理创意内容，对于社交媒体管理者等专业人士来说，是一项艰巨的任务。比如，在YouTube上观看每分钟上传的所有的400多个视频，这是不可能的。人工智能用于发现书籍、电影或艺术作品，被大型公司，比如亚马逊或Netflix，以及像Artfinder的创业公司，都在积极使用。

创造性专业人士的产品进一步发展，并涉及传统意义上是黑盒过程的人工智能发现这块。像FindTheRipple和Oz的创业公司，使得基于参数的导航更容易，比如情绪、主题或病毒式内容。

增加一定程度的个性化是人工智能在文化和创意产业中的另一个应用。作为人类努力之下的产品，文化创意产业产品很难定制。没有艺术家可以在成本低的情况下大量地创造文化创意作品。而机器是可以的，无论通过能创建捕获收听者的增强音乐，还是通过从几个音乐曲目制作的原始混搭，都可以将个性的风味添加到人类创造性的产品中。