01 / 索引摘要
Harold Cohen（1928—2016）出生于伦敦，最初以画家和织物设计师身份工作。在成为计算艺术先驱之前，他已经是具有国际展览经历的成熟画家。20世纪60年代末，他在加州大学圣地亚哥分校开始思考：艺术家的构图知识、判断和意图能否被转写为程序？他由此构思出 AARON，并在70年代初为其命名；1973—1975年又在斯坦福人工智能实验室继续发展这一系统。
AARON 属于早期的符号人工智能，而不是依靠海量图像训练的机器学习模型。Cohen 将关于线条、形状、空间、前景与背景、物体尺寸和绘画步骤的知识写成明确规则，再结合随机变量和系统内部的构图反馈生成图像。AARON 不能自行学习新的绘画技巧，但 Cohen 在数十年间持续修改它的知识结构，使程序逐渐从抽象线条发展到植物、人物和更复杂的空间关系。
AARON 的作品不只存在于代码中。Cohen 自行制造绘图仪、地面绘画机器人和自动上色机器，让计算机指令通过笔和画刷落到纸张或画布上；他也使用屏幕、投影和数字打印呈现程序。早期图像多为黑白或由 Cohen 手工上色，80年代中期开始出现可辨认的人物，后期版本则能够在程序中处理颜色。软件、绘图机器、艺术家的持续编程与最终图像共同构成作品。
Cohen 将 AARON 理解为长期合作者，而非单纯工具，也没有把它描述为脱离人的独立天才。其历史意义正在于把“人工智能能否创作”转换为更精确的问题：艺术知识如何被形式化？作者身份位于程序、机器和艺术家之间的什么位置？惠特尼美国艺术博物馆将 AARON 称为最早的艺术创作人工智能程序；它为今天关于生成式人工智能、创造力、代理权与人机协作的讨论提供了重要历史坐标。
- [Whitney Museum of American Art：Harold Cohen—AARON](https://whitney.org/exhibitions/harold-cohen-aaron)：确认 AARON 于20世纪60年代末构思、70年代初命名，以及软件、绘图仪、绘画机器和人机协作的整体发展。 - [Whitney Museum of American Art：AARON’s Beginnings](https://whitney.org/exhibitions/harold-cohen-aaron/art?section=1)：说明 AARON 的符号处理、规则、随机变量、构图反馈及从抽象到具象的发展阶段。 - [Victoria and Albert Museum：Artificial Intelligence Collection Selection Box](https://www.vam.ac.uk/info/collection-selection-boxes-artificial-intelligence)：确认 AARON 是规则驱动的早期符号人工智能，不能独立学习新技巧，并记录机器人、绘图仪、手工上色与后期自主用色等输出方式。
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