編輯｜楊文

《莊子?人間世》中有這樣一則小故事：

南伯子綦在商地的山丘游玩時，見到一棵異常高大的樹，樹冠能遮蔽上千輛馬車。他本以為此樹必有奇特用處，卻發(fā)現(xiàn)它的細枝彎曲不能做棟梁、樹根開裂不能做棺槨、樹葉舔之爛嘴、氣味嗅之讓人癲狂三日。

子綦由此發(fā)出感慨：此果不材之木也，以至于此其大也。翻譯過來就是，這棵樹正因 「毫無用處」，才不會被砍伐，得以長成這般參天巨木。

而當我在谷歌 Arts & Culture 網(wǎng)站閑逛時，發(fā)現(xiàn)這家科技巨頭深得莊子「無用之用，方為大用」的精髓。

鏈接：https://artsandculture.google.com/

谷歌的這些藝術實驗項目，若從商業(yè)角度看，實在說不上有什么直接價值。

既不能像搜索引擎那樣為公司帶來廣告收入，也不像云服務那般能創(chuàng)造現(xiàn)金流，甚至連用戶停留時間恐怕也難以企及主流產品的零頭。

正是這些看似沒啥用的項目，卻藏著谷歌最真誠的人文堅守

今天再次進入這個網(wǎng)站，又發(fā)現(xiàn)了不少有意思的新東西。

比如 2025 年新推出的 Botanic Atlas 項目，這是個交互式的世界植物地圖，收錄了超過 3 萬種植物的標本，我們可以在地圖上看到它們分布在哪兒，還能了解相關知識。

Learning Light 是個虛擬燈光工作室，在虛擬場景里展示光線怎么打、照明原理是什么，通過各種教程和互動工具來琢磨光在藝術和設計中的門道。

Sparky 這個項目則是把日常物品拼成各種腦洞大開的發(fā)明，然后 AI 生成可視化原型。

這些新實驗延續(xù)著谷歌一貫的風格，用技術去拓展人們感知文化的方式。

一張電影截圖，AI 找到 100 年前的同款配色

先來說說 Art Palette 這個頗具詩意的工具。

鏈接：https://artsandculture.google.com/experiment/art-palette/0AEvw1CK-6lCCA

它的玩法很簡單。我們上傳一張照片，或者直接在調色板上選擇五種顏色，系統(tǒng)便會從全球 1500 多家文化機構的海量藏品中，找出與這些顏色匹配的藝術作品。

年紀越大，越喜歡那些花花綠綠的顏色。

我們上傳一張電影《隔壁房間》經典劇照，移動取色器選中五種顏色，點擊「View Artworks For This Palette」。

頁面立馬跳出一堆與這五種顏色相匹配的畫作，每幅畫作下方都標注著色卡，點擊這些畫作還能看到畫作名稱、作者、創(chuàng)作時間、收藏的博物館等介紹信息。

如果我們不小心點到「Explore related content」，還能看到同時期的藝術作品。

再比如，我們繼續(xù)丟給它一張《愛樂之城》的劇照，AI 立馬匹配出相關配色的作品。

這個看似簡單的功能背后，是計算機視覺算法對每件作品色彩的精確提取和機器學習模型對色彩空間的智能映射。

實際使用時會發(fā)現(xiàn)，它能揭示出一些隱秘的聯(lián)系。比如梵高的《鳶尾花》居然和 16 世紀的波斯細密畫、莫奈的睡蓮在色彩上有著某種共鳴；家里的沙發(fā)配色方案可能恰好呼應著某幅文藝復興時期的肖像畫。

測評下來，Art Palette 的準確度相當高，匹配結果往往出人意料卻又在情理之中。

此外，該工具還可以與其他項目進行聯(lián)動。

比如隨意打開其中一幅作品，選擇「PoemPostcard」按鈕，就可以跳轉至這個新項目，從十四行詩、自由體詩、打油詩等 6 種詩歌形式中選擇喜歡的，AI 就能自動生成一首詩歌。

或者選擇「ArtRemix」按鈕，谷歌的 AI 圖像生成模型 Imagen 會根據(jù)描述性的文字提示，隨機生成這幅畫的一個全新版本。

當然，我們也可以點選初始提示詞中高亮部分，來替換提示詞里對應的那部分內容，想改哪里就點哪里，改提示詞就能改生成結果。改好提示詞后，點那個箭頭按鈕就開始混搭。

請勿觸摸藝術品？谷歌偏要把它做成游戲

Don't Touch the Art 則是一款充滿幽默感的小游戲。

鏈接：https://artsandculture.google.com/experiment/don-t-touch-the-art/EwElh6DBf5inTA

它的設計理念頗為反諷。在現(xiàn)實中，我們總是被提醒「請勿觸摸藝術品」，而這個游戲把這條禁令變成了游戲機制。

我們扮演一個在畫廊中自由落體的人，目標就是盡可能長時間地下落而不碰到任何藝術品。

游戲借鑒了那些兒童玩具 Window Walker（也叫吸盤爬窗小人，那些用吸盤在玻璃上慢慢爬的小塑料人偶）的創(chuàng)意，把嚴肅的博物館規(guī)則轉化成了輕松的娛樂體驗。

尤其是與華盛頓國家美術館合作的版本，我們會在躲避達芬奇、委拉斯凱茲等大師作品的過程中，反復觀看這些杰作，無形中完成了一次藝術教育。

這個實驗的妙處在于，它用游戲化的方式消解了藝術的距離感。玩了幾輪之后，我們會發(fā)現(xiàn)自己不自覺地開始注意畫作的細節(jié)、構圖和色彩，因為只有這樣才能在游戲中走得更遠。

原來畫作也有「專屬 BGM」

「One Sound，Two Frames」是一個探索視聽聯(lián)覺的創(chuàng)意游戲。游戲播放一段 AI 生成的音樂，然后我們從兩幅畫作中選出「靈感來源」。

鏈接：https://artsandculture.google.com/experiment/one-sound-two-frames/IQFz5C4K_sgFpg

這個實驗背后的技術頗為復雜，系統(tǒng)先用 AI 分析畫作，生成描述，再用 Gemini 將視覺描述轉化為音樂描述，最后交給 Lyria 生成音樂。

隨著關卡推進，兩幅畫作會越來越相似，挑戰(zhàn)也越來越大。

這個由谷歌 Arts & Culture Lab 駐場藝術家 Emmanuel Durgoni 與 DeepMind 研究工程師 Timo Denk 合作的項目，模糊了視覺藝術與聽覺藝術的邊界。

AI 能如此細膩地捕捉畫作的「情緒」和「氛圍」，并轉化為音樂語言。游戲的設計非常用心，音樂生成的質量出人意料地高，有時候即便猜錯了，也會覺得另一種匹配同樣合理，這恰恰說明了藝術闡釋的開放性。

畫技爛到爆，但 AI 給配的音樂居然還挺好聽

Musical Canvas 則是一個「給畫配樂」的工具。

這是由駐場藝術家 Simon Doury 創(chuàng)作的實驗，把繪畫和音樂創(chuàng)作合二為一，讓即便沒有音樂基礎的人也能體驗作曲的樂趣。

鏈接：https://artsandculture.google.com/experiment/musical-canvas/6AF2kMdrQhI4tQ

我們在數(shù)字畫布上隨意涂鴉，Gemini 會即時評價該作品，然后用 MusicLM 生成一段與之匹配的配樂。

畫技實在有限，但 AI 生成的音樂還是蠻好聽的，也符合涂鴉的氛圍。

我們還可以添加視覺濾鏡，比如「像素化」會讓音樂帶上 8-bit 游戲的風格，「老電影」濾鏡則會增添黑膠唱片般的質感。

Musical Canvas 的樂趣在于它的不可預測性，我們永遠不知道下一筆會帶來什么樣的音樂變化。

谷歌的人文堅守

將這些項目串聯(lián)起來看，我們會發(fā)現(xiàn)它們有一個共同點，都是在用技術消解藝術與大眾之間的隔閡

回到開頭那棵櫟樹的故事。谷歌的 Arts & Culture 實驗項目，何嘗不是另一種「不材之木」？

在商業(yè)價值至上的科技世界里，它們顯得格格不入，不向用戶收費，也不在網(wǎng)站上直接投放廣告，既不產生利潤，也不符合增長邏輯。它們存在的意義，似乎只是為了探索技術與文化結合的可能性，為了讓更多人能以自己喜歡的方式接觸藝術。

它們不急于證明自己的價值，不焦慮于用戶留存率，只是安靜地生長，等待那些愿意駐足的人。

當我們在這些實驗中找到靈感、收獲快樂、拓展認知時，會發(fā)現(xiàn)這種「無用」恰恰是最大的「有用」。

在這個萬物皆需變現(xiàn)的時代，谷歌用這些藝術實驗告訴我們，不以功利為目的，反而能抵達更深遠的意義

謝謝谷歌的「不務正業(yè)」，還愿意為這些不賺錢的 AI 藝術實驗「浪費」時間。