大數(shù)據(jù)與美學(xué)新思維

摘要：大數(shù)據(jù)改變了科學(xué)和認(rèn)識的范式，同時也對傳統(tǒng)美學(xué)產(chǎn)生沖擊

和影響。首先是關(guān)聯(lián)思維和計算思維的結(jié)合。大數(shù)據(jù)在人工智能藝術(shù)

中的應(yīng)用，說明藝術(shù)中的關(guān)聯(lián)思維可以被算法所表示。其次是全面性

認(rèn)識與小樣本方法的融合。全面的數(shù)據(jù)帶來了客觀性，使得藝術(shù)從專

家驅(qū)動走向了觀眾和流量驅(qū)動，而人類在小數(shù)據(jù)限制下的“隱喻-聯(lián)想”

能力，也為實現(xiàn)人工智能的“大任務(wù)”提供了可能。最后，大數(shù)據(jù)技術(shù)還

可以融合靜態(tài)思維和動態(tài)思維、定性分析和定量分析、理性認(rèn)識和感

性認(rèn)識等。但是，我們也要警惕“數(shù)據(jù)中心主義”和“數(shù)據(jù)霸權(quán)”，防止大

數(shù)據(jù)造成的審美同一化。我們應(yīng)該提升人們的“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”，用“審美理

性”來限制和引導(dǎo)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。

從古希臘思想家畢達(dá)哥拉斯認(rèn)為“萬物皆數(shù)”，到物理學(xué)家惠

勒(A.Wheeler)提出"一切源自比特”，人們對世界的認(rèn)知似乎

回到原點，然而這里面的內(nèi)涵卻已經(jīng)千差萬別。數(shù)據(jù)是人們標(biāo)

識、衡量和認(rèn)識事物的一種方式，但并非唯一的方式。阿科夫

(R.LAckoff)等學(xué)者提出人類認(rèn)識的金字塔等級：數(shù)據(jù)

(data)、信息(information)、知識(knowledge)、智慧(wisdom)

(DIKW),數(shù)據(jù)處于最基礎(chǔ)的地位，信息、知識和智慧都可以

與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來。然而，過去的人們受制于有限的計算能力，

并不能有效利用數(shù)據(jù)的規(guī)模優(yōu)勢，直到網(wǎng)絡(luò)、人工智能和大數(shù)

據(jù)技術(shù)發(fā)展起來后，“大數(shù)據(jù)”才能為人類所用，并正在改變?nèi)?/p>

熱門網(wǎng)劇《長安十二時辰》中設(shè)想了一種算法——“大案牘術(shù)”，根

據(jù)“大唐卷宗案牘中記錄的各種數(shù)字，就可以準(zhǔn)確推斷真相，預(yù)測未來

有人認(rèn)為這是一種古代的“大”數(shù)據(jù)，但是，這些有賴于人力去查找、推

算和處理的數(shù)據(jù)，能真正稱得上“大數(shù)據(jù)”嗎？實際上，現(xiàn)代“大數(shù)據(jù)”的

數(shù)量，與唐代卷宗數(shù)據(jù)不是一個數(shù)量級。大數(shù)據(jù)不僅僅意味著我們的

數(shù)據(jù)量的極速增加，而且大數(shù)據(jù)主要有三個方面的特征，簡稱為“3V”，

即數(shù)量(volume)大，種類(variety)多和速度(velocity)快。大數(shù)據(jù)

技術(shù)的出現(xiàn)，其基礎(chǔ)在于我們處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力的提升，以及我

們對大規(guī)模數(shù)據(jù)的認(rèn)識發(fā)生了根本的轉(zhuǎn)變。學(xué)者認(rèn)為，相較之前的小

數(shù)據(jù)時代對少量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)以及因果性的重視，大數(shù)據(jù)更加重視相關(guān)性、

全面性和復(fù)雜性。

圖靈獎獲得者格雷(J-Gray)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)讓科學(xué)范式進(jìn)入第四階

段——“'數(shù)據(jù)密集型’科學(xué)范式”，與之前的三種科學(xué)范式——經(jīng)驗的、

理論的和計算的范式——不同，第四范式統(tǒng)一了理論、實驗和模擬。

大數(shù)據(jù)不僅改變了科學(xué)和認(rèn)識的范式，也在文化和藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了極

大的影響，如網(wǎng)飛(Netflix)公司重視對觀眾的觀影習(xí)慣和審美偏好的

數(shù)據(jù)調(diào)查，抖音等APP則根據(jù)觀眾的點擊率進(jìn)行針對性的推送等。因

此，大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，也勢必對文化藝術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生影響，沖擊傳統(tǒng)

的文藝研究和美學(xué)思維。下面，我們就來看看，大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)美學(xué)思

維產(chǎn)生了哪些沖擊和影響。

一、關(guān)聯(lián)思維與計算思維的結(jié)合

20世紀(jì)初，哲學(xué)發(fā)生了“語言轉(zhuǎn)向”，這對美學(xué)也產(chǎn)生了極大的沖

擊。哲學(xué)家維特根斯坦(LWittgenstein)在其前期作品《邏輯哲學(xué)導(dǎo)

論》中認(rèn)為人類的思想是世界的圖示，兩者有一一對應(yīng)的關(guān)系，可以

用語言(命題)和邏輯符號來表示世界中存在的事實。同時，維特根

斯坦認(rèn)為美學(xué)、倫理學(xué)等屬于虛假命題，是無法用語言言說的，因為

這些命題沒有真值。事實上，美學(xué)命題是否有真值、是否可以表示為

真值函項，與美學(xué)命題是否有意義并不等同，因為美學(xué)和藝術(shù)等問題

是非常復(fù)雜的集合和系統(tǒng)，是非收斂的、非二維的。阿多諾(T.Adorno)

認(rèn)為，藝術(shù)中蘊含“真理內(nèi)涵"(Wahrheitgehalt)——它是有歷史和社

會維度的。因此，美、藝術(shù)這些概念，都是一種“星座(”Konstellation),

隨著歷史和社會的發(fā)展而不斷變化。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使得我們可以重新考量藝術(shù)、美和情感等概念。

信息論認(rèn)為，世界上的一切事物都是有信息的，信息可以表示為數(shù)據(jù)。

那么，數(shù)據(jù)也可以成為表示世界的一種最基本的圖示，不過這種圖示

并非是維特根斯坦式的靜態(tài)圖示論，數(shù)據(jù)和世界并非是一一對應(yīng)的映

射關(guān)系，而是一種動態(tài)的、復(fù)雜的“同構(gòu)關(guān)系”。大數(shù)據(jù)研究表明，這種

“同構(gòu)關(guān)系”是可能的。不過這種共同的"結(jié)構(gòu)”是什么，現(xiàn)在還說不清楚，

因為大數(shù)據(jù)本身就是一種復(fù)雜性數(shù)據(jù)的集合，大數(shù)據(jù)之間、大數(shù)據(jù)與

事物之間并非是一種明確的、單一的因果關(guān)系，而是復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系。

因此，“我們的思想發(fā)生了轉(zhuǎn)變，不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而

關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系(correlation)”。

相關(guān)性與因果性既有聯(lián)系又有區(qū)別。有學(xué)者認(rèn)為，因果關(guān)系是一類

相關(guān)關(guān)系；有人則認(rèn)為，相關(guān)關(guān)系是因果關(guān)系的派生，是一種“因素關(guān)

系”，相關(guān)關(guān)系適合定量研究，因果關(guān)系適合定性分析，兩者需要結(jié)合

起。相較于因果性，藝術(shù)思維更重視事物之間的相關(guān)性，這種相關(guān)是

藝術(shù)形象、物象、文化以及情感之間的關(guān)聯(lián)，如白云與蒼狗之間是形

象的聯(lián)系，再由白云、蒼狗想到歷史變遷，則是形象與文化、情感之

間的聯(lián)系。形象之間的聯(lián)系可能是聯(lián)想的、想象的、象征的或者比喻

的，這些聯(lián)系是相關(guān)的，但未必有因果聯(lián)系。葛瑞漢(A.Graham)認(rèn)為，

關(guān)聯(lián)思維(correlativethinking)是“藝術(shù)中的創(chuàng)作和欣賞活動”，它與科

學(xué)思維差距很大，但是也并非與真理無關(guān)。藝術(shù)的這種思維方式包含

了復(fù)雜的關(guān)系，包含了時間-空間、歷史-社會的維度，例如梅、蘭、竹、

菊象征著君子的品格，即將植物的自然屬性(忍耐嚴(yán)酷環(huán)境)與君子

的社會屬性(道德品質(zhì))進(jìn)行了聯(lián)系，這種聯(lián)系背后是歷史文化的積

淀。

長期以來，我們認(rèn)為這種藝術(shù)的關(guān)聯(lián)思維是無法解釋的，更別說對

之進(jìn)行表示和計算。柏拉圖將頌詩人的藝術(shù)活動視作一種神秘的“迷狂”

狀態(tài)，康德則認(rèn)為藝術(shù)不像科學(xué)那樣有規(guī)則可供學(xué)習(xí)，藝術(shù)需要的是

“天才”。然而，大數(shù)據(jù)和人工智能的出現(xiàn)正在改變?nèi)藗儗λ囆g(shù)關(guān)聯(lián)思維

的認(rèn)識。例如，Netflix在制作電視劇時，就運用了大數(shù)據(jù)來調(diào)查和研

究觀眾的審美心理和偏好，其出品的影視劇如《紙牌屋》和《麥克白》

的海報封面上有著相似的深色背景色調(diào)，以及象征著權(quán)力與殺戮的帶

血的手。在Hadoop峰會上，網(wǎng)飛的技術(shù)人員認(rèn)為，通過大數(shù)據(jù)對色

彩的分析可以“測量客戶之間的差別”。這些數(shù)據(jù)可以幫助公司分析客

戶對不同色彩、情節(jié)、人物和故事的偏好。

藝術(shù)形式和審美偏好被算法化的同時，還體現(xiàn)在人工智能藝術(shù)上。

微軟小冰程序通過學(xué)習(xí)大量的詩歌作品而學(xué)會了寫詩，CAN(creative

adversarynetworks)系統(tǒng)、GoogleDeepdream程序、清華"道子"程

序可以生成油畫和中國畫作品。這些人工智能程序通過深度學(xué)習(xí)

(deeplearning)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實現(xiàn)了對人類藝術(shù)的模仿。雖然人

們還不清楚人工智能是如何掌握這些藝術(shù)規(guī)律以及這些規(guī)律到底是什

么，但是，我們已經(jīng)可以用程序和算法來表示與生成藝術(shù)，這是不爭

的事實。關(guān)聯(lián)思維還體現(xiàn)在人們的情感和與對象的聯(lián)系上，比如不同

"情感計算(affective

computing)正是通過將這些藝術(shù)形式與情感的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行對照，來

尋找兩者之間的聯(lián)系。大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在審美和藝術(shù)上的運

用表明，我們的美學(xué)思維也應(yīng)該吸納計算思維。計算思維的“本質(zhì)是抽

，，

大數(shù)據(jù)時代，那種認(rèn)為藝術(shù)是無法認(rèn)識、更無法被算法化的傳統(tǒng)美

學(xué)觀點受到了挑戰(zhàn)。人們的關(guān)聯(lián)性(相關(guān)性)思維也是內(nèi)含著復(fù)雜的

邏輯和因果規(guī)律的，只不過這種規(guī)律是非線性的、動態(tài)的，包含了大

量的數(shù)據(jù)，人的大腦無法處理這些數(shù)據(jù)，所以將之神秘化。當(dāng)我們的

計算機(jī)和人工智能可以處理和學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)之后，藝術(shù)中的一些關(guān)聯(lián)

性也就可以被算法化。同時，大數(shù)據(jù)也告訴我們，不要單維的、線性

的、固定地看待數(shù)據(jù)之間、事物之間的關(guān)系，正如專家所說，大數(shù)據(jù)

所用到的“聚類算法”不是線性或?qū)?shù)曲線式的規(guī)模，而是立方級的規(guī)

模，因此很多算法會失效。

因此，未來的美學(xué)將走向關(guān)聯(lián)思維和計算思維相結(jié)合的階段，新的

實驗美學(xué)、信息美學(xué)、神經(jīng)美學(xué)、人工智能美學(xué)等流派就是這種趨向

的代表。信息美學(xué)認(rèn)為審美信息是可以計算的，神經(jīng)美學(xué)則將美學(xué)規(guī)

律與人腦、神經(jīng)系統(tǒng)的動態(tài)表征相結(jié)合，都試圖用科學(xué)計算的手段來

揭開藝術(shù)的神秘面紗。

大數(shù)據(jù)除具有復(fù)雜性之外，全面性也是其重要的特點，這種全面性

包含數(shù)量上的全面以及結(jié)構(gòu)上的多樣。在小樣本時代，人們對于樣本

的選擇以及找出樣本之間的關(guān)系成了至關(guān)重要的事，因此，對個人的

主體認(rèn)知水平和主觀判斷依賴較強，而大數(shù)據(jù)的全面性意味著我們可

以考察絕大部分對象的情況，而不需要有限地選取對象，這樣也就在

某種程度上避免了個人選擇和判斷帶來的主觀性。

康德認(rèn)為，審美判斷的基礎(chǔ)是個體，個體通過“共通感”而將這種判

斷上升到普遍性，這種“共通感”是一種主觀的情感而非客觀的原則?？?/p>

德希望用這種曲折的方式使主觀的審美判斷同時具有普遍性和客觀性，

避免將審美判斷建立在心理學(xué)基礎(chǔ)上?？档伦穼さ钠毡樾允且环N先天

的普遍性，是絕對可靠的真實，而大數(shù)據(jù)的全面性是一種經(jīng)驗上的普

遍性，是對真理的極限逼近。但是，我們知道，絕對真理是從未得到

確證的?？档绿岢龅倪@種“應(yīng)當(dāng)?shù)摹睂徝榔毡樾詴r，忽視了人的審美判斷

的社會的、歷史的基礎(chǔ)，以及判斷的個體差異。阿多諾則指出，審美

判斷和人的認(rèn)識圖示都可能會被社會和歷史所影響，從而發(fā)生改變。

但是這些社會-歷史維度的加入，使得人們的審美判斷和偏好具有復(fù)雜

性，這種復(fù)雜性只有通過大數(shù)據(jù)分析才能加以解釋。因此，正是因為

大數(shù)據(jù)的全面性，使得客觀性得到了保證，機(jī)器分析代替了個人選擇。

雖然大數(shù)據(jù)本身具有客觀性，但是設(shè)計算法和分析大數(shù)據(jù)仍然具

有一定的主觀性，例如網(wǎng)飛公司通過大數(shù)據(jù)分析，為《紙牌屋》選擇

了的最合適的導(dǎo)演和主演，但是為什么是選擇導(dǎo)演和主演，而不是選

擇故事或者服裝等其他方面，這就是設(shè)計者的主觀意愿。另外，一部

影視作品也不僅僅是大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，劇本的創(chuàng)作、導(dǎo)演的風(fēng)格、

攝影的手法都是藝術(shù)創(chuàng)作者主觀經(jīng)驗的體現(xiàn)。因此，大數(shù)據(jù)只是藝術(shù)

作品的輔助手段，真正要做的是將客觀的數(shù)據(jù)與主觀的個人藝術(shù)體驗

結(jié)合起來。

除了主觀性和客觀性的結(jié)合外，大數(shù)據(jù)對美學(xué)思維帶來的影響還

在于精英與大眾的區(qū)別進(jìn)一步淡化。小樣本時代，藝術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定者、

藝術(shù)傳播的決定者只能是少數(shù)的精英，一件作品被經(jīng)典化，靠的是少

數(shù)具有藝術(shù)話語權(quán)的藝術(shù)家、批評家或者贊助商，藝術(shù)發(fā)展是由專家

驅(qū)動的，這是一種從上而下的方式。由于傳播途徑的限制，大眾能夠

看到的只能是很少的一些作品。本雅明所說的“機(jī)械復(fù)制時代”中，機(jī)

械復(fù)制技術(shù)改變了藝術(shù)的傳播途徑，技術(shù)第一次打破了精英和大眾的

間隔，作者與公眾的區(qū)分也消失了。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，使得精準(zhǔn)傳

播和及時反饋成為可能，“大數(shù)據(jù)主要與反饋有關(guān)”，藝術(shù)由觀眾數(shù)量

及其產(chǎn)生的流量等數(shù)據(jù)驅(qū)動，這是一種從下而上的方式。藝術(shù)生產(chǎn)者

可以針對不同觀眾的喜好來制作和推送相應(yīng)的內(nèi)容，例如抖音、快手

等APP,這些軟件應(yīng)用了推薦算法，這類算法基于用戶的基本信息和

社交關(guān)系、基于內(nèi)容流量池來進(jìn)行推薦。其中內(nèi)容流量池中的用戶反

饋最為重要，也就是將觀眾對作品的完播率、點贊率和互動率等視作

反饋數(shù)據(jù)，以此推送新的視頻給觀眾?！熬W(wǎng)飛估計75%的觀眾來自其客

戶推薦引擎的推薦。推薦引擎對于網(wǎng)飛如何留住客戶至關(guān)重要觀眾

看到的未必是藝術(shù)水準(zhǔn)最高的一些作品，而是根據(jù)他之前的觀看習(xí)慣

和偏好推送出來的相關(guān)作品。這種反饋機(jī)制甚至?xí)绊懹耙晞〉闹谱?/p>

方式，例如這幾年風(fēng)靡一時的IP(intellectualproperty)現(xiàn)象。IP原

指的是“權(quán)利人對其所創(chuàng)作的智力勞動成果所享有的專有權(quán)利”，現(xiàn)多

指具有巨大經(jīng)濟(jì)價值的網(wǎng)絡(luò)小說、影視劇、游戲等文化品牌。一方面，

IP產(chǎn)品的開發(fā)非常重視對粉絲大數(shù)據(jù)的分析，他們通過計算流量、關(guān)

注度、曝光率（“上頭條”）等方式來衡量IP的商業(yè)價值。另一方面，

擁有高IP價值的文化創(chuàng)作者和開發(fā)商往往會及時地搜集粉絲的反饋，

甚至根據(jù)粉絲與流量的需求來修改自己的作品。實際上，當(dāng)藝術(shù)從現(xiàn)

代的批判性走向后現(xiàn)代的互動性時，“傳統(tǒng)的高雅文化和所謂的大眾或

通俗文化之間的區(qū)別”就消弭了，大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不過是加速了這一

進(jìn)程。大數(shù)據(jù)帶來的文化產(chǎn)品的變化，并不都是正面的，在高雅文化

消失在數(shù)據(jù)的洪流中的同時，我們的審美品味也可能被平均化、庸俗

化。當(dāng)藝術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)不再是由專家、而是由大量的觀眾所決定時，藝術(shù)

IP經(jīng)濟(jì)熱潮告訴我

們，阿多諾所批判的“文化工業(yè)”有了新工具、新形式，藝術(shù)品成了文化

商品，遵循的是交換價值而非藝術(shù)價值，大數(shù)據(jù)等技術(shù)成了文化市場

的有力工具。因此，大數(shù)據(jù)時代，既要防止藝術(shù)話語權(quán)被精英壟斷，

又不能讓大眾的盲目性以及商業(yè)價值主宰藝術(shù)，專家驅(qū)動和觀眾驅(qū)動

應(yīng)該結(jié)合起來。

另外，不單只是大數(shù)據(jù)會改變小樣本的思維模式，人類在小樣本的

限制下所具有的大任務(wù)處理能力（小數(shù)據(jù)-大任務(wù)）也值得僅僅只有“大

數(shù)疆小任務(wù)”能力的人工智能程序?qū)W習(xí)。我們現(xiàn)在所看到的人工智能

藝術(shù)程序，都只能處理某一種類的藝術(shù)形式，如索尼的人工智能音樂

程序不能畫畫；而美國人工智能專家科恩（H.Cohen）設(shè)計的繪畫程

序Aaron則對音樂一竅不通，即使輸入大量的音樂它也無法識別和學(xué)

習(xí)。人類則不同，在只有少量樣本的情況下也能處理不同類型的任務(wù)

（雖然可能達(dá)不到精通的程度）。因此，人工智能專家認(rèn)為，人工智

能要想真正地成為通用“智能”，必須實現(xiàn)“小數(shù)據(jù)一大任務(wù)”。人類在小樣

本的條件下，通過聯(lián)想、類比等能力，可以實現(xiàn)觸類旁通，主要是因

為人類神經(jīng)系統(tǒng)中有"自聯(lián)想記憶"(auto-associativememories),這

是人類智能的關(guān)鍵，這種能力恰恰是人工智能現(xiàn)在所缺乏的。我們可

以訓(xùn)練人工智能去學(xué)習(xí)大量的文學(xué)文本，因為文學(xué)作品中包含了許多

隱喻語句，通過對隱喻的學(xué)習(xí)來訓(xùn)練其“隱喻-聯(lián)想”能力，這種能力是

人類的“小數(shù)據(jù)一大任務(wù)”思維模式的重要基礎(chǔ)。

綜上所述，我們可以看到，小數(shù)據(jù)條件下所產(chǎn)生的思維模式更加主

觀、精英化和中心化，而全面的大數(shù)據(jù)則帶來了客觀性、大眾化和去

中心化。人們借助大數(shù)據(jù)分析，可以讓文藝迸發(fā)新的活力，但也可能

帶來新的文化控制。

三、靜態(tài)思維與動態(tài)思維融合

——速度

(velocity)快，這表明大數(shù)據(jù)是一個動態(tài)的系統(tǒng)，而非靜態(tài)的數(shù)據(jù)累

積。在啟蒙時代之前，人們追求的是恒定的認(rèn)識和思維模式，必須對

客觀對象進(jìn)行靜態(tài)的、定性的描述。亞里士多德論定義時認(rèn)為，不應(yīng)

該用含混的詞、用不確定的和運動的詞來定義。到了黑格爾那里，絕

對理念和一切事物都是辯證運動的，他將歷史和運動的維度引入認(rèn)識

之中。馬克思主義進(jìn)一步發(fā)展出歷史和辯證唯物主義概念。后期的維

特根斯坦改變了前期的靜態(tài)的圖示說，而將概念視作“家族相似”，概念

是不斷變化發(fā)展的集合。本雅明和阿多諾將靜態(tài)的定義演變成動態(tài)的

集合——“星座”，星座包含了歷史-社會維度，人們通過“精確地奇

想”(exaktePhantasie)來不斷地接近和認(rèn)識對象，這也是一個動態(tài)的

過程。舉例來說，“藝”一字，考察其漢字起源，最早是“種植”的意思，

到了后來的“六藝”，“藝”成了技藝之意，后又從西方借鑒了“自由藝術(shù)”

(finearts)的內(nèi)涵，才慢慢地有了現(xiàn)代的藝術(shù)概念。隨著時代的變遷

和文化的交流，這個詞有了非常豐富的內(nèi)涵和外延，而現(xiàn)在“藝術(shù)”一詞

的詞意還在不斷發(fā)生變化。大數(shù)據(jù)與人工智能藝術(shù)的出現(xiàn)，打破了藝

術(shù)必須是以人為主體的共識，產(chǎn)生了非人的藝術(shù)。雖然歷史上，我們

對客體的認(rèn)識，已經(jīng)從靜態(tài)認(rèn)識慢慢發(fā)展到了包含歷史維度的認(rèn)識，

但是直到大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)，我們才可能真正地用實時的、動態(tài)的數(shù)

據(jù)去反映不斷變化的對象，并對復(fù)雜的對象進(jìn)行分析，“大數(shù)據(jù)重新定

義了知識”。大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要特征在于其反饋-預(yù)測機(jī)制，反饋是對已

經(jīng)發(fā)生的事情進(jìn)行收集和分析，而預(yù)測則是對尚未發(fā)生的事情的合理

推測，“大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測”，反饋與預(yù)測代表著過去-未來兩種時

間向度。

靜態(tài)思維的目的是為了對客體進(jìn)行定性分析，然而事實上，整個世

界都是一個不斷變化的過程，想要在靜止?fàn)顟B(tài)下觀察和認(rèn)識對象只能

是一種理想。大數(shù)據(jù)并不試圖對客體定性，“我們可以停止尋找模型。

我們可以分析數(shù)據(jù)，而不用假設(shè)它會顯示什么。我們可以將這些數(shù)字

投入到世界上有史以來最大的計算集群中，讓統(tǒng)計算法找到科學(xué)無法

找到的模式”。大數(shù)據(jù)方法力求在瞬息萬變、紛繁蕪雜的世界中尋求某

種確定性，卻又放棄了對這種確定性背后的原因作出解釋。但是，美

學(xué)研究并非僅是應(yīng)用性研究，它還需要研究者去尋求更加普遍的原則。

因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以成為美學(xué)的輔助研究工具和方法，改變傳統(tǒng)美

學(xué)的靜態(tài)思維方法，將動態(tài)思維和靜態(tài)思維、定量研究和定性研究結(jié)

合起來。這種方法催生了如“數(shù)字人文”(digitalhumanities)、“數(shù)字藝

術(shù)”等許多新興的交叉文藝學(xué)科，這些學(xué)科都利用大數(shù)據(jù)技術(shù)作為其研

究的基礎(chǔ)。正如2009年在UCLA(UniversityofCalifornia,Los

Angeles)研討會上發(fā)布的《數(shù)字人文宣言2.0》中所說的：“數(shù)字人文

工作的第一波是量化的，調(diào)動數(shù)據(jù)庫的搜索和檢索能力，自動化語料

庫語言學(xué)，將超級插件堆疊成關(guān)鍵數(shù)組。第二波是定性的、解釋性的、

經(jīng)驗性的、情感性的、生成性的”。定量分析可以嵌入到定性框架之中。

靜態(tài)思維還導(dǎo)致理性主義傾向，而動態(tài)思維與經(jīng)驗主義聯(lián)系更加緊密。

理性主義強調(diào)認(rèn)識的先天性，經(jīng)驗主義則重視知識的后天經(jīng)驗積累。

康德試圖將這兩種傾向調(diào)和起來，他認(rèn)為，一方面知識有先天的、確

定的基礎(chǔ)——先天綜合判斷；另一方面這些基礎(chǔ)知識又并非只是邏輯

上的同義反復(fù)，它們擴(kuò)大了知識的內(nèi)涵和外延。大數(shù)據(jù)技術(shù)重視經(jīng)驗

的累積，這種經(jīng)驗并非是小樣本的經(jīng)驗，而是真正的大樣本、大數(shù)據(jù)

的經(jīng)驗，接近于“全”數(shù)據(jù)，可以減少經(jīng)驗知識出錯的可能性。但即使是

再大的樣本，也會出現(xiàn)“黑天鵝”這種例外的可能，因此，需要對經(jīng)驗知

識及時反饋和修正。理性主義認(rèn)為世界上有永恒真理，如一些邏輯公

理，但是“羅素悖論”和“哥德爾不完備定理”告訴我們，即使是邏輯公理

也有其運用的范圍，超出了這個范圍就不能成立。因此，我們可以認(rèn)

為，康德所說的先天綜合判斷實際上是源自某個認(rèn)識層面的超大數(shù)據(jù)

的經(jīng)驗知識的累積，這種知識只能說是無限逼近真理，如一些歐幾里

得公理，在非歐幾何下就不再適用。

在文藝研究中，人們對小概率事件非常重視，“文學(xué)研究長期以來

注重經(jīng)典和對個別作品的解讀，而從統(tǒng)計學(xué)角度來說，經(jīng)典就是‘逸

事’——小概率或隨機(jī)事件——的同義詞。小概率事件或許是最有意義

的事件，但只有在一個廣闊的背景中才能看到它們的意義因此，康

德式的二元調(diào)和在大數(shù)據(jù)時代有了新的發(fā)展，數(shù)據(jù)的全面能夠讓我們

更加精確地認(rèn)識對象，同時數(shù)據(jù)的實時處理技術(shù)又能夠讓人們即時修

正認(rèn)識，這樣我們才能認(rèn)識更大范圍、更為復(fù)雜的對象——如社會現(xiàn)

象、藝術(shù)現(xiàn)象和微觀宇觀世界等。

靜態(tài)思維和動態(tài)思維的結(jié)合還蘊涵著理性思維和感性思維的結(jié)合。

理性思維要求對對象的靜觀把握和分析，這種認(rèn)識方式會導(dǎo)致主體和

客體的分化與對立。這種主客對立的認(rèn)識方式為一些哲學(xué)家所批評，

如阿多諾認(rèn)為，主客對立會導(dǎo)致主體對客體的壓抑和控制，產(chǎn)生同一

性思維和工具理性。而感性思維往往強調(diào)主客體之間的互動，主體通

過摹仿客體而不斷地接近和認(rèn)識客體。這種從藝術(shù)中借鑒而來的摹仿

方式是對工具理性的糾偏。中國傳統(tǒng)美學(xué)也重視人和物之間的互動，

如“情景交融”“物感”說等。但是，長久以來，感性思維都被認(rèn)為是無

法認(rèn)識和分析的?！懊缹W(xué)”(aesthetics)概念創(chuàng)始人鮑姆加通認(rèn)為感性

是一種混亂的認(rèn)識、次級的理性；鮑?？诮忉屵@種混亂的觀念時說，

“混亂的觀念則是不能語言復(fù)制、始終屬于同一種類、始終很復(fù)雜的觀

念”，這種混亂性也可以有其自己的秩序，這種秩序只能為感覺所感知。

正是因為感性思維具有復(fù)雜性、動態(tài)性和互動性，所以導(dǎo)致這種思維

方式難以被分析和認(rèn)識，而大數(shù)據(jù)技術(shù)讓這種感性思維能夠被及時地

記錄下來并可以分析。如前已提及的“情感計算”，這種計算無法測量每

個人真實的內(nèi)心情感，但是它可以通過將外部表征與人的內(nèi)部情感的

大數(shù)據(jù)對應(yīng)起來，如通過測量“心理反應(yīng)（面部表情）”來反映某種情緒。

現(xiàn)在很多人工智能藝術(shù)都要用到情感計算方法，如微軟小冰的開發(fā)者

提出，小冰寫詩程序是“采用基于情感計算框架的創(chuàng)造模型”，小冰學(xué)習(xí)

并分析了500多位詩人的詩歌，總結(jié)并分析了這些詩歌與情感表現(xiàn)

的關(guān)系；同時，它還從1億多用戶那里收集了各種情感數(shù)據(jù)。如果僅

僅從外部輸出的效果來看，小冰的詩歌里含有不少具有豐富情感表現(xiàn)

力的詞語，這些詞語的確能觸發(fā)讀者的情感。如《一只燭光》中，"我

又躺在自己的床上/還不是珍奇甜蜜的感覺/一只燭光/忽變?yōu)榧拍l(xiāng)”

的詩句中透露出淡淡的憂愁。因此，得益于計算能力和大數(shù)據(jù)處理技

術(shù)，情感、情緒等能夠通過一定的算法表征出來。

事實上，大數(shù)據(jù)技術(shù)給美學(xué)帶來的沖擊和影響并非僅僅以上三種，

還引發(fā)了諸如可視與可知、線性與非線性、連續(xù)與離散、概率與邏輯

等不同認(rèn)知和思維方式的碰撞與融合，這些新技術(shù)所帶來的新思維，

正說明人的認(rèn)識是一個動態(tài)變化的過程，是一個永遠(yuǎn)開放的、不斷擴(kuò)

大的集合。

四、反思與總結(jié)

誠然，大數(shù)據(jù)技術(shù)給我們的思想和生活帶來了新的改變，