我对于怎么欣赏书法一直就比较茫然。
就临摹来说，形似与不似还略微能够判断一些，但是是不是神似就已经超出的我的能力范畴。再达到创作的领域，我就是全然不懂了。尤其是对于现代的书法作品，我不知道什么是好，什么是坏，甚至不知道哪个方向是好，哪个方便是坏。用机器学习的术语来说，就是我没有办法定义loss function，连梯度的大概方向都不知道，自然也谈不上学习了。
恰逢上次京东做了免邮费的活动，我就找了基本讲书法欣赏的书来。其中一本就是《书写与观照》，是邱振中教授关于书法创作的批评文集。
看完之后我似有所得，又无从下手。
先说有所得的部分，我在一定程度上理解了当代书法创作的困境。
在过去的很长一段时间，写毛笔字是文人的必备技能，很少有人是职业的书法家。更多的情况是，文人需要大量地写字，写得多了，其中的法就变成了肌肉记忆。而正因为是来自肌肉的记忆，而不是刻意的线条安排，书法展示的其实是写的人自身的修养。而这是一个漫长的，深入生活方方面面的记忆养成过程。如果要延续我们机器学习的比方的话，其实书法对于大多数古人来说，只是多任务学习里的一个副任务。正如一个强大的图像识别模型可以在稍加改动之后就可以轻易地分辨人脸一样，一个长期致力于修身齐家治国平天下的人，其实原本就自带了写出优秀书法作品的能力。
然而，在现今的社会，提起毛笔写字这件事，却已经从人们的日常生活中剥离了开来。这个时候，写出优秀的书法作品，变成的一个需要专门的模型的事情。然而，在传统书法的角度，用过去的审美标准，这个专门的模型产生的结果，其实并不能超越古人们多任务学习的结果。毕竟古人们有更长的训练时间，有更多的人在进行训练。
那我们能不能站在巨人的肩膀上，以前人的书法作品为出发点进行学习呢？
当然是可以的，但是效果却不会很好。具体的原因可以继续沿着之前的比方来解释。在机器学习领域，其实优秀的模型同样是可以借鉴的，借鉴方法有很多。其中最接近临摹经典作品的理念的那个大约是knowledge distillation。它说的是，我们作为一个能力稍弱的模型，可以通过模仿强大的模型产生的结果的方式来进行学习。理想状况下，我们学习了强大的模型，用了更少的时间达到了与强大模型类似的状态，而后可以花剩余的时间进一步拓展。
然而，但是因为书法是一个多任务学习的结果，参数太多。从书法作品这个副任务的结果中，其实是很难学出完整的模型的。这也就导致了，临摹能让我们达到副任务结果类似的状态。要百尺竿头更进一步，却极难。
那么当代书法对这个困境给出的答案是什么呢？书中说到，书法界分了三类作品，也就是给了三种答案。
其一，传统风格书法作品。
隐约意会出来，历来传统风格书法作品的评判标准大约是两点，一是笔法中透出的底蕴，二是新意。换成机器学习的说法，就是说，主任务的loss不能太高，同时副任务这个local minimum最好离别人找到的远一点。
现代人的主任务对书法的帮助有限，因而大多数人致力于达到第二点要求。而文中提到传统书法类作品的困境在于，古代已经有很多优秀的书风，已经找到了很多的local minimum。传统风格书法的搜索空间又不大，也就导致了现代人再怎么找也很难找到足够远的local minimum。只能说，任何笔法上的创新，都很艰难，都是对搜索空间的拓展。能做到，就是大家。
其二，现代风格书法作品。
书中对这类作品的定义是“基于汉字的一次性创作”，代表作比如日本现代书法家手岛右卿的《崩坏》。当然还有作者自己的《最初的四个系列》。
欣赏这样的作品，你不需要认识字本身，而是直接从线条和画面中读出其中的所要表达的东西。本质上说，这类作品的评判标准已经脱离了原来的那一套loss function，自然也就摆脱了之前谈到的困境。
但是在我看来，这类作品其实处于一种很尴尬的境地，当它摆脱原来的评判标准之后，其实也就摆脱了原来的受众，所以它需要自己建立一批愿意接受新的评判标准的受众。从它注重情感表达的角度，这个评判标准似乎接近于现代画的审美标准（我对现代画不熟，说错莫怪）。然而由于它“基于汉字的一次性创作”的定义，从现代画的角度，这种创作类型等于是戴着无比沉重的枷锁在跳舞。显然，它不愿意与其他的现代艺术作品用同一个标准来比较，因为它的loss几乎必然是要高出一大截的。于是它能吸引的，就只能是对现代风格书法作品这一门类感兴趣的人了。
其三，现代绘画
这一类约莫是在发现了“对现代风格书法作品感兴趣”是一个非常强的限制条件之后发展出来的。它不再拘泥于一次性创作，抑或是基于汉字。相当于减轻了镣铐并试图与其他现代绘画共舞。然而在书中似乎并没有发现什么成功的例子。
写到这里，为什么我说无从下手也就很清晰了。我从书中读到的更多的是高层面的方向评析与困局的解释，然而具体落实到我在意的“传统风格书法”这一方向，我一不知道如何从作品中读出底蕴，二不知道已有的技法是哪些。果然还是应该找几本更基础的书来读一读哈。
