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对话:李相清&宋振熙:人工智能与艺术之间的关系

李相清《AI可见·人工智能的当下建构》

第2集 · 共4集

李相清

主题:李相清《AI可见·人工智能的当下建构》

第二部分:对话:李相清&宋振熙:人工智能与艺术之间的关系


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谢谢李博士,刚才李博士给我们从他的研究的方向把人工智能这一块一些研究的现状大家做了一个介绍,然后最后第四小结的时候,他其实也从他的角度讲一下他认为的一种交叉融合是把怎么样的一种可能性,我相信其实我觉得这一次请李博士来的目的,其实我相信大家也能感觉得到,为什么呢?今天我刚才事先也和李博士讲,他是我们磁场系列讲座第一位非艺术专业这一块相关的专家来给我们做讲座,其实目的就是让大家能够对应自己平时所想的那些,我们认为是常识的问题,或者说,我们有的时候也认为他是一个已经成为一种既定概念的东西,是不是在李博士这里有一种差异化大家所思考的那个方向,很明显,就是在一开始,我觉得你开始在提我们都很熟悉的虚拟、现实两个词的时候,李博士非常简单,就给我们下了他的定义,虚拟-网络,现实-环境,我觉得可能对于很多学习艺术的人,特别是学艺术还有一些学术研究的人,我觉得对这种定义可能会有他不同的看法。所以说接下来我觉得下半场,待会儿宋博士,首先先从李博士他的角度我们来继续探讨我们最后的第四个小结里头关于和艺术的关系。

好,那么我们紧接着就开始接下来的讨论,我们欢迎宋博士。

宋博士:谢谢大家今天来听李博士的这个讲座。因为我在下面听了之后,因为上次我认识李相清老师是我给微软小冰策的杭州的个展,当时做的研讨会上认识的李博士,因为当时人特别多,也没有机会能够像今天这样完全了解李老师研究的领域。当时我们在私下聊的时候,当然我们是很认同微软小冰这个大数据包括人工智能的开发,包括跟艺术的合作。但是我当时提出来一个小的一个想法,就是说我们做艺术,其实讲究的是心手合一,思想到感知的一套系统,那么微软小冰他用的是一套大数据的艺术方式来做艺术创造,那么这种创造力非常得强,但是他可能确实的就是我们说的手感和这种感受力输出的这种概念,当时李博士他也在说他是研究力学的,然后我就觉得特别有趣,那么力学是不是可以在感受力这一块和小冰这样子大数据分析的人工智能有可能结合成为真正的一个从思想到输出,都是有一定艺术概念的这样一个过程的一个人工智能,也就是说我们强调的绘画要有肌理,雕刻要有这种体量和质量一样,他是一个非常非常感性的数据,因为艺术家很感兴趣的数据,但是通过这种意识或者是力学的控制能不能够达到这样的可能性,因为我觉得这个还是蛮有意思的,我想听听李老师的见解。

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微软小冰杭州展

李博士:好的,关于这一块,其实我之前也没有做过多的研究,也只是上次跟宋老师见了,然后也听了他的想法,他就说我们绘画的时候有这种笔法还有力度。我硕博的时候,其实专业叫机器人,实际上学的是工体力学。力学就相当于所有的力学基本上全学完的,就相当于你们接触的各种力学,生活中的,宇宙的然后还有微观的、宏观的展览全部都有,钢铁、软体等等的,那么这一块就是说我们在绘画的过程中我想的是什么呢?因为我们有力传感器,力传感器还有弯曲传感器,假设我们用毛笔写字,首先我们在写的过程中有润笔、有笔锋、笔路怎么走,对于我如果把这些地方如果可以透过光照或者是视频的方式把这些动作捕捉到,可以时实地反馈,告诉我现在弯曲的这个角度,给我力的一个关系,纵向关系是多少,我在走的时候,我可以精确的控制我的机械臂怎么来走,你像我们人绘画的时候也是一样,我也能看见,比如说完全凭手的感觉来画,假设我让你闭上眼睛来画。跟你睁开眼睛画东西是完全不一样的。对于机器人来讲他也可以仿照人的这种行为模式,这种就是人工智能与艺术的一个结合。就是说我们让机器人去做某件事情的时候,并不是说这件事情人类从来没做过,都是人类做过的,只是人类做很多这个东西,人类觉得这个东西太难了,不想做或者说我想做更高级的操作者,这个时候机器人就需要来做一个替代品。

那这个时候我想怎么操作呢?我加上传感器之后我也可以时刻捕捉你的变化,然后机械臂在移动的过程中,像比如说笔画,笔画从壁画上出来粗细我都可以时实地反馈,通过5G的这种形式,瞬间反馈回来然后我再给你发回去,然后就可以继续地给他们进行作画,因为作画的过程中不像写字非常快,他是有一个时间差的,可能写的时候,像毛笔字写的好都是写的很慢,但是写的很快大家都看起来基本上。所以这一点对于机器人来讲起着非常重要的优势。机器人最大的特点就是他的稳定性非常好,如果再加上视觉和力的感觉,当然这种前提是你画作给它的时候,你要提前雕琢好哪些地方需要多少力道,或者说不用雕也没有关系,我们今天也可以学习,学习的时候,假设我要学习的数据。这是要经过人工进行标的,标的是什么意思?机器人在学习标定的时候告诉你这,你这个人应该用多大的力,假设我把这个力12345,可以看到一或者是二,就通过各种算法,看着这个画作他就说我看着这个鬟有这么一个颜色,我新来了一幅画,前边的学习,我刚开始画画的时候肯定画的不好,你如果画100幅、1000幅之后,你再画东西肯定是画的很好,这也是强化学习和专业学习,当我们机器人学习这一画呢?给新的画作,这一画作是。这个时候让机器人也来像人一样有这种力道,有这种笔锋,他也是完全实现的,非常值得。

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微软小冰杭州展

宋博士:因为我在听李老师讲座里边有一点我特别感兴趣的一点,就是说当我们人工智能机器人面对当代艺术的时候,面对艺术的时候,其实它和我们,也是包括现在在座的学生里边,学当代艺术这个概念其实还是有差异,他是一个大艺术的概念。首先人工智能机器人要面对的是一个术,艺术的术这个概念,这个术的概念第一个面对的是工艺和这个领域的泛艺术的概念,他要求的是确定性,准确性,但是慢慢往后边其实很多当代艺术家们,他们更多的是追求不确定性,就是在我们创作艺术当中的这种及时的这种失误或者是这种出乎意料的,就是你们刚才说的这种随意性或者是随机性,他们会强调在这个里面去延伸开来他们的创造力,我想问一下就是在您接触到或者是开发人工智能机器人的过程当中,你们认为这种不确定或者是失误或者是随机性也好有没有出现过,对你们的研究是一个什么样的状态?有没有这种案例可以跟大家分享一下?

李博士:这个当然是有,因为机器人的算法它的稳定性不是100%的,不是说从A到B一定是从A到B,有可能绕一下,可能几百次都是这样的,有一次突然这样了,就是说这个时候他有可能是程序出错的,也有可能是什么?算法不严谨,导致了跑一定数量的时候漏跑了一个数据。相当于我们算法程序在执行的时候有好几行,从第一行、第二行、第三行、第四行,他是一行一行执行的,你如果程序设定的不好,执行执行,可能某一行掉了,跑下一行,他就有可能出错了。因为初始的和最终的对不上了。这样的话你是不是就得从这一个相当于上一个终点,相当于下一个终点,相当于我们有三段,本来在第一段有个,第二段有一个,第三段也有一个,中间一段掉了,就相当于第二的起点和终点没了,反而是把第一段的终点变为了第三段的起点,这样的话中间是不是程序肯定会出问题,让机器人走起来肯定跟你预想的不一样。

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微软小冰央美展

那我们人工智能算法在处理这一块的时候,就是不断地进行测试,还有一种就是我们也想特别是对艺术家来说,可能是更希望像微软小冰一样,就是能够创作出这种作品来,怎么让它具有创作力,对于我们机器人来说,我们有时候让它抓东西也是一样的,我们不是说,传统机器人是让它点位抓取,我们在训练的时候我们是想让他自己来找到合适的抓取点,把每一个物体从一个地方抓到另外一个地方,这个时候就想我们在测试过程中有大量的数据级,他通过大量的学习之后,他也会形成自己的。我把这些都记忆下来,对于人来说也是这样,也是不断地学习才能创新,如果你什么都不学习,你创新怎么创新,因为你根本没有见过你怎么创新,就像汽车你没有见过那么大的汽车,假设。因为我们很多人都没有见过你怎么来画,所以根本就不知道,那么对于机器人来说他也是一样的,他也是需要大量的学习,学习完了之后,你要想让他具备这种创作力,你就得让他学习的不仅仅是当时的,而是其他的一些,包括风格,为什么这个地方别人认为是好的,机器人是不是有自己的算法和判断,假设这条线我从起点判断假如是两毫米,到最后的终点1.9毫米这种线就很美,而不是说等线宽,最后也是两毫米,所有画作在画的过程中,我们笔在用的时候肯定不是同一个高度的接触,肯定是高度,肯定有点儿手抖,所以他这个画笔肯定是有粗有细。

这样的话才会显示出错落有致,这样不同的人,即使是他想模仿,你想模仿一模一样的,你都不知道他这一笔怎么画出来的,你想模仿其实也很难,对于机器人来讲没有那么大的难度,他可以把这些特别是这些特征都提示出来,因为对于同一个人来说。他只要写这个字他的风格基本是一致的,当然字体。一般假设你换一种字体都很难,都是习惯的,假设是同一个字体,我这个风格是很统一的,机器学习就很有办法了,把所有的东西全部统一分析一下,可能每一笔画的长短,平均值。一旦要实现这个笔画的时候肯定是这种风格,然后就把你这种风格给记下来,假设你让他写一个其他的风格,他把你所有的字都写,你要写一个其他的字,这个字恰恰就没有写过,你让他写,他就根据你之前这些学习的东西来预测你要写这个东西的时候和机器人要写的时候,可能会写成什么样,机器人就会根据这些特征来创作出这个字体,这个字可能你乍一看是一模一样的,风格还有笔法都没有太大的差异,但是如果真让书法本人去鉴别,有的时候可能真的都不一定鉴定这个书法是不是他写的,这就是说想让机器人这种创作的能力就是这样让他学习风格,而不是仅仅学习你怎么做的,让他把这种风格学会了,再加上他的一套学习办法,基本上就是这样,当然还有一些可控的,本来让它画个猫,结果它给画只狗,所有的问题都应该要给他一个限定。你如果不限定你做出来的东西完全不是你想要的,就像微软小冰现在一样,你让它画一个东西,它脑海里学习了很多,但是它没有系统和框架,就像我们学习的过程,没有学习和框架不知道学习是什么概念,当然有了系统和方向绘画的技巧学完之后就转化了,你素描学不好再学绘画,绘画肯定也学不好,这就是一级一级环环相扣的,其实都是一样的,机器人也是一样的,它也得不断地学习,然后再进行创作。大概是这样。

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