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中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

导语:人工智能在艺术智能认知领域,对比美术学院教学,基本上是停留在本科二年级的造型设计阶段。

雷锋网按:2020 年 8 月 7 日至 9 日,全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR 2020)在深圳隆重举行;CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)联合承办,鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。

从 2016 年的学产结合,2017 年的产业落地,2018 年的垂直细分,2019 年的人工智能 40 周年,峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。

8 月 9 日上午,中央美术学院设计学院交通设计专业的交互艺术设计课程教师王成良为 AI +艺术专场做了题为《记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计》的主题演讲分享。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

在演讲开始,王成良率先提出了一个观点:人工智能在艺术智能认知领域,对比美术学院教学,基本上是停留在本科二年级的造型设计阶段。

他表示,AI + 艺术其实并不算是主流,尤其是在国家目前的新基建大背景下,还没有参与到现代社会的人文精神层面的需求。艺术被重新审视之时,往往是在各类基础(新基建)达到一定积累完成之后才被在人文层面提出。但作为一种独特的思维认知世界、观察世界的方法是值得现在就开始去探究的,将如何映射给AI系统的。不仅如此他还认为,眼下只有在动画片里实现了人工智能与艺术、人文精神的完美结合,但眼下无论是新基建,还是 AI、5G 等,都无法实现这一点(目前还是处于功能型、只具备复杂性控制开关和较复杂运算方式的集合,与智能无关还是属于控制论范畴)。

接着,王成良从自己在 2017 年央美给本科二年级开设的《诱导设计》这门课程的教学实践出发,谈到了自己对艺术与人工智能之间关系的思考:

我个人认为,人工智能艺术与设计所要研究的应该更多的是,如何映射艺术智能的思维方法、范式和数学模型给AI系统。在艺术工作中如何把艺术创造方法转化为、映射成智能,对于艺术生和艺术领域的工作实践来说,艺术和设计学习都有个范式,基本来说范式是存在于接口之中的,艺术家和设计师快速的思维变化,加上天马行空、异想天开的灵感等等方式……;计算机应该是不会明白和做到的,就算它能够与其它接口连接上,如:3D 打印机,不同的数字形态设备和各类材料连接也是有局限的。这是艺术和人工智能的区别、人和人工智能的区别。

王成良表示,“诱导”和“记忆”这两种方法论在艺术认知学习里是独特的,美术学院则是建构出来了一套单独的系统,和其他学科对这两个单词的认知和实践是有所不同的。其他学科有很多自己的记忆方法、运算方法、诱导方法;到今天我们这个时代,这个需要碰撞共建出奇点的时代,更多的是需要接口设计,要寻找和平衡这些相同点和不同点,不能成为任何一方作为主导范式的先入为主的思维排他意识。新的接口才能出现所谓的智能大数据,而智能大数据的意义并不是一堆信息的堆放,而是如何进行更加精神性的超链接激发和启发。使之成为真正意义上的智能对话与面向高智能的交流学习。

最后,王成良谈到了未来人工智能时代人类和 AI 要解决三个问题,当它们都解决了,才能称得上真正意义的人工智能,分别是:

  • “尊重”。首先要尊重一个物体、一个机器(AI),因为人工智能是有情感的,要用一种新的交流规则与它交流,尊重它的理念,像人与人之间的交流关系;要尊重人工智能算法和运算出来的智能结果,目前人工智能在艺术领域的结果虽然不太令人满意(最多算是本科艺考之前考生训练可以达到的建构水平),但是我们还是需要尊重它的未来进化后智能运算的潜在巨大价值。

  • “信任”。之前人们经常谈到无人驾驶汽车,我们如何把生命交给一个机器,这是需要一种在未来AI社会中、新的规则下已经建构出的全民共识和潜在的信任;前两年还会有一些人提出异议,无人驾驶会不会伤害到人?在未来AI社会里,机器与人将建构出一种新的潜在信任规则,人与人之间都不可能实现的互相信任,但却能在机器(AI)与人之间成为彼此之间牢固的信任。

  • “共处”。人和机器 (AI) 在时间上可以共处多久?一个家庭都不能共处一辈子,何况机器呢?人和机器 (AI) 怎么共处?如何开发出共处一生的机器?机器 (AI) 要变化,人也要变化。人与机器(AI)可以事先就拥有一种共有的记忆交流、最终为预想终点而设计终结,就像人一生的经历变化。

以下为王成良的全部演讲内容,雷锋网对其进行了不改变原意的整理及编辑:

大家好!感谢大会组委会的邀请。 

我今天演讲的题目是:《记忆设计——人工智能领域下的诱导+接口设计》。

我今天的发言和图片基本上没有我的作品,基本上都是一些日记型的,2017 年我在中央美术学院设计学院开设了一门课程《诱导设计》,今天和大家分享一下学生的作品分析和介绍,来映射我今天要讲的主题。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

为什么要讲这门课程?我个人认为,目前的人工智能在艺术领域中的体现基本上是停留在本科二年级的阶段。包括这次很多朋友问我,找了半天,你们那场在哪儿?我说在最后的角落是《 AI + 艺术专场》。说明 AI + 艺术目前在人工智能领域并不是一个主流,也不是非常必要的。从中国的新基建来说,不一定是目前最迫切的需求,包括在历史与当代,艺术也不是百分之百的需要,所以我个人觉得,目前的人工智能和艺术的发展关系,很像我在本科二年级开设的这门课程的训练方法。

为什么讨论记忆?

机器作为工具,或者说是作为机器艺术形态、机器来跟艺术结合,应该是什么样的?如果一个学生具有进入中央美术学院的高考能力,那么他应该具有什么样的能力来记住和达到这个系统的考核标准?

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

我觉得一种是功能,一种是心智;功能像计算机,心智更像人;这两个目前还不能划等号,还不能完全成为人工智能的模型。我在这里分了两个颜色:功能对应的是接口与运算属于机器的行为,而心智对应的是诱导和运算,属于艺术家的思维工作方式;天马行空,寻找诱导是他记忆和经验的一部分,人类的心智是通过记忆判断的方式和结果,产生一种现实参与的行为。

我们看到,目前人工智能和艺术的完美结合只有在动画片里实现了,目前中国在任何的新基建、5G、人工智能领域都还没有完全实现。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

这个片子非常有意思。一个机器人,它因为内存不够了,要删除记忆才可以继续生存运转。这个女孩和机器人产生了亲密的伙伴关系,机器人告诉了她为什么它需要删掉那些记忆?小女孩说有一张照片我想把这张照片删掉,因为那是机器人第一次见到小女孩,当时她很暴躁;机器人说可这是我的第一个记忆,我不能把它删掉——大概就是这样的桥段。

这是中国和加拿大一起拍摄的一部动画片《未来机器城》,;里面就体现出来了真正的人工智能;很多时候是记忆加上智能才可以让我们产生情感。

再看下面这张。左手边是用 AI软件做的绘画算法生成设计,人工智能做的绘画,目前比较时兴,这个例子也都是业内通常的做法。右边是高考考生报考美院之前需要训练的方式、规则和方法论。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

我今天更多的想讲的是在人工智能和艺术领域之间,如何建构一种共识通用的、可互为激发智能的方法论,它们在认知方法论上是不是有共同的作用,为人工智能在艺术领域出现新的可能性提出一种新的思索和算法探索。这里没有任何的结果,都是一种质疑和提问。

比如说 Photoshop(欧洲照相术暗房技艺与记忆) 等软件都是欧美思维,并不是中国人研发,反映的是欧美的历史记忆和造型语言方法的实践应用总结;对于中国人来说,首先要学习它的思维方法才能制造出与之技艺相匹配的艺术作品,这是两种完全不太一样的思维方式。

我在 2017 年开设了《诱导设计》这门课程,主要是让学生们了解寻找认知与智能设计的相关问题,让他们寻找提出到底在哪儿出现了本质上的问题,从视觉艺术思维和计算机算法思维中找出可关联性和本质上背离的核心问题。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

我的课程没有任何的图,没有任何的资料,只是我自己写的一些问题(关键词和短语)让学生去做,想怎么做就怎么做,因变应变的教学方法。

第一是设计 "动因"、"诱发的开关" 和 "诱导叙事",做什么都可以,前提是必须找几款和造型艺术有关的金典软件,在这些软件的基础上来做思考和分析研究。

第二是设计“遗传起因”,设计"干预模块",设计 "生长",设计 "序列"。

第三是最终让学生设计一个技术,设计可以自循环自繁衍自组织的技术;通过编程进化算法转向、逻辑范式和数学模型。

今天我来举例在我的课上两个学生不同的工作方法和作业的例子:

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

一个学生选了犀牛、 illustrator,视频等相关的软件分为两部分。怎么把软件拆分再变成一个东西?产生行为诱发和维持,并引向一定的心理发现过程,诱发开关,由一件事导致另一件事情……。

他做了很多笔记,很朴素,就是个思维导图。

我个人认为还是那句话,人工智能设计的更多是思维方法和范式、数学模型,对于艺术生和艺术领域从业人士来说,这个东西有范式,基本上的范式是存在于诱导接口上,快速天马行空、异想天开的东西,他们也会先去分析,用非常理性和感性共有的方式,可能对一个图形、界面、图标感兴趣,最后提取出来的图标显示三维的东西,在这之前也还会有很多的步骤,一到两节课就会把这个东西转换成其他的形态。计算机应该不会,即使计算机接上 3D 打印机,其它设备形态、不同的材料也是有局限的。艺术设计的工作方式会可以产生自动算法的拼接,这个是很有意思的,这是艺术和人工智能的区别,人和人工智能的区别。

这个同学还会尝试和制作一些新的定位,如:可视化编程一些新图形化界面,在平面设计、UI 设计,跟工程师、后台的合作等综合设计。思考怎么能体现出具有人机关系、和谐视觉和行为诱导?试图把艺术、数学、逻辑、符号学、行为诱导的等模式混合在一秒钟内连接起来,这个非常有意思。包括还有做信封,邮件、网络传递,打包完以后怎么通过邮件来发送的思考。

最后做出来是一个游戏。我也没有想到,转折非常快,最后做出来的是这样的思维呈现。通过鼠标箭头的转化成光,三角相当于箭头,他觉得鼠标箭头是电脑屏幕上的一个指引性的光斑。在现实的物理空间中、作品的艺术空间中映射、放大,可以展现出来一种独特的空间艺术。这种“移情迁想”的智能是目前计算机的人工智能完全达不到,只有艺术家和人才能有这种“移情迁想”的能力;当然计算机如果未来能够达到这种智能将会有更好玩的东西脱颖而出。

这是他最后作品做出的效果。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

这门课程还要求设计一个技术,他设计了一个技术是眼镜,有点类似于 VR 眼镜的概念,这是根据他这个时代能判定出来的,或是能嫁接出来的技术所作出的合理应用落地技术设计映射。这个学生很有意思,大家可以看到第一个学生的变化。仅仅通过自我选择的一个软件,进行软件反推理设计和人文认知之间的关系设计所突变出来的一件作品。现在我也和一些软件开发公司进行很多的交流,他们也需求更多符合中国、艺术类的软件思维设计和视觉设计。

下面是另外一个同学的作品,也是之前的要求:动因、诱发开关、传导叙事。

之前的同学有很多的手绘,这个同学是电脑做的,他想到的是参数化图形软件grasshopper软件钟的电池、图形和符号。也同样具有自己的一套算法思维方式。(如:盒子、制定元素、变化、表达、理解、传递、数次、结果,符号学的逻辑推理)和人工智能算法很相像。这个同学的整体思维完全被软件控制住,他本人试图把他剥离开,但是还是有些很纠葛的东西,反而觉得是好玩的东西。

这期间有一个转折,因为这个课程,我被学校公差派到法国,通过网络给他们上课。在这个变化下我不说任何的问题,我告诉他们我每日在法国的路径,要求他们在望京把自己的路径也记录下来,学生自己的一天活动的路径?最后要求拼合成计算出一张能够呈现出结果的东西。下面的图是我在法国的路径和这个学生在望京的路径结合出来的视觉呈现,我也不能说这个学生做的是好还是坏,她有自己的一套算法、推导出了一种结果。但她和第一位同学结果有所不同,她的作品结果有很大一部分被我给干预转化了。这个就是和机器不同之处。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

如何利用艺术的思维、人的思维做诱导运算、诱导接口的产生,设计软件的再重新开发、利用;重新审视软件的智能开放意义在何处。

诱导记忆在艺术圈里是独特的,在中央美术学院的教学实践中,也是单独构建出的一套系统,和其它的学科是有所不同的,其它学科同样也有很多自己的记忆方法、运算方法。到今天我们这个时代,需要建构出“奇点“的时代,更多的是要做接口诱导设计,要找到相同点和不同点,新的接口才能出现(所谓的大数据),大数据的意义并不是一堆信息搁在那儿,而是如何通过人工智能的潜在激发为我们现实社会提供超验参考价值的判断。如同现在我们会经常听到的数字孪生概念。

中央美术学院王成良:记忆设计——在人工智能领域下的诱导加接口设计 | CCF-GAIR 2020

我个人很喜欢玩软件。在玩软件的时候,我会思考很多的软件是怎么设计制作的?外部和内部的关系是什么?和我的教学如何产生关系?包括人机的交互,软件与软件之间的交互。现在我们在使用软件上不可能只使用一个软件,至少都需要使用到两到三个软件协同工作。

现在各类大型软件开发设计公司在设计制作接口设计时,还是按照自身的历史记忆推进的。不管是欧洲还是亚洲都在只推行自身的逻辑。下一步艺术和 AI 在设计制作接口时一定要清楚两个领域都在干什么,然后再设计超验的逻辑算法的设计,在新的接口实现上才是具有价值的。

未来人工智能时代人类和 AI 要解决三个问题,当它们都解决了,才能称得上真正意义的人工智能,分别是:

  • “尊重”。首先要尊重一个物体、一个机器(AI),因为人工智能是有情感的,要用一种新的交流规则与它交流,尊重它的理念,像人与人之间的交流关系;要尊重人工智能算法和运算出来的智能结果,目前人工智能在艺术领域的结果虽然不太令人满意(最多算是本科艺考之前考生训练可以达到的建构水平),但是我们还是需要尊重它的未来进化后智能运算的巨大潜在价值。

  • “信任”。之前人们经常谈到无人驾驶汽车,我们如何把生命交给一个机器,这是需要一种在未来AI社会中、新的规则下已经建构出的全民共识和潜在的信任;前两年还会有一些人提出异议,无人驾驶会不会伤害到人?在未来AI社会里,机器与人将建构出一种新的潜在信任规则,人与人之间都不可能实现的互相信任,但却能在机器(AI)与人之间成为彼此之间牢固的信任。

  • “共处”。人和机器(AI)在时间上可以共处多久?一个家庭都不能共处一辈子,何况机器呢?人和机器(AI)怎么共处?如何开发出共处一生的机器?机器(AI)要变化,人也要变化。人与机器(AI)可以事先就拥有一种共有的记忆交流、最终为预想终点而设计终结,就像人一生的经历变化。   

只有把这三个问题都解决了,才能成为真正的人工智能,谢谢大家。

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