人工智能|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
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 。
本文插图
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 。
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