( 论坛回顾 ( ))：

由同济大学主办，同济大学设计创意学院—艺术与人工智能实验室和艾厂人工智能中心（Aiiiii Art Center）共同承办的第二届aai艺术与人工智能国际论坛于2022年5月28、29日成功举办。来自计算机科学、技术哲学、物理学、艺术及文学创意领域的18位演讲嘉宾，围绕会议主题“(量子(量子(量子()))):人工想象力”，结合其专业背景进行了共计四场的演讲及对谈。截至5月29日，本期会议共触达全球高校800余所，在7个媒体平台收获11万以上的观看量，25+媒体进行报道，总曝光量超过22万，相较于往年增长近五倍。

本次论坛邀请了数位策展人、艺术家及学者作为特邀观察员，以新生代艺术、文化实践者的视角对论坛议题及部分嘉宾的演讲内容进行解读和延伸。特邀观察员的人类想象力佐以人工想象力之议题，为人工智能艺术的发展注入新的活力。

( 观察员介绍 ( ))：

*《二十面体》（Icosa Magazine） 是一本围绕数学和艺术而展开，并且邀请读者共同参与的杂志。《二十面体》希望读者能够通过阅读、调查、和动手参与而获得属于独一无二的经验和理解，而不仅仅是外部的知识。与此同时，该杂志项目也会时不时举办工作坊，和读者朋友们在意外发现的过程中，一起学习成长。

( 回归到材料 ( ))：

撰文：Tony Yet

“我们希望，摄影成为每个人的领域；每个人都应该分享它的好处，一个人应该像使用铅笔一样使用镜头，就像你可以很容易买到一支羽毛笔，将它削尖，蘸上在商店买到的墨水即可使用。与任何写作艺术一样，图像的轻松复制将成为思考的强大辅助工具之一。”

——莱昂·维达尔（Leon Vidal）, 1866

人类第一张存世照片《窗外风景》，由盖蒂博物馆翻印

图源：http://www.xinhuanet.com/world/2016-11/21/c_129372041_12.htm

（一）

每次你打开手机拍照片的时候，每次你上淘宝买东西的时候，每次你刷抖音短视频的时候，每次你使用微信语音识别的时候，每次你对着家里的智能音箱喊“小爱同学”的时候，甚至每次你使用搜狗输入法来打字的时候，这背后都有人工智能的身影。

哦，对了，这里说的人工智能并不是指强人工智能，而是专门指以机器学习为代表的弱人工智能。强人工智能的定义是，一个人造系统具备跟人类对等乃至更强的理解以及学习能力。计算机科学的先驱们在上世纪中叶曾预言强人工智能会很快实现，但后来科学家才慢慢意识到，人类的认知系统极为复杂，并且这样的系统依赖于一个有血有肉的躯壳，不是仅靠若干行代码即可实现。

而作为弱人工智能的机器学习在当今社会却已经是无处不在，但同时却又不为人们觉察，就像监控录像一样。

（二）

基于神经网络的机器学习算法最早诞生于20世纪40年代。其后经历了多番的反复，终于在2012年前后迎来突破性进展。在2016年的时候，更是在围棋人机大战中，以阿尔法围棋程序胜出围棋世界冠军李世石而轰动一时。

机器学习在近年的飞速发展，得益于GPU硬件成本的下降。它甚至在非常短的时间里，成为了大学计算机系最热门的学科方向。几乎每周都会有新的论文以及算法发表出来，后浪推前浪的势头让人惊叹。

而作为一种方法以及技术，机器学习也早已进入艺术家的视野。

40年前，哈罗德·科恩（Harold Cohen）就在画室里给机器人编程，让名为亚伦（AARON）的机械臂按照既定程序把算法生成的画绘制到纸上。去年，名为艾达（Ai-Da）的新一代绘画机器人在伦敦设计博物馆亮相，更是轰动一时。

Untitled, NO.101215.045, December 2010,

 by Harold Cohen, Paint over print on canvas

图源：https://direct.mit.edu/leon/article/54/4/412/97258/Harold-Cohen-and-AARON-Collaborations-in-the-Last

（三）

本届aai艺术与人工智能国际论坛的嘉宾，英国艺术家凯林·布里克（Celyn Bricker）与墨西哥的艺术家阿图洛·姆埃拉（Arturo Muela）合作，前两年基于机器学习算法创作了一幅油画作品，还成功地被墨西哥国立美术馆接收。在墨西哥，一位艺术家可以通过呈交作品的方式来纳税。这是世界上第一次有国立美术馆收藏了一件百分百由电脑创作的作品。

换言之，使用人工智能进行艺术创作在墨西哥正式被官方认可。

类似的事情也发生在1839年的法国。当年的1月6日，时任法国科学院秘书长的弗朗茨瓦·阿拉果（François Arago）当众宣布了达盖尔摄影术之诞生。虽然他并没有公布其实现细节。细节要到同年的8月份才首次公诸于众。其后法国政府承认了达盖尔的发明，并且给了他一笔极为丰厚的养老金。

其后的一个多世纪里，经历多次的技术改良，以及包括像柯达这样的商业公司的推广，摄影逐渐从专门的科学范畴走向大众，并在智能手机普及化的当下成为了某种日常动作，跟吃饭睡觉一样。

AIMADE, 2021,

by Celyn Bricker/Arturo Muela, Installation view, 

图源：https://celynbricker.com/aimade-2/

（四）

本文开篇引用的莱昂·维达尔的预言似乎成为了现实。但也只实现了一半。

摄影确实变成了如书写一般可以很容易实现的一件事，但它并没有自然地成为了思考的辅助工具。因为大多数人并不在乎摄影。

或者说人们在乎的只是摄影的结果，花大量的时间去调拍摄的角度、光照、添加各种滤镜，却甚少去考虑摄影作为一种训练注意力的手段。每次拍摄都是快速地拿起相机，结果变成了相机在看，而不是拍摄者在看。

这一现象在人工智能的时代会变得更普遍，因为机器学习可以自动完成构图、拍摄以及修图的一整个流程。除非我们有意识地做出改变，否则就如特雷弗·帕格兰（Trevor Paglen）所说，“摄影的时代真的过去了”。

Detail of Behold these Glorious Times!, 2017,

by Trevor Paglen, Video still, Single channel color video projection,10min

图源：https://paglen.studio/2020/04/09/behold-these-glorious-times/

（五）

回顾摄影的发展史，我们可以看到许多由业余爱好者做出来的发明，虽然这些在数码摄影的当下已被大多数人所遗忘。但只要翻开由迈克尔·佩雷斯（Michael R.Peres）主编的《摄影百科》，我们就可以看到从19世纪到现在，人们在琢磨摄影这门手艺上花费了多少功夫。光是介绍各种摄影用到的材料，就占据了这本书将近一百页的篇幅。

且看一下其中一些条目名称：

镁（闪光材料）、

硝酸铵（闪光材料）、

硫化钡纸（亮光面艺术纸）、

安布罗摄影法、

尼普斯摄影法、

达盖尔摄影法、

硫代硫酸钠（银基摄影定影剂）

……

现存于苏格兰国家博物馆的达盖尔法照相机

图源：https://artblart.com/

所有这些，都是基于可触可感的材料的探索。而实验的过程，更是培养专注力和感受力的过程。在一切东西都走向算法生成的今天，要重新培养专注和感受力，实现莱昂·维达尔所主张的愿景，可能还得回到材料本身！

( 论坛回放 ( ))：

第二届aai艺术与人工智能国际论坛的中文同传回放，可从艾厂人工智能艺术公众号 -> 视频号（AiiiiiArtCenter） -> 直播回放中观看。

英文回放目前正在校对字幕中，待编辑整理完毕后将上传至b站（bilibili：艾厂人工智能艺术中心）、YouTube（aai x Aiiiii Art Center），及MANA全球新媒体艺术平台。