人工智能藝術(機器學習時代的新藝術形式)

鄭達

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商品描述

作者以藝術創作者的身份,通過親身實踐和專業視角關註AI技術的工具性,還將其置於藝術創作的核心,以此為技術與藝術的深度結合提供具體有力的案例分析。此外,跨學科的教育經歷使他能夠以獨特的多維視角看待科技與藝術。他從技術結構層面剖析AI藝術的生成機制與操作邏輯,結合科技的邏輯維度與藝術文化的歷史視角來理解AI藝術創作,為AI藝術研究提供了理論和實踐的雙重支撐。智能時代以來,人工智能技術的進步一直是藝術家們廣泛關註和探索的焦點。事實上,一場利用人工智能作為靈感和媒介的藝術運動悄然顯現。在本書中,作者以通俗易懂的語言整合了人工智能藝術組成部分的科學理論、概念和定義,具體講述了人工智能系統的三個核心構成部分:訓練過程、模型和數據,以此分為三個板塊進一步幫助我們深入理解機器學習系統的定義與覆雜的理論概念,並提供了一系列深入理解人工智能藝術的歷史視角、實踐指南和概念工具。

作者簡介

索非安 奧德里(Sofian Audry)教授,蒙特利爾魁北克大學(UQAM)媒體學院互動媒體系教授。奧德里受人工智能、人造生活、生物學和認知科學的啟發,其計算藝術實踐涉及多種媒介:包括機器人學、交互裝置、沈浸式環境、物理計算幹預、因特網藝術和電子文學。 譯者簡介: 鄭達,跨媒體藝術家,低科技藝術實驗室(Low Tech Art Lab)創立者,任教於華中師範大學美術學院。

目錄大綱

中文版序言 I

致“人工智能藝術:機器學 的新藝術形式” V

引言 IX

1 緒論 1

迷思和誤解 7

領會機器學習藝術 9

為什麽機器要學習 10

監督學習、無監督學習和強化學習 12

機器學 統的構成 13

從控制論到深度學習 15

範式的轉變 20

章節劃分 24

Ⅰ 訓練

2 優化算法與藝術 29

藝術、目的、目的論 32

*好的藝術 34

計算創造力 37

模仿與藝術 40

實時學習 44

總結 46

3 控制訓練過程 49

計算湧現與作者身份 51

主觀函數 53

交互式遺傳算法 53

人工好奇心 57

智能體追逐行為 58

搖擺、碰撞與滾動:調整成本函數 60

總結 61

4 適應性行為的美學 63

行為美學 65

行為階級 68

行為形態學 71

自適應耦合 74

總結 77

Ⅱ 模型

5 超出人類認知 81

人體電氣 88

黑箱 88

逐漸可知 90

*佳觀眾 92

烘焙模型 94

豐富的模型 95

總結 97

6 演化學習 99

參數化系統 103

非參數化系統 104

遺傳編程 106

生態系統 108

總結 111

7 淺層學習 113

神經網絡 115

早期的聯結主義 117

聯結主義覆興 118

音樂與聯結主義 120

聯結主義與人工生命相遇 122

聯結主義的願景 125

新興表示 126

語境機器 128

總結 130

8 深度學習 131

從聯結主義到深度學習 133

企業之夢 136

神經美學 138

生成對抗網絡與藝術 139

潛在空間 142

再次闡明潛在空間 147

神經故障 149

循環寫入 152

總結 154

Ⅲ 數據

9 數據作為代碼 159

通過示例進行編程 161

互動機器學習 163

認知與聆聽 166

共生繪畫 168

自帶數據 169

病毒集合 170

眾包日常 173

發現數據 174

不是 175

總結 177

10 深度混搭 179

混搭文化 182

開源文化 184

機器學習的混搭 185

探索預訓練模型 186

替換人臉 186

重新混合生成 189

人工智能歌劇 192

總結 193

11 觀察和想象 195

歸納偏置 199

技術文化幹擾 200

人類的書寫 202

學習與生成 203

隱喻的圖像信息 205

探索集體想象 206

總結 208

12 結論 211

拉遠視角 215

查漏補缺 216

元創作 218

人機關系 219

馴服不可知的事物 220

藝術界的範式轉變 222

*後的思考 225

註釋 227

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