「图像的绵延与重生」研讨

——@寒山美术馆「图像的绵延与重生」展览研讨——

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“图像的绵延与重生”第三期的直播讨论,主题:“此曾在”与“此不在”-重新发现摄影

(这是参加寒山美术馆《图像的绵延与重生》展览之后进行的线上讨论)

 

我觉得不管创作的具体主题、拍摄的具体客体,不管是具体的还是抽象的,作为艺术创作都指向的是那些潜在的可能性。
 
身体図景看起来也是那种如何让人们的世界变得不可理解的作品。
 
关于身体的指涉哲学有很多讨论,我是研究新媒介的,我发现技术也有一样的属性。
这次作品我使用的材料是一种技术材料--人工智能。
 
 
关于「人工智能」人们通常有多种角度去理解,并且赋予他们不同的涵义。
乐观的角度:
技术是我们现代人构建和改造世界的一个途径:
我们驯化自然,或者说用拟像的方式发明新的自然。
我们不满足于小区里驯化成景观的大自然,开始规划Metaverse元宇宙,一个完全虚拟的拟像世界。
我们幻想人工智能成为一个绝佳的助理,甚至幻想他们具有自我意识成为完美的伴侣。这些是人类有欲望有能力的千万年来不变的主题,比如雕塑家皮格马利翁就一直要做一个完美的雕塑,并且最终还爱上了他的作品。
这些最初的冲动都是人类改造“物”的努力和尝试。并且这种特性未来也会一直存在。
悲观的角度就是
人对自身权力被夺取的担忧。这里面涉及到过去几十年我们“人文时代”努力争取到的各种权力,比如少数族裔的平权、劳动的公平性等等,我们担心科技会加剧放大人类社会中的阶级不平等、甚至发明出新的不公平的手段。
 
另一种中性的角度就是:
「新的技术」带给人们便利、给与未来可能性、但也伴随着大众理解追赶新技术新观念的焦虑性和紧迫感,同时对于那些先一步掌握黑科技的人潜在作恶的担忧和恐惧。
人们寄予科技 敬畏、恐惧、顺从、希望。在这层面上人们对科技的理解有时候相当「本能」,不乏有人把科技当作一个魅化的对象科技被附魅成为当代的大祭司。
 
 
 
 
仔细思考,这三种对技术的思考,本质上都是人与「技术」的关系。
这里面「技术」的具体所指总是在变的,比如鲍德里亚在70年代讨论的技术是「超级市场」,这在我们现在看来都习以为常了,他讨论的问题仍然存在,但不重要了。之后还有摄影技术与人内在表达的关系,包括现在人工智能技术与人的关系。在不远的将来「基因编辑技术」与人的关系。
这里的技术是可以一直更换客体的。
就像瓷的小便池和金的马桶一样,材料本身会有某种质感,某种属性,但作品的艺术核心还是作者使用材料的方式和作品指向的那个东西。
 
这次我展览的作品,身体図景是以人工智能生成的肢体影像为呈现,身体与技术是共同的可以替换的词。
虽然是与我刚才关于技术的讲述完全相反,但是内核又是完全一样的概念。几十万年以来我们人类的身体不变,但我们在不同的时代总是赋予身体不同的涵义。
身体同「新技术」一样,是经验主义的最好的工具。
我们理解世界有两种截然不同的方法,本体论把知识作为目的,去研究它的内在结构和逻辑。经验主义把知识作为工具,使用的方法不重要使用的语境更重要。在索绪尔那里成为“语言”和“言语”。同一个身体在不同的时代代表不同的场域,劳动性质的转变、对种族性别的认同、对疾病对疯癫的区分、赛博格、后人类等等,这些都通过变更或定义身体符号来呈现。作为经验主义最直观的材料,是我选用身体作为符号的原因。
 
另外一部分是技术,这里是人工智能技术。
 
 
但我的作品使用人工智能作为材料其实又是非常「本体论」的,我前面说了ai这个材料在当下语境里会被赋予的特点,但我避开将ai作为经验主义的表达方式。我使用的是「人工智能算法-生成对抗网络GAN」的一个独特性。就是不管是监督学习还是无监督学习,从他们生成的各种以假乱真的图像,习得的抽象的下象棋的能力,都指向这么一种可能性,ai算法可以找到我们世界的普遍性和内在的结构。而且其中潜藏着大量人类还未曾发现的规律和可能性。
如果说有一个美学宇宙,我们把可被编码已被识别的审美称为艺术或风格或设计,ai可以帮我们找到更多潜在的审美。
所以我使用ai作为工具想指向的是一种更广泛的符号性。
 
对于我这次参展的作品来说,通过人工智能对具体的身体符号的处理,生成的这些新的肢体语言,
 
所以我作品指涉的是身体所代表的符号概念,或者说技术所指涉的技术概念。
虽然我使用的是技术中的“新媒介”来进行创作,但我的核心主题是哲学里非常经典的问题

⬇身体図景@寒山美术馆⬇

身体図景-寒山美术馆

在B0dys(ape身体図景这一系列尝试中,我喂给AI一系列不同的肢体动作,AI生成出一系列不可辨认的肢体语言,这些符号正是那些还未被符号化的「语言」空隙。 在寒山美术馆的「时空与场域」展览中使用了投影投射和LED液晶显示屏呈现。观众可以在远处观看,也可以走进屏幕伸手交互,传感器感应到观众的手势,观众可以感受到周围影像颜色变得更加饱满鲜艳,也可以控制影像的运动。投影照在正在交互的观众身上,观众成为被观看的图像的一部分。

⬇身体図景-概念介绍⬇

Bodys(ape

身体図景是讨论「经验主义」符号的作品,身体是承载不断流变的符号的容器,有物质的身体和技术的身体。这些肢体的符号図景,并非「图像」而是「概念」

⬇人工智能技术介绍⬇

机器学习算法技术原理

在当前这个阶段如果我们问人工智能具体是什么,可能会说是机器学习--线性回归--梯度下降。。等等一系列算法。从新媒体艺术从业者使用的角度,介绍人工智能技术的简单原理,与使用的思路。

机器学习算法技术原理

机器学习算法技术原理

在当前这个阶段如果我们问人工智能具体是什么,可能会说是机器学习–线性回归–梯度下降。。等等一系列算法。

这里我简单的解释两个原理:

空间切割(分类)

从一堆数据中分类出两个特征。我们可以假想成这个过程是一个切割空间的过程:

空间里散落一堆随机的点,假设我们要寻找所有红色的点,通过一刀将空间分开并且红色的点都在同一侧。

但如果图形比较复杂,我们可以通过增加维度的方法。比如上图是一个二维的空间,下图是一个三维的空间,在二维空间里解决不了的问题,升高一个维度就很简单了。

机器学习可以有上万个维度。

最终训练的模型是一个高维度空间。理论上这个空间里会包含无数种分类方式。

生成、判断,迭代,逼近的方式学习(生成对抗网络)
stylegan2是一种生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)。简单的说就是里面有俩角色,一个负责制造,一个负责判断,这个过程就像我们在三维空间里捏一个雕塑一样,制造者和判断者的最终目的是找出我们给出的雕塑(字形)所在的空间。他们采用一种慢慢逼近的方式(一些线性代数的方程):先按照算法将我们给出的字形分成一个超维空间。制造者按照自己的算法从虚无(噪音)中抓取一些元素,交给判断者,判断者看这个元素是否在自己算法里的超维空间中,同时反馈回结果。在这个过程中通过设置损失函数慢慢的把那些不在模型超维空间的部分削减掉了。经过几千上万次的优化,最终的模型越来越接近我们给出的语料集。

每个机器学习生成的样本都有它的一个坐标,我们可以通过投影找到它们的坐标,在现实中三维空间一个点的坐标是(a1,a2,a3)那在AI的高维度潜在空间中一个样本的坐标就是(a1,a2,a3……a256),我们可以在这个空间里行走(Latent Space Walk)线性的采样就可以在影像中呈现连续过渡的视觉图像。

一般训练完网络后,随机生成一些坐标采样一下网络的状态,来做判断是否要继续训练或者找到下一步需要调整的方向。

如果出现过拟合,模型塌陷的状态,还需要回退到之前训练的某个阶段调整后重新开始。

多次调整是训练模型必要的步骤。

最终训练何时结束取决于作者的判断。保存网络模型,设置相应的参数生成需要使用的数据。这些生成的数据是无限的。每一个都相似但不同。

工具

Google Colab可以算是比较方便的机器学习训练工具了,以远程服务器和Jupyter Notebook的方式运行python脚本。一键生成和销毁运算实例,与Google drive绑定作为数据储存,是广大机器学习工作者必备的工具。

2020年我开始尝试使用GAN来做创作,也是租用Google colab开始每天训练和折腾各种各样的东西。花了一些时间尝试读代码,发现作用不多,很难完全改变GANism的影像风格。

使用colab-stylegan2生成的作品有:

在这些作品里,我尝试加入更多的除了机器学习之外的元素,比如加入算法视觉的二次处理、混合多种媒介的呈现方式、哲学的后结构主义思想作为作品骨架。。或者仅仅使用ai生成的一部分数据比如颜色数据作为算法视觉里特异的噪音模型。

七天十二夜

谁登上幻觉之舟先期离开这里 谁在磅礴落日前犹豫不决

意识的沉默和汉字的空白

这是一个讨论「本体论」的作品,通过建构一个逻辑去找出逻辑本身存在的悖论。混沌与未知都是「本体论」的一部分。

bodyscape身体図景-云美术馆

《身体図景》以一种线性序列的方式呈现人工智能生成的抽象身体图谱的数字雕塑,用非线性呈现的编程灯光重新构建观看的方法。 作品是在线性/非线性、动/不动之间的转换。

Bodys(ape

身体図景是讨论「经验主义」符号的作品,身体是承载不断流变的符号的容器,有物质的身体和技术的身体。这些肢体的符号図景,并非「图像」而是「概念」

身体図景-寒山美术馆

在B0dys(ape身体図景这一系列尝试中,我喂给AI一系列不同的肢体动作,AI生成出一系列不可辨认的肢体语言,这些符号正是那些还未被符号化的「语言」空隙。 在寒山美术馆的「时空与场域」展览中使用了投影投射和LED液晶显示屏呈现。观众可以在远处观看,也可以走进屏幕伸手交互,传感器感应到观众的手势,观众可以感受到周围影像颜色变得更加饱满鲜艳,也可以控制影像的运动。投影照在正在交互的观众身上,观众成为被观看的图像的一部分。

什么是AI艺术?为什么要用“人工智能”来创作?

AI艺术

什么是AI艺术?为什么要用“人工智能”来创作?

我之前做过几次《以【人工智能】为例观察“科技艺术”》主题的线上分享。大概整理一下观点。

1,对ai的迷思是来自于对科技的迷思。迷思(myth)表现在大众对科技媒介形成的刻板印象。

科技迭代是当前世界最主要的话题之一。这让科技标签的文化带有一种特殊的质感:现代人对科技的理解有时候相当「原始」,人类赋予科技过多的想像,不乏有人把科技当作一个魅化的对象,寄予敬畏、恐惧、顺从、希望。

如同使用’瓷的小便池‘和“金的马桶”一样,不同的材料质感给人带来完全不同的心理感受。

2,AI艺术是「计算机艺术」的一种。本质上也是一种计算机算法。

从输入、计算、输出这三个方面都需要人的参与,
这点上与其他计算机算法艺术在技术哲学上是等效的。

3,AI艺术有其特殊的点,区别于算法艺术。

算法艺术更多的是通过设计算法处理数据,输入和输出有着直观的反馈。

而AI艺术更多的是处理输入(语料库)输出(网络模型),艺术家较少介入算法的设计,更多的是调试算法的参数。同一个ai算法可以适用于完全不同的主题。

AI艺术除了关注输入和输入,艺术家关注和调整“迭代过程”也是非常重要的部分。

以【人工智能】为例观察【科技艺术】

我觉得使用泛AI技术来做工具。了解和研究其媒介属性是非常必要的。

现在艺术市场上跟AI相关的作品很大一部分是浅显而直接的将ai拟化或附魅成一个智能体。这对大众来说认知成本最低,调动情绪的作用最高。

还有一部分是将“ai”作为一个对象呈现世界的问题,比如算法偏见、不公平等政治议题。这也是技术哲学讨论技术与社会效益一贯的脉络。

我自己用AI的创作,一是延续我使用计算机算法创作的脉络,将ai作为一种媒介来讨论。我的主要观点是关于“实例化”的实践。实例化又是“后人类”主题下“信息与身体的关系”这个大的讨论语境。

我使用一种技术媒介(ai)创作多个不同概念的作品。但所有作品都指向同一个主题。我称之为「一小部分无限」。

这些作品在思想脉络上与「后结构主义」有一些渊源。受启发于维特根斯坦、福柯、布朗肖、博尔赫斯。。

技术上生成图像主要使用GAN类的算法比如NvidiaLabs的stylegan2 、styletransfer 等算法来进行机器学习模型训练。

机器学习算法技术原理

在当前这个阶段如果我们问人工智能具体是什么,可能会说是机器学习--线性回归--梯度下降。。等等一系列算法。从新媒体艺术从业者使用的角度,介绍人工智能技术的简单原理,与使用的思路。

项目有:

七天十二夜

谁登上幻觉之舟先期离开这里 谁在磅礴落日前犹豫不决

意识的沉默和汉字的空白

这是一个讨论「本体论」的作品,通过建构一个逻辑去找出逻辑本身存在的悖论。混沌与未知都是「本体论」的一部分。

bodyscape身体図景-云美术馆

《身体図景》以一种线性序列的方式呈现人工智能生成的抽象身体图谱的数字雕塑,用非线性呈现的编程灯光重新构建观看的方法。 作品是在线性/非线性、动/不动之间的转换。

Bodys(ape

身体図景是讨论「经验主义」符号的作品,身体是承载不断流变的符号的容器,有物质的身体和技术的身体。这些肢体的符号図景,并非「图像」而是「概念」

身体図景-寒山美术馆

在B0dys(ape身体図景这一系列尝试中,我喂给AI一系列不同的肢体动作,AI生成出一系列不可辨认的肢体语言,这些符号正是那些还未被符号化的「语言」空隙。 在寒山美术馆的「时空与场域」展览中使用了投影投射和LED液晶显示屏呈现。观众可以在远处观看,也可以走进屏幕伸手交互,传感器感应到观众的手势,观众可以感受到周围影像颜色变得更加饱满鲜艳,也可以控制影像的运动。投影照在正在交互的观众身上,观众成为被观看的图像的一部分。

 

还用过Google的Ramanujan Machine 来产生过内容:

通往真理的无数条路径​

一小部分无限,拉马努金机,NFT@FeralFile
讨论的主题:

一小部分无限

数码回想

AI技术媒介研究

视觉艺术;关键词梳理索引

视觉艺术;关键词梳理索引

19年我在北京电影学院虚拟艺术系做了一个讲座,梳理了一下视觉的发展历史:

视觉艺术近些年飞速发展,与计算机的发展历史是分不开的,除了硬件的发展吻合摩尔定律,软件思维也经历过几次不同范式的更迭。

我以VJing的发展作为脉络梳理,关于这部分的历史的介绍可以参考VJing-Wikipedia

我经历了新世纪10s的发展。学习的内容跟随视觉艺术的发展。

什么是VJ?

VJ依赖影像技术的发展,是一个非常好的“影像实验场所”,我在这篇文章里写过原因。

VJ作为“即兴影像表演”可以加入很多种手段。插入不同的控制器,通过不同的信号融合不同的软件信息进行呈现。

VJ可以简单的分成几种范式,这些范式只是代表不同的技术思路,当然在创作的时候是可以混合使用的。

VJing-即兴影像表演,也是计算机艺术的一种。当然也离不开计算机的范式。实际上任何交互系统的范式也是一样,需要有【输入设备】-【计算设备】-【输出设备】构成。

这每一部分都可以做很多文章了。众多的演变也是从每一个组件开始的。

专注在【计算设备】这个方面,其中的计算主要是整合各种专注不同细分领域里的软件。将不同的asset整合在一起需要一些标准,我们称作格式(严格来说格式是计算机里指定特定文件用特定软件打开的一个标记,特定软件依据的标准称作协议,视频里称作编码,比如QuickTime格式里有h264有pro res442编码,编码决定了数据压缩编译的方式)。有很多久经考验的协议,比如midi协议(30年的历史),也有很多新的协议比如NDI,还有很多中间件协议比如spout,不同的软件之间可以依托协议或者中间件的规范进行离线或者实时数据交换。

VJ或者交互系统一般比较依赖【实时渲染】,实时渲染专注于制造幻觉或者假象,比如光照烘焙,遮挡剔除。

与之相比的是【离线渲染】,离线渲染可以使用大量时间计算出逼真的细节。

在计算机系统里,时间和空间是可互换的。主要是指计算时间和储存空间。当然对于独立创作者来说,永远需要从中取得一个平衡。

 

加入豆瓣小组的讨论: 视觉艺术;关键词梳理索引 (douban.com)

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