【摘 要】
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生成对抗网络是一种新兴的图像生成方式,它通过两台机器的零和博弈来用统计学的方式探索一类图像的共性,继而用这一共性来生成图像。从第一张人工智能作品被拍卖的那一刻起,关于“人工智能艺术”的讨论就从未停歇,人们在惊叹于机器连续而超现实的想象力的同时,也质疑其作品的灵韵、著作权以及人类对创造力的话语权等等“艺术伦理”问题。这项技术因其本身算法设计的“过程不可解释”特性和人们惯常的对于科技的排斥过程而接受结
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生成对抗网络是一种新兴的图像生成方式,它通过两台机器的零和博弈来用统计学的方式探索一类图像的共性,继而用这一共性来生成图像。从第一张人工智能作品被拍卖的那一刻起,关于“人工智能艺术”的讨论就从未停歇,人们在惊叹于机器连续而超现实的想象力的同时,也质疑其作品的灵韵、著作权以及人类对创造力的话语权等等“艺术伦理”问题。这项技术因其本身算法设计的“过程不可解释”特性和人们惯常的对于科技的排斥过程而接受结果的心理,自诞生之初就被广泛理解为一种取代人类创造力的神秘机器。但如果不对技术本身进行透视,技术的理解和应用也将原地踏步。本文通过解构生成对抗网络的技术要点,寻找人工智能图像使人产生疏离感和神秘感的根本原因:艺术家转让了一部分创造力的控制权,更多的关注对算法引导和选择。并尝试提取机器运行过程中潜在的美学意义:A.连续可计算语义空间中的游走和博弈。B.在错误、噪声和偶然性上进化而成的“智能”。C.算法的无意识折射出的数字感性。笔者提出这些审美体验不仅是GAN作为媒体艺术创作工具的运行方法,也可以作为图像叙事的内容,深化媒体艺术在人机融合时代下人机关系的重新审视与表达。
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