王成良:AI+艺术并不算是主流，2018年垂直细分

雷锋网：2020年8月7日-9日，全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2020））在深圳隆重举行；CCF-GAIR 2020峰会由中国计算机学会（CCF )，雷锋由香港中文大学（深圳）、鹏城实验室、深圳人工智能与机器人研究所联合主办。

从2016年产学结合、2017年产业落地、2018年垂直细分、2019年人工智能40周年，峰会一直致力于打造规模最大、标准最高、覆盖面最广的跨界-在中国人工智能和机器人领域的边界。学术、产业和投资平台。

8月9日上午，中央美术学院设计学院交通设计系交互艺术设计课程教师王成良作了题为《记忆设计——交通领域的归纳与界面设计》的主题演讲。人工智能”为AI+艺术专场。分享。

演讲一开始，王成亮率先提出了一个观点：人工智能在艺术智能认知领域，与美院的教学相比，基本停留在本科二年级建模设计阶段。

他表示，AI+艺术实际上并不是主流，尤其是在国家当前新基建的背景下，还没有参与到现代社会人文精神的需求中。重新审视艺术时，往往是在各种基础（新基建）积累到一定程度后，在人文层面提出。但作为一种独特的思考世界和观察世界的方式，如何将其映射到AI系统上，还是值得开始探索的。不仅如此，他还认为，人工智能、艺术、人文精神的完美结合，只有卡通才能做到，但眼下，无论是新基建、AI、5G等，都无法做到这一点。目前仍在使用中，

接着，王成亮从2017年中央美术学院本科二年级开设的《归纳设计》课程的教学实践谈了他对艺术与人工智能关系的思考：

我个人认为，人工智能艺术与设计的研究应该更多是关于如何将艺术智能的思维方法、范式和数学模型映射到AI系统上。如何将艺术创作方式转化和映射成艺术作品的智慧？对于艺术专业的学生和艺术领域的工作实践来说，艺术和设计学习都有一个范式。基本上，范式存在于界面中。艺术家随着设计师思维的快速变化，再加上奔放、异想天开的灵感等等……；电脑不应该懂就去做，即使能和其他接口连接，比如：3D打印机，不同的数字形式，设备和各种材料的连接也是有限的。这就是艺术和人工智能的区别，

王成亮表示，“归纳”和“记忆”这两种方法论在艺术认知学习中独树一帜，美院构建了一个独立的体系，这与其他学科对这两个词的认知和理解是一致的。实践不同。其他学科有自己的记忆法、计算法、归纳法。在需要碰撞来共同构建奇点的当今时代，更需要设计接口。寻找和平衡这些异同，不能是先入为主的以任何一方为主导范式的想法。只有有了新的接口，才能出现所谓的智能大数据，而智能大数据的意义不是一堆信息的堆积，但如何激发和激发更多的精神超链接。使其成为真正的智能对话和高智能型交流学习。

最后，王成亮谈到了未来人工智能时代人类和AI需要解决的三个问题。当它们都解决了，就可以称为真正的人工智能。他们是：

以下是雷锋网在不改变初衷的情况下整理整理的王成亮讲话全文：

大家好！感谢组委会的邀请。

我今天演讲的题目是：《内存设计——人工智能领域的归纳+界面设计》。

我今天的演讲和图片基本上没有我的作品，基本上都是日记式的。2017年在中央美术学院设计学院开设“归纳设计”课程。今天给大家分享一下同学们的作品分析。和介绍，以映射我今天要讨论的主题。

为什么要上这门课？我个人认为，目前人工智能在艺术领域的表现，基本上是在本科二年级阶段。包括这次计算机怎样使用记忆加，很多朋友问我，找了半天，你的游戏在哪里？我在最后一角说的是“AI+艺术特辑”。说明AI+艺术目前不是人工智能领域的主流，也不是很有必要。从中国的新基建来看，不一定是目前最迫切的需求，包括在历史和当代，艺术也不是100%需要的，所以我个人觉得现在人工智能和艺术的发展关系很跟我本科学历差不多。本课程在二年级开设的培训方法。

为什么要讨论记忆？

机器作为工具，或者作为机器艺术形式，机器与艺术相结合，应该是什么样子？如果一个学生有能力考上中央美术学院的高考，他应该有什么能力去记住并达到这个系统的考核标准？

我认为一个是功能，另一个是头脑；功能像电脑，头脑更像人；这两者目前还不能等同，也不能完全成为人工智能的典范。我这里分了两种颜色：功能对应界面，操作属于机器的行为，思维对应归纳和计算，属于艺术家的思维和工作方法；头脑是通过记住判断的方式和结果来参与现实的行为。

我们已经看到，人工智能与艺术的完美结合，只有在漫画中才能实现。目前，中国还没有完全实现任何新基建、5G、人工智能。

这部电影非常有趣。一个机器人，因为它的内存不够，必须先删除它的内存，才能继续生存和运行。女孩和机器人有着密切的合作关系，机器人告诉她为什么要抹去那些记忆？小姑娘说有一张照片我要删，因为机器人第一次看到小姑娘，脾气暴躁；机器人说那是我的第一个记忆，我删不掉——大概就是这样一座桥吧。

这是一部中加两国合拍的卡通片《未来机器城》；它反映了真正的人工智能；在许多情况下，是记忆力和智力让我们感到情绪化。

看看下面的那个。左边是AI软件制作的绘图算法生成设计。人工智能制作的图纸目前比较流行，这个例子也是业界的通行做法。右图是高考考生报考美术学院需要训练的方式、规则和方法。

今天我想多谈的是，如何在人工智能和艺术领域之间构建一种可以相互激发智慧的共识和通用方法论，以及它们在认知方法论中是否具有共同作用，是否可以用于人工智能。艺术领域新可能性的出现，暗示了一种新的思维和算法探索。这里没有结果，这是一个问题和问题。

比如Photoshop（欧洲摄影暗房技巧和记忆）等软件是欧美思维，不是中国人开发的，而是体现欧美历史记忆和建模语言方法的实际应用总结；对于中国人来说，首先要学会它的思维方式，才能创作出与其技艺相匹配的艺术品。这是两种完全不同的思维方式。

我在2017年开设了《Induced Design》课程，主要是让学生了解寻找认知和智能设计相关的问题，让他们找到本质问题出现的地方，从视觉艺术思维和计算机算法思维识别相关性的核心问题和内在分歧。

我的课程没有任何图片或任何材料，只是一些我自己写的问题（关键词和短语），让学生去做，做他们想做的，适应教学方法。

首先是设计“动机”、“诱导开关”和“诱导叙事”。你可以做任何事情。前提是你一定要找到几款与造型艺术相关的黄金软件，并在这些软件的基础上进行思考和分析。

二是设计“基因原因”，设计“干预模块”，设计“成长”，设计“序列”。

三是最终让学生设计出能够自我循环、自我复制、自我组织的技术；通过编程进化算法转向、逻辑范式和数学模型。

今天我将举一个例子，说明我班上两个学生不同的工作方法和作业：

一位学生将犀牛、插画、视频等相关软件分为两部分。如何将软件拆分成一个东西？产生行为诱导和维持，并导致一定的心理发现过程，触发开关，一件事导致另一件事……

他做了很多笔记，很简单，就是一张思维导图。

我个人认为是同一句话。人工智能更多的是关于思维方法、范式和数学模型。对于艺术学生和艺术领域的从业者来说，这个东西是有范式的，基本范式存在于归纳界面上。他们还将分析快速、富有想象力和异想天开的事物。他们可能以非常理性和感性的方式对图形、界面或图标感兴趣，最终提取的图标将显示三维的东西。在这之前，他们也会有很多步骤，一两个班会把这东西转化成别的什么形式。电脑不应该，即使电脑连接了3D打印机，其他设备形式和不同材料都有限制。很有意思的是美术设计的工作方式可以产生自动算法拼接。这就是艺术与人工智能的区别，也是人类与人工智能的区别。

这个学生也会尝试做一些新的定位，比如：可视化编程，一些新的图形界面，平面设计中的综合设计，UI设计，与工程师的合作，后台。思维如何体现人机关系、和谐视觉和行为感应？尝试在一秒钟内连接艺术、数学、逻辑、符号学、行为诱导等的模式是非常有趣的。包括制作信封、邮寄、网络投递、包装后如何邮寄的思考。

最后，这是一场比赛。没想到转折很快，最后的结果就是这么一个有思想的呈现。通过鼠标箭头转化为光，三角形就相当于一个箭头，他觉得鼠标箭头是电脑屏幕上的一个引导光点。在真实的物理空间和作品的艺术空间中进行映射和放大，可以展现出独特的空间艺术。这种“同理心和思考”的智能完全超越了现在的计算机人工智能。只有艺术家和人才能有这种“同理心和思考”的能力；当然，如果未来计算机能够实现这种智能，就会有更有趣的东西脱颖而出。

这是他最后的作品的结果。

本课程还需要设计一种技术。他设计的一种技术就是眼镜，有点类似于VR眼镜的概念。这是基于他那个时代可以判断的技术，或者可以嫁接的技术的合理应用。设计映射。这个学生很有意思，可以看到第一个学生的变化。它是一部仅通过自选软件，设计软件反推理设计与人文认知之间关系而变异的作品。现在我也和一些软件开发公司有很多交流计算机怎样使用记忆加，他们也需要更多符合中国和艺术的软件思维设计和视觉设计。

下面是另一个同学的作业，也是之前的要求：动机、触发开关、传导叙事。

以前的同学有很多手绘。这位同学是用电脑做的。他想到的是参数化图形软件蚱蜢的电池、图形和符号。它也有自己的一套算法思维方法。（如：符号学中的框、构成要素、变化、表达、理解、传递、数、结果、逻辑推理）和人工智能算法非常相似。这位同学的整体思维完全是由软件控制的。他自己也试图将他分开，但还是有一些很纠结的事情，但他觉得很好玩。

这期间有一个转折点，因为这门课，我被学校派到法国通过网络教他们。在这种变化下，我不说任何问题。我告诉他们我在法国的日常路径，并让他们记录下自己在望京的路径。学生自己一天的活动路径？最后，需要拼凑并计算出可以呈现结果的东西。下图是我在法国的路径和学生在望京的路径的视觉表现。我不能说学生的工作是好是坏。她有自己的一套算法并推断出一个结果。然而，她的结果与她的第一个同学不同。我的干预改变了她作品的很大一部分结果。这就是机器的区别。

如何用艺术思维和人的思维来诱导操作，诱导界面的生成，重新开发和利用设计软件；重新审视软件智能开放的意义。

诱导记忆在艺术界独树一帜。在中央美术学院的教学实践中，它也是一个独立的体系，有别于其他学科。其他学科也有自己的记忆方法和计算方法。. 当今时代，我们需要建设一个“奇点”的时代，更多的是做界面诱导设计，寻找异同，新的界面才能出现（所谓的大数据），大数据的意义不是放一堆信息，而是如何通过人工智能的潜在激发，为我们的现实社会提供一个超验参考价值的判断。正如我们现在经常听到数字孪生的概念一样。

我个人喜欢玩软件。在玩软件的时候，我会想很多关于软件是如何设计和制作的？外部和内部之间的关系是什么？它与我的教学有什么关系？包括人机交互、软件对软件交互。现在我们在软件的使用上不可能只用一个软件，至少我们需要用两三个软件协同工作。

目前，各家大型软件开发设计公司在设计制作界面设计时，仍是根据自己的历史记忆推进。欧洲和亚洲都在推动自己的逻辑。下一步，艺术和AI在设计和制作界面时必须知道这两个领域在做什么，然后设计超验逻辑算法的设计，这对于新界面的实现是有价值的。

在未来的人工智能时代，人类和人工智能需要解决三个问题。当它们都解决了，就可以称为真正意义上的人工智能。他们是：

只有解决了这三个问题，我们才能成为真正的人工智能，谢谢大家。