透過機械之眼，我們能夠和人工智慧一起看見什麼？

這次「Influentia」展覽「透過機器之眼」，從寶博士葛如鈞的收藏中集結了眾多AI藝術先驅者的作品展出，呈現AI藝術史的縮影，也映照著AI藝術創作對於台灣的影響。其中，湯姆．懷特的藝術作品研究了演算法凝視，即機器如何看待、了解和表達世界。隨著機器感知在我們的生活中日益普遍，電腦所看到的世界成為我們的主導現實，懷特在他的作品中與人工智慧系統合作，探討了這種現象，引領觀眾透過機器的眼睛看世界。

由Volume DAO和akaSwap共同策畫的「Influentia」，除了展出國際知名藏家團體——Le Random的藏品外，還有另一間「透過機器之眼」展間，展品以AI藝術為主，多數由葛如鈞寶博士所提供。

寶博士除了致力於區塊鏈生態系的推廣，對於新興科技藝術收藏也是不落人後。雖然藏家身份鮮為人知，但一直以來，寶博常用收藏來支持藝術家和這些新事物。這次「透過機器之眼」便從寶博的收藏中展出了湯姆・懷特（Tom White）、雷菲克・安納多爾（Refik Anadol）、馬里奧．克林格曼（Mario Klingemann）、海蓮娜．薩琳（Helena Sarin）等重要AI藝術家的作品，該展間也同時展出台灣藝術家王新仁的AI新作——南島日誌。

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雷菲克・安納多爾、馬里奧．克林格曼、海蓮娜．薩琳三位藝術家都在AI藝術領域投入多時，有建築背景的雷菲克・安納多爾在台灣並不陌生，在MoMA的Unsupervised，看似透明方體搭配流體，在博物館大廳環境中特定地點的輸入——光線、運動、聲學和室外天氣的變化——都影響不斷變化的圖像和聲音。

Mario Klingemann，《The Butcher’s Son – Special Edition》，2017。（攝影／汪正翔，c2x3提供）

而《屠夫之子》則來自於馬里奧．克林格曼，該作品在2018年榮獲英國流明數位藝術獎（Lumen Prize）金獎，也是克林格曼透過GAN（生成對抗網路）的機器學習技術所演算出的AI藝術品，更首次以非人創作的作品獲獎。身為視覺藝術家和軟體工程師的海蓮娜．薩琳一直在為科技公司提供尖端技術。同時也從事水彩畫和粉彩以及時尚、食品和飲料造型和攝影等應用藝術的委託工作，擅長運用生成對抗網路來作為創作工具。

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「透過機器之眼」展間名稱以湯姆・懷特創作核心概念「演算法的凝視」為發想，這次一共展出了五件懷特的系列作品，為展間的重點藝術家。接下來我們也將深入介紹這位藝術家和他的創作，看看「透過機器之眼」我們能看到什麼？

湯姆．懷特是一位紐西蘭藝術家，目前在威靈頓大學擔任計算設計講師，過往在Google支持的藝術家人工智能小組（AMI）創建了「ImageNet的背叛」系列。這一系列使用了「感知引擎」的抽象技法。懷特向人工智能的神經網絡輸入了數千張影像，然後對於系統進行編程，繪製一系列標記，這些標記會不斷對「目標概念」進行優化，引導自動輸出圖像。用懷特的話來說，這些作品並非來自於藝術家的手，而是多個神經網路同時推動並推動繪畫走向目標。

湯姆．懷特的藝術作品研究了演算法凝視，即機器如何看待、了解和表達世界。隨著機器感知在我們的日常生活中變得越來越普遍，電腦所看到的世界成為我們的主導現實。懷特在他的作品中探討了這種現象。懷特與人工智慧系統合作，創造了可以靠神經網路分類的實體抽象印刷品。這是人工智慧的藝術，為人工智慧而生，透過讓演算法發出聲音，讓我們能夠更好地透過機器的眼睛看世界。

這次展出作品主要是懷特最重要的兩個系列：「感知引擎」（Perception Engines）和「合成抽象」（Synthetic Abstractions）。

感知引擎

當人工智慧需要將現實世界中的物體轉化為抽象表徵時，懷特提出了感知引擎的概念。該引擎能建立物理對象的代表性，主要仰賴電腦感知。人類感知在創造過程中經常被低估，因此將感知置於創意計算的核心，成為一項引人注目的探索。這個系列涉及製作非虛擬物體的現實世界創作。

舉例來說，神經網路能將給定的圖像歸類為風扇、棒球或滑雪面具等類別，這種機器學習任務被稱為分類。然而，要教導神經網路進行圖像分類，必須先利用大量範例圖像進行訓練。機器分類的感知能力基於用於定義特定概念的範例圖像資料集。

在這個系列中，任何繪圖的真實來源是未經過濾的訓練圖像集合。例如，超過一千張任意電風扇類別中的訓練影像。接著印刷這些具代表性的抽象建構，並觀察是否可以在神經網路中引發強烈的分類器響應。從經過訓練的神經網路分類器的角度來看，這些紙上印刷的圖像強烈觸發了給定繪圖系統限制內的抽象概念。而這個發展過程被稱為感知引擎，因為它利用經過訓練的神經網路的感知能力來指導其建構過程。當成功時，該技術被發現可以廣泛地推廣到神經網路架構中。考慮這些輸出何時對人類有意義（或無意義）也相當有趣。最終，輸入訓練影像的集合在沒有人為干預的情況下被轉換成所代表類別的抽象視覺表示。

在這個系列中，我們可以看到各種物件的抽象圖樣出現，觀眾依稀可以分辨泰迪熊、水母、印表機，但是仔細來看，他們並非一個具象的照片，而是由機器生成他們自己可以判別的泰迪熊、水母、印表機圖像。

合成抽象

同樣的概念和手法，也應用在「綜合抽象」的系列中，但是懷特將機器凝視的世界與觀眾分開。合成抽象是一系列抽象的網版印刷，它們始終被主要圖像識別系統（例如Google、Amazon、Tumblr等）註冊為「成人」或「露骨內容」，但就觀眾角度來看，圖像都是一些抽象色塊或是線條，並不會直覺聯想為「成人」或「露骨內容」，這個系列探討了機器如何感知明確的內容，並且是懷特正在進行的機器如何觀看研究的一部分。

懷特建立了一個繪圖系統，允許神經網路生成抽象的墨水列印，以揭示其視覺概念。令人驚訝的是，這些印刷物不僅可以被創建它們的神經網路識別，而且可以被大多數經過訓練來識別相同物體的人工智慧系統所識別。神經網路經過訓練，可以辨識日常生活中的數千種物品，例如「兔子」、「香蕉」或「虎鯨」。

使用他提供的繪圖系統，神經網路直接在簡單的墨水繪圖中表達它們自己的這些類別版本 – 創建抽象形狀來表達它們對世界的理解：構圖、線條佈局和顏色都是由神經網路選擇的，試圖使繪圖最好地代表概念。儘管這些網路僅接受了現實世界圖像的訓練，但當被迫抽像地表達自己時，它們能夠創建與其內部表示相匹配的更簡單的形式。列印完成後，他驗證電腦生成的繪圖是否可以在其他人工智慧視覺系統中廣泛識別。例如，展場的三件作品：《投射綺夢》、《光交》和《紅色、藍色和黃色的構成》經驗證可以被Google和Amazon影像辨識系統獨立識別。這表明這些形式與通用機器視覺語言相容。因此，當其他視覺系統遇到這些印刷品時，它們可能會感到困惑。例如，用手機拍攝的香蕉照片可以被歸類為食物。

懷特認為，我們正在創建的人工智慧系統有著他們自己獨特的文化，因此他們代表世界的方式往往與我們的期望不一定相同。但它們能夠抽象地表示我們所認識的概念，因此我們可能與我們正在創造的或是意識到的機器有更多的共同點。

Tom White系列作品，從左至右分別是《投射綺夢》、《光交》和《紅色、藍色和黃色的構成》。（攝影／汪正翔，c2x3提供）

這次在12月區塊鏈活動鼎盛的期間，akaSwap和Volume DAO一共推出數檔生成藝術相關展覽，從之前推出的「台北生成現場地圖」可以勾勒出台灣生成藝術生態對於未來發展的一種想像。分別是代表「Creation創作」的「繫：fxhash 2.0 台北藝術沙龍」、象徵「Coversation對話」的「郭雪湖與數位生成藝術家：跨越百年風景對話」，最後是展示「Collection收藏」的「Influentia」，從「Creation創作」、「Coversation對話」、「Collection收藏」三個方向來切入現在、未來和過去的台灣生成藝術生態樣貌。

而台灣的生成藝術家也在這一波活動展現了豐沛的創作能量，不僅在《繫：fxhash 2.0 台北藝術沙龍》可以看見更多台灣生成藝術家的作品，在「郭雪湖與數位生成藝術家：跨越百年風景對話」更是向國際展現了台灣的生成藝術是如何向過往藝術耆老對話和尋根，美學養分的吸收更面向了1930年早期的台灣繪畫。

最後，「Influentia」的兩個展間也彷彿是一場國際和台灣藝術收藏的對話，大家不約而同地關注了相同的事物，建構起類似脈絡的藝術生態史（這次挑選的展品也有數件被蘇富比選進2023年數位藝術年度評選中）。這像是一劑強心針，因為在這次新型態的藝術來襲前，不論是創作、史觀或是藝術美學，我們並沒有落後世界太多。

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✦ 本文轉載自c2x3｜區塊鏈藝術媒體