C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。
從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰
其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。
藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。
第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。
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之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。
走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。
從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者
隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。
例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。
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而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。
透過歷史解析引起共鳴
在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。
過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。
舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。
除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。
吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。
關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。
天王星是非常有趣的行星。希臘羅馬神話中,它是土星的爸爸、木星的爺爺、火星的曾祖父。比起其他行星是「站著自轉」,天王星是「躺著自轉」。太陽系 8 顆行星當中大多都觀測到了 X 光的訊號。唯獨兩顆冰巨行星:天王星、海王星沒有。終於,研究團隊從 2002 年以及 2017 年的資料中找到了天王星上 X 光訊號的證據。本文帶大家認識一些天文星有趣的歷史、文化、以及認識這一篇 X 光的研究成果。
太陽系的行星成員當中,除了地球以外,水星、金星、火星、木星、土星都偵測到過 X 光的訊號,甚至連彗星、以及矮行星冥王星都偵測到過 X 光。在最近這篇研究出來之前,行星當中就只剩下兩顆冰巨行星:天王星、海王星還沒有量測到 X 光。
最近,研究團隊檢視了「錢卓拉 X 射線天文台(Chandra X-ray Observatory)」的觀測數據,研究團隊量測到了天王星上的 X 光,研究結果發表在期刊《地球物理研究期刊:太空物理學(JGR: Space Physics)》當中 [5]。
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錢卓拉 X 射線天文台是當代最重要的 X 射線望遠鏡。自 1999 年發射升空服役到現在,累積了非常多的觀測資料,有許許多多 X 光的重要觀測貢獻都來自於這台望遠鏡。然而宇宙間能觀測的天體實在太多啦,對天王星的觀測其實非常稀少。截至 2020 年 6 月,只有三次對天王星的觀測:2002 年 1 次、2017 年 2 次。到了這一兩年研究團隊才從這些資料中找到了天王星上 X 光的訊號。
X 光是電磁波頻譜上高頻率、高能量的波段。要產生 X 光,一般來說要有特殊的環境才可以。天王星上 X 光最主要的來源是對太陽光的散射。太陽光本身是一個很強的 X 光光源,即便天王星離太陽這麼遠,太陽所發出來的X光到了天王星以後,被天王星的氣體分子散射開。這個機制是天文學家已知的,過去在木星、土星上面看到的 X 光也都是這一類。
特別的事情是,天文學家藉由木星、土星的數據推算了一個天王星上可能量測到的 X 光強度。但研究量測後卻發現 X 光的強度比推算的數值還要更強。這有幾個可能,一個是天王星對太陽 X 光散射的效果比木星、土星更好。另外一個可能性就是天王星有額外的 X 光產生機制。
目前推論與天王星周遭的帶電粒子有關。比方說,天王星和土星一樣,周圍有一圈環。當帶電粒子撞擊到天王星環的時候,就有機會放出 X 光。另外一個可能性是「極光」,當帶電粒子因為磁場等效應掉進大氣層、與大氣分子相撞後,也有機會放出 X 光。這個現象在木星上也看到過。不過到底是哪個機制就仰賴未來更多的觀測了。
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天王星在太陽系是很重要的存在,它是離我們最近的冰超巨星、而且還躺著自轉,讓我們有機會以不同的角度觀測行星。太陽系的冰超巨星只有兩顆,由於距離遙遠,都很不容易觀測。現在好不容易在天文星上看到了 X 光的影像,使我們得以更全面地了解冰超巨星的性質。對太陽系內、太陽系外的行星都能有更全面的理解。