一八六八年出版的《馴養動植物的個體差異》（The Variation of Animals and Plants under Domestication）不是什麼好看的書。筆者也不推薦一八七七年出版的《同種植物不同型態的花朵》（The Different Forms of Flowers on Plants of the Same Species）。一些比較薄的（但也沒多薄），像是《食蟲植物》（Insectivorous Plants）、《蘭花接受昆蟲授粉的各種設計》（The Various Contrivances by Which Orchids Are Fertilised by Insects）裡頭列舉出經典的範例，透過對奇怪生物的細膩觀察，讓龐大的生物學主題具體化，正是達爾文最引人入勝的寫作方式之一。但這些並不是非讀不可，也稱不上生動好讀。
不過他晚年的最後著作《蠕蟲的行為對植物模式形成之觀察》（The Formation of Vegetable Mould, through the Action of Worms, with Observations on Their Habits）讓人眼睛一亮，因為那本小書用語樸實而且內容奇特。他那些藤壺的作品主要是給科學家當參考資料用的，所以不能說是好是壞。而說到那本《考察日誌》，它現在的書名為《小獵犬號航行記》（The Voyage of the Beagle），是他所有書中最受歡迎的一本，內容是以一個年輕人凡事好奇、沒有成見的口吻所寫成的生動記敘文，但是並沒有展現出他後來成熟、有見識科學家的長處。他的自傳是寫給家人的私人回憶錄，生前從未出版。
《人類的世系》（The Descent of Man）這本書其實是兩本書稿合而為一，因為書的全名是《論人類的世系與性擇》（The Descent of Man, and Selection in Relation to Sex），這兩部分並非接得天衣無縫，從第七章以後情節急轉，立刻從人類世系跳到性擇。沒錯，達爾文最大膽的想法包括人類是動物的後代，但這並不是他著力最深的主題。《人類的世系》出版於一八七一年，目的是為《物種起源》補遺，但是這本書並不具備同樣犀利的焦點、銳不可擋的氣勢與強大的威力。由於這本書的主題驚世駭俗，所以當時賣得相當好。不過到了今日，《人類的世系》就不像《物種起源》那樣受到重視。
當達爾文寫作或面臨重大事故時，匆忙與焦慮似乎反而能幫上忙。華萊士威脅到他的優先發表權，這讓他受到驚嚇，結果讓他加緊寫作的腳步，無意中推了他一把。倉促之中寫成的「摘要」是一本好讀、廣受歡迎而且具有說服力的書，這樣的效果是他預計那本自然汰擇的巨著所達不到的。達爾文沒有完成那本大書，在他生前也沒有出版，有一部分是因為他失去對百科全書式架構的興趣，另一部分則是因為《物種起源》的出版讓這本書變得如雞肋一樣、食之無味了。不過他搶救了前兩章，改寫進家畜變異的書稿當中，剩下一共八章半的手稿則要等到一九七三年，學者斯托佛（R. C. Stauffer）以《查爾斯．達爾文的自然汰擇》（Charles Darwin’s Natural Selection）為題、編輯出版才重見天日。儘管斯托佛的版本深具參考價值，但是整本書卻只是將《物種起源》襯托得更好。顯然有華萊士的介入，對於達爾文是多麼幸運，對於讀者也是。
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。
圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞
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。
-----廣告，請繼續往下閱讀-----
圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發
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。
圖三、1980 年專家系統的興起，進入第二次高峰
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。
圖四、2010 年發展至今，高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強
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。
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。
圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題，圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖／C-LAB 提供
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。
