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目擊野生的紙箱東尼史塔克:專訪年輕藝術家鍾凱翔

鄭國威 Portnoy_96
・2014/03/18 ・3912字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 432 ・四年級

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受訪者:鍾凱翔,目前就讀東海大學美術系大二,江湖上人稱「鍾哥」,最近以「紙箱東尼史塔克」之名橫掃西洋又紅回台灣。以下以第一人稱方式撰寫。

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我從小就對藝術有興趣。很小的時候就開始畫畫、摺紙。小時候父母常讓我看Discovery,也喜歡動物。家裡其實也曾希望我就唸書唸上去,我國中到高中書讀得也還不錯,不過高中後半越來越覺得挑戰,覺得這樣唸書也沒有興趣,所以大學學測前就跟父母說好了要念美術。

我的父母以前是做皮件的,也自己設計,所以家裡工具跟材料很多。我隨手都能獲得很多創作材料。小時候比較多的是繪畫,記得國家地理頻道在我小學的時候,在某個百貨公司辦過一次比賽,讓小孩子現場畫鱷魚,我當時剛好就參加了,沒想到後來有信件寄來學校,原來得到佳作。

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國小三、四年級之後開始我養甲蟲,然後開始摺紙做甲蟲。主要是因為那時候看到國外真的甲蟲很貴,所以就去圖書館看圖鑑,自己畫下來,然後再照著摺紙。我媽媽也會幫我收集一些相關的圖冊。

到國中就開始做紙模型。那時候開始到文具行買美術用紙,利用這些紙的特殊紋理或各種顏色來創作。高中因為學業壓力,有一段時間就暫停了沒做。

影響我最深的是士林的一家甲蟲寵物販賣店,我從國小就常常去。國中跟高中的時候,如果不想去補習班,就會到店裡去。我也會把我的作品放在那邊,在那裡認識了很多同樣喜歡甲蟲跟生物的朋友,有些是跟我差不多大,也有些是社會人士。

高二有一次翹課,照慣例跑去那家店。那時候我看到他們包飼養箱的紙箱丟在一旁,就拿店裡的剪刀、美工刀、三秒膠、白膠現場做了一隻螳螂。這是第一次用瓦楞紙創作,只是做一個概念,切一個平面凹一下,但後來每次去,那邊的朋友就會挑戰我,要我做各式各樣的東西,像是刺蝟啊、鬆獅蜥蜴等等。這隻龍就是店長給我的最終挑戰。

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現在我要做東西會查很多資料跟網站,例如查維基百科知道生物的大小跟尺寸比例等等。現在網路資料很多,不太一定得問專業人士,可以自己摸索。

後來會一直愛用瓦楞紙,是因為首先一張瓦楞紙就是三層,兩張在外,中間內夾一個波浪,很好堆疊厚度,取得方便,不用花錢。我也很喜歡它的色澤,很天然。

我用的工具就是剪刀、美工刀、三秒膠、熱融膠。老師請我們把作業跟班上分享時,也會笑笑說「這個我做不出來」,不過老師本來就不是要教學生所有的東西,念美術系的學生都有自己的一套,老師主要是負責讓我們能夠展現跟發揮。

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同學搬家或附近台糖都會有很多紙箱,很多朋友會拿給我材料,實在用不完(指著書桌旁邊堆到天花板的紙箱)。

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之所以會做恐龍類作品(例如暴龍半身骨頭跟翼龍全身)算是受科博館影響,但有不同的契機。暴龍是高中畢業的時候跟女友去新竹巨城,我女友是有執照的人像畫街頭藝人,她那天在專櫃接畫人像的case。我就自己去百貨公司裡頭逛,逛到石尚探索屋,看見可以挖化石,我考慮了很久(因為有點貴),最後還是決定要挖。挖的是一個石膏的蛋,石膏挖開之後是一個暴龍頭骨。於是我回家之後馬上就先做了頭骨的一個側邊。

不過真正開始把這個作品完成是到東海唸書之後。有一次放假回臺北,看到那半片暴龍頭骨躺在地上很可憐,於是就下定決心開始做,把它扛回東海沒日沒夜、密集地做了半年。

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要得到我女友稱讚很難,因為她每天看我做,看到痲痹了。有一次她去英國念語言,可能是去博物館看到翼手龍,才想到我做的這隻真的很像,回來之後就大力稱讚我,讓我非常爽。

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我喜歡做擬真的創作,加上比較少人會用瓦楞紙,所以我的作品看起來就比較特別。幻想生物或角色也是我喜歡的類型,例如這個無敵鐵金剛第三代魔神凱薩,就是用昆蟲做的。972527_700095123374404_1816054070_n

小時候去埔里,看到當地傳統的蝴蝶拼畫,用蝴蝶的翅膀做畫,我就想到可不可以做立體的,於是我用甲蟲寵物店裡頭的「零件蟲」來做,其實就是一些已經敗壞的昆蟲標本。

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我不太需要畫設計圖,頂多只是畫大概的比例,例如這隻麻雀、或這隻用吸管做的異形。麻雀的羽毛特別花時間,要看圖鑑才懂牠的羽毛方向是怎麼長的。

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又例如這隻龍,之前說過是我高二時接到店長的挑戰之後做的。鱗片之外的東西花了兩個禮拜,但鱗片花了一年。因為每一個鱗片是用打洞機打出來,然後用女生拔粉刺的鑷子摺出鱗脊。其實也沒有那麼困難,但第一個鱗片這麼做了之後,就覺得每一個都要這樣做,加上我對於做重複的事情會煩,所以拖了比較久。

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很多人拿到亂七八糟的的東西就會拿給我,因為他們知道我會用各種東西來創作。有時吃飯,朋友就順手帶個紙箱來給我。有一次宿舍房間門口就放了一個紙箱,我也不知道是誰給我的。其實我拿到這些東西的當下,我也不知道要拿來幹嘛,但就覺得蠻好玩的,後來就會上用場。

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鬆獅蜥蜴的紋理,我是用針筒控制瞬間膠的流出量來呈現。我其實很怕失敗啊,失敗要全部重做,但應該算沒有失敗吧…

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在生物學部分,我會去查長度大小,特別是骨骼的圖片。不過技術就是自己摸索出來的。也沒有特別去學。

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Stan Winston School 是之前做電影特效跟道具的專業人士成立的學校。去年我貼了我用吸管做的異形到他們的粉絲頁,過幾天,同學晚上告訴我我上了他們的網站。我很高興,所以後來我就一直貼,像是紙箱暴龍、變形金剛柯博文等等。

半年前他們其中一位共同創辦人 Erich 在臉書上加我為好友,之後甚至直接把我在臉書上放的東西拿去Stan Winston 的粉絲頁分享。我就連貼到他們牆上都不用了。

那時候感覺很棒,因為本來認為他們跟天一樣高,突然覺得自己離這些高手很近。

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後來 Erich 跟我說要幫我做一個單獨的頁面,放在官方網站,一開始沒有跟我講要拍影片,只是要我寫一篇文章,於是我寫中文,請女友幫我翻成英文。後來他們才提到影片,本來要請我自己先拍,但是我沒有那個技術。二月有一天凌晨四點,Erich 跟我說要不要來視訊,那時候我正要睡,但是覺得如果錯過這個機會就太可惜。於是趕緊收一下房間,把垃圾都藏起來。

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那時他說要用Google plus跟我視訊,我也不知道那是什麼東西,趕緊學一下。後來連上線,發現除了他,總共有三位一起跟我聊,那時候大概很臨時吧,現場直播我記得大概五個人看。

他們跟我說他們隸屬於怪獸創造部門。超屌。有些影片中的台詞是他們要我講的,像是「東尼史塔克」就是。其實聊得很開心,所以我也就講了。他們剪輯好之後放在網站上,我朋友看到了,先貼在我牆上,一個小時之後 Erich 才跟我說已經貼上來了。

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我門口那隻異形是用去年11月做完麻雀之後的材料做的。紙就是不管怎樣,都可以用得上,所以沒有什麼廢料,但我現在怕累積太多,所以還是會丟一些。

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我接下來想做更多奇幻生物的骨骼,跟用零件蟲來做東西。例如現在正在做的這個終極戰士。

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我也會做一些比較簡單的,像是派大星。有時我撿到垃圾袋,就會想說可以拿來做什麼。各種垃圾,例如紙筷子套、吸管、氣泡布、防撞粒、餐巾紙、洋芋片的鋁箔,都可以用來創作。

有一次跟女友去吃火鍋,女友妹妹吃比較慢,我就用筷子套做了甲蟲。我女友妹妹拿到櫃檯去現,店員譁然,於是就送給他們了。另外還有用尼龍繩做的金魚等等。1624240_700095136707736_1015086561_n 10002997_700095126707737_1000434005_n 10009554_700095120041071_1566468444_n

如果有什麼環保藝術創作比賽我最喜歡參加了,因為我幾乎穩拿的。我的創作有的比較容易壞,像是暴龍之前拿去別的地方擺,結果運送的過程壞了,對方打電話跟我說牙齒掉下來了。於是我趕緊搭車到現場去修理。雖然容易壞,但也容易修。有的結構比較穩固的,像是柯博文,就不容易壞,已經三、四年了。

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鋼鐵人現在正在東海大學展出,就這個作品而言,我的確是用網路上人家做好的展開圖,不是我原創,所以我其實沒有發到 Stan Winston 學校,是 Erich 自己發現的。但因為最近比較多曝光,有些人會用這點攻擊我,認為我只是「製作」,沒有創作,但他們不知道我做的其他東西。

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我現在完全不想為商業單位創作,因為我覺得我會因為這樣而改變,要是畢業之後得要接案,做得會是指定的東西,到時候就不會那麼開心。大學四年比較自由,現在想要盡情地做自己喜歡的東西。

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鄭國威 Portnoy_96
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是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。現為泛科知識公司的知識長。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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「科學家也需要 Art!」持續破解果蠅大腦神經迴路的李奇鴻
研之有物│中央研究院_96
・2022/04/11 ・6084字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/歐宇甜、黃曉君、簡克志
  • 美術設計/林洵安、蔡宛潔

神經科學與視覺

我們怎麼「看到」顏色,「察覺」東西在動?大腦如何產生視覺?中央研究院「研之有物」專訪院內細胞與個體生物學研究所所長李奇鴻,他是國際知名的神經科學家,過去長期在美國國家衛生院(National Institutes of Health)做研究,2018 年回到中研院貢獻自己所學。李奇鴻的實驗室主要是以果蠅視覺系統為模型,研究神經元如何在發育過程形成複雜的突觸連結,以及神經迴路如何產生視覺來引導動物行為。

李奇鴻是國際知名的神經科學家,研究神經迴路如何產生視覺來引導動物行為。圖/研之有物

技術帶動神經科學研究

神經系統如何運作?這對以前的科學家來說是黑盒子。由於大腦發生錯誤或出問題時,會直接表現在外在行為上,早期科學家想了解人腦運作機制,只能透過腦部哪裡受傷壞掉或中風等,知道腦部的大概功能區域,但沒辦法進入細胞層次。

「在生物學的發展上,除了需要有智慧的思考,其他都要靠技術去推動。你可能想到一個有趣的題目,但也許要 30 年後,才出現足夠的技術來解決問題。」李奇鴻舉例,從光學顯微鏡、電子顯微鏡、電生理技術、分子生物學到結構生物學發展,每個都在細胞、分子、及系統層次開啟了新的世界。

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隨著顯微技術與遺傳工程日益完備,果蠅成為現今熱門的腦科學研究對象。李奇鴻指出,「果蠅的生長速度快,相較老鼠要幾個月成熟,果蠅只要兩週。果蠅的大腦複雜程度介於人和單細胞生物中間,結構跟人高度相似,成果可應用在人身上。」

因此,近 10 幾年來是神經科學大起飛時代,科學家透過遺傳學方法控制果蠅的神經元活性、觀察行為,藉此了解哪些基因會影響大腦發育和運作,逐漸破解神經迴路的奧祕。

「我在選博士後研究時,想到底要做線蟲、老鼠、魚、果蠅或其他模式生物?最後才選果蠅。回想起來,近年剛好碰到果蠅相關技術蓬勃發展,選果蠅是很正確的決定!」李奇鴻笑道。

李奇鴻引用知名神經科學家 David Marr 的三層假說(tri‐level hypothesis),認為大腦運作有三個層次:

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  1. Computation level(運算):神經系統在做的事,如分辨顏色、觀察東西移動、辨認物體是圓是方、是蘋果或橘子等。
  2. Algorithm level(程序):神經系統的操作方式、程序怎麼做。 
  3. Implementation level(實行):神經系統如何透過神經元、神經網路來達成這個程序。

李奇鴻表示,「過去多數神經科學家都在討論 computation,再探究 algorithm,卻沒辦法解決 implementation 。現在因為具備技術,科學家終於能找出 implementation,再回推上層問題,甚至發現 algorithm 跟原本想的不一樣。」

視網膜感知系統怎麼運算?

關於神經系統的操作方式(Algorithm level),也有因為技術進步而解決爭議的案例。李奇鴻舉例,以前神經科學家在研究視覺系統感受物體運動的機制,曾出現幾種理論,HR 理論認為神經訊號是用乘法,另一派 BL 理論認為是用減法,爭議了很久。

近年科學家發現,原來視網膜感知系統的運算機制是混合的,一共三種,稱為 HR-BL 混合視覺運動偵測器。過去兩派都只對了一半。

關於視網膜感知系統的運算機制,過去 HR 理論和 BL 理論都只猜對其中一種方向(打勾處)。資料來源/Current Biology

Hassenstein-Reichardt(HR)模型:從昆蟲行為研究而來。

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  1. 當有偏好方向(從左到右)的視覺刺激出現,左邊的光感應神經元收到訊號,這個信號會被延遲(時間 τ),接著右邊的光感應神經元收到訊號,兩者的訊號會同時到達下游的神經細胞(X),訊號將會相乘,生成運動訊號。
  2. 當有非偏好方向(從右到左)視覺刺激出現,兩個訊號會在不同的時間到達,不會生成運動訊號。

Barlow-Levick(BL)模型:從兔子電生理研究而來。

  1. 當有偏好方向(從左到右)的視覺刺激出現,左邊的光感應神經元收到訊號,接著右邊的光感應神經元收到訊號,但它為抑制訊號且會被延遲(時間 τ),左邊的訊號會先到達下游的神經細胞,生成運動訊號。
  2. 當非偏好方向(從右到左)視覺刺激出現,左、右兩個光感應神經元的訊號會在相同時間到達,刺激訊號和抑制訊號互相抵銷,不會生成運動訊號。

持續分析果蠅大腦的神經迴路!

近代電腦的所有運算都能用 and、or、Xor 三個邏輯閘表達,科學家想知道,大腦裡有沒有類似但更高階的神經迴路運作方式?「從感官到行為比較容易觀察和操作,目前在視覺運動方面的神經迴路運作,我們知道的最多。」

李奇鴻近年在做昆蟲視覺與行為研究,發現昆蟲在感受顏色,如綠光和紫外光時,感光細胞的處理方式是先將紫外光跟綠光的強度做比較,把兩個光的強度相減,讓原本兩個訊號變成一個訊號,所謂的「顏色拮抗」。

「這種神經迴路能解析、比較兩個顏色強度的差異性,因為大部分在視覺上最重要的正是對比。拮抗運算模組能在一片訊號裡找出哪裡最強、其他較弱。其他感官機制也一樣,像觸摸物品時有凸出來的部分較重要,聽覺上要找出哪個聲音特別高等,讓最重要的訊號能凸顯出來。」李奇鴻補充道。

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2021 年李奇鴻的團隊首次發現果蠅視覺系統堆疊了多套拮抗運算模組,以達成顏色及空間接受域雙拮抗的效果,成果發表在《Current Biology》。這樣的神經迴路可以比較相鄰的顏色,產生色彩區間對比感。「沒這樣的功能,我們就看不出紅配綠很悲劇了!」李奇鴻笑道。

科學家們正努力鑽研果蠅大腦的神經運算迴路,希望逐步整理出基本運算模組。或許有一天,看似複雜的大腦功能,都可能用基礎的迴路來破解!

李奇鴻實驗室所發現的顏色及空間接受域雙拮抗神經迴路。R1-R6 是吸收頻率範圍較廣的光接收器(輸出刺激訊號),R7 是吸收紫外光的光接收器(輸出抑制訊號),R8 是吸收綠光或藍光的光接收器(輸出刺激訊號)。從 R1-R8 接收光,輸出到神經細胞 Dm8 之後,會形成顏色拮抗效果。此外,相鄰的 Dm8 之間透過特殊的氯離子通道 GluClα 中介,會產生側向抑制作用(Lateral inhibition),形成空間拮抗效果。資料來源/Current Biology

老師是怎麼走上研究大腦神經科學這條路呢?

「我滿晚才走上科學研究的道路。我對電腦有興趣、喜歡寫程式,大學上中國醫藥學院醫學系,家裡也希望我當醫生。不過在實習時,我發現自己對治療病人沒興趣,反而對問題或疾病本身更有興趣。跟幾個老師談過之後,我決定不當醫生,跑去清華大學讀生命科學,後來就到中研院。」

因為有醫學背景,一開始比較想做能立刻解決問題的研究,像是用蛋白質跟毒素的綜合體來治療癌症。但後來了解,如果沒有深刻了解致病機制、沒有鑽進基礎科學研究,很難有突破。

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後來去美國洛克斐勒大學攻讀博士,在洛克斐勒讀書期間,大家常互相交流,對我有很大的啟發。那時我在鑽研結構生物學,希望了解疾病真正的生理過程,曾解開愛滋病病毒跟人體信號傳遞有關的蛋白質結構。

博士畢業前,我接觸到神經科學,感到很有興趣,就去加州大學洛杉磯分校(UCLA)讀博士後,學神經科學裡的發育學,想了解大腦在發育過程是如何用不同分子在細胞間傳遞訊息。那時我待在很大的實驗室,老師不太管學生,要自己想辦法或跟旁邊的人學習,很多人素質都很高,學習環境很好。

之後我進入美國國家衛生院(National Institutes of Health,NIH)開始開實驗室帶自己的團隊,待了 16 年,算是真正進入神經科學領域,直到現在依然在做相關研究。

每個人的人生選擇,都被以前的經歷主導,如果沒有醫學背景,恐怕我不會去學結構生物學或走入大腦神經科學領域。

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老師在美國的研究很順利,那是什麼契機才決定回臺灣呢?回來後是否有不適應之處呢?

「我 26 歲出國,在美國也待 26 年,幾乎完全融入美國生活,實驗室運作得蠻好,連太太也是美國人。但在美國很多年後,內心出現一個很深感覺:我在臺灣待過這麼久,臺灣是我進入科學的起點,也許該回來教教臺灣的子弟。」

剛開始有些想法,曾受邀回臺演講幾次,但沒有下決心。後來出現一個重要轉捩點。中研院分子生物研究所 30 週年慶時邀我回來演講,那時有機會跟歷任所長聊天,這些所長中許多是我過去在中研院碰過的老師。聊了後感觸很深,發現每任所長都要面對分生所的成長或各種問題,每個所長都有獨到的見解和重要貢獻。

我看到分生所運作得很好,覺得非常感動, 內心想:也許我回來能效法他們,也許對中研院細胞與個體生物學研究所的發展能有一點點實質貢獻。

雖然如果待在美國國家衛生院,我也會有這樣一個機會,但還是想帶自己的子弟,把力氣用在自家子弟身上,讓自己的國家和組織進步。我想將在美國國家衛生院學到的經驗,像哪些組織可以運作、哪些不行,嘗試帶回臺灣。

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我很清楚可能碰到的問題,像科學研究會受影響,要重新花幾年時間建立實驗室,但那次契機讓我徹底下定信心。我曾跟廖俊智院長開玩笑,就算不給我錢,我大概也會回來。因為真的覺得這是一個很好的機會,自己能為中研院、為臺灣做些事。畢竟中研院也一直都像我的家!

不過,畢竟過去在美國實驗室和家裡都是講英文,只有打電話給媽媽會說臺灣話,因此, 2018 年剛回臺灣時,國語講得不太流利,臺灣話反而比較流利。

老師覺得美國的研究環境有哪些優點?希望將什麼樣的新觀念、新風氣帶進臺灣呢?

「國外最大特點是學術交流很頻繁,雖然國內也蠻頻繁,但他們交流層次更深入。也就是說,我跟參與的老師交流之後,常能改變想法、做事方法或方向,且是正向的改變。」

國外老師受邀演講,會很積極在幾小時內一直談,在一天中完全沉浸其中,不單講出自己在做的東西,也要求聽眾給予批評或建議等,彼此有深度交流,我每次參加都覺得收穫很多並產生合作可能性。

國內我的經驗是,演講結束後比較缺乏機會跟其他老師深度溝通,領完演講費就屁股拍拍坐高鐵回來。這可能是國內的慣有模式,我覺得需要改變。現在所內我也要求大家,既然花錢請老師來,一定要做深度交流,請對方給予建議。

重要的不是形式或邀到諾貝爾獎得主之類,而是在演講結束後、這個人走出我的辦公室、這些人離開後,對我做的事或做事方法,是不是有什麼實質的改變?在其他科學家交談中是否能得到啟發,改變自己的思考或做實驗方式?或聽聽別人告訴你,你還有哪些沒想到的地方?

分享,也是一種很重要的技術,在交流過程中,當我們可以把一件事講清楚,自己也會茅塞頓開,知道問題在哪。

現在所裡的計畫是把老師分成各種不同興趣小組,組內做交流或有跨組活動。其餘像寫計劃、申請經費、經營實驗室或撰寫並發表文章,這些是基本技術問題。

做任何工作,一個是基本的核心技術,如果沒有「技」就無法生存;另一個是 「藝」(Art) , 可以驅動你一直做下去。訓練人才時,除了培養技術,還要訓練 Art。

老師提到工作上需要 Art,科學家的 Art 是指哪些部分?可以說明得更詳細嗎?

「我想在科學裡面,Art 有很多面向。例如,你怎麼選擇一個問題,怎麼找切入點,如何把一個大問題拆成幾個可攻破的部分,一步步去解開,這是一種 Art。尤其在選擇問題和切入點上,要有獨特的見解或洞燭先機才能成功。」

科學家必須創造有用的知識。什麼叫有用的知識呢?就是聽到學到後,會改變你想事情的方向或做事的方法。很多東西都可以研究,只要科學方法夠嚴謹,都可以得到一些知識。但到底要選擇什麼題目呢?什麼叫做有趣的問題呢?評斷這些就是科學的 Art 。

如果說在人類前面是一個黑暗深淵,知識像光照亮我們前面的路,科學家就像站在最前面,要知道如何踏出那一步?怎麼踏出去?這是 Art。

當科學家看到一個問題、問題成形後,最重要的關鍵是如何選擇一個核心問題去解決。就像玩拼圖時,要放下去最核心、最重要的那塊拼圖。

我回到臺灣後,覺得這裡的研究環境很好,儀器不輸人家,老師很優秀。但可能我們多半只是關注自己的研究,沒有花時間認真去思考,最重要的一塊拼圖在哪裡?當我們有更深度的交流,才能找到最核心的那一塊,做出最重要的貢獻。

李奇鴻說,科學家必須創造有用的知識,也就是會改變做事和想事情方法的知識。至於要選擇創造什麼知識,需要用 Art 來判斷。圖/研之有物

老師在國外的實驗室時是如何帶領研究團隊呢?對年輕的科學家有什麼樣的期待嗎?

「在碩士、博士訓練中最重要的關鍵,是從「讀」科學變成真正「做」科學。我們攤開一本教科書,看到裡面講這個、那個,只是讀人家的科學。即使去念了原始文章,仍然是看著科學怎麼被別人做出來而已。」

自己真正做研究才知道,教科書上每一頁、每一句,背後都可能有數千篇文章支持,那時才知道自己很渺小,懂得謙虛,了解自己一生能做的有限。

所以,每次要跨出一小步,要想該怎麼跨最有效率、得到最大效果。我認為,在碩士班或博士班,最重要的就是了解這種感覺。

有些學生可能覺得,反正我很渺小,世界這麼大,即使做一輩子,即使最成功的科學家,也不過是得到教科書上面的一句話而已,我怎麼做都沒關係啊。 但我們必須帶領學生了解,這個計畫不是老師叫你做才做,而是讓學生覺得這個計畫是自己的,有前進和發展的空間,就像自己的小孩,必須負責。

以前在碩、博士班,剛開始學會技術、實驗做出結果,或能像人家一樣發表文章,會很高興,但這很短暫,真正的轉捩點是我知道有什麼事,是全世界任何人都不知道的那種驕傲,才是真的能支持很久的。我還記得在某一天做到早上五點,從實驗室走出來,知道有個東西全世界只有我知道的喜悅!

當學生曾感受這種發現真實的快樂,你不用規定他早上幾點來、晚上幾點走,他自己就有動機做。

當一個人想這東西應該是怎樣,想辦法做實驗證明出來時,那真的是一種快樂。我想,這是任何其他行業都沒辦法比較的!

學生是要培養成未來的科學家、獨當一面,應該讓他自己走。即使在你看得到的地方,也要讓他自己走出來,而且,他自己想到的,比你告訴他來的有用。

其實,我當老師最興奮時,是學生告訴我那些我不知道的事,會覺得很喜悅,學生想到我沒想到的東西,表示他們有進步,比我還厲害,這很棒!

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研之有物│中央研究院_96
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AI 是大藝術家?人工智慧演算出的作品可以被稱為藝術嗎?——《再.創世》專題
再・創世 Cybernetic_96
・2021/10/06 ・6415字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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  • 作者/洪靖,荷蘭 University of Twente 技術哲學博士

人工智慧(Artificial Intelligence,以下簡稱 AI)能夠創作藝術嗎?演算法的作品可以被稱為藝術嗎?

早已有些藝術家利用 AI 或演算法進行創作,但一直要到 2018 年底,這兩個問題才開始進入大眾視野。契機是法國藝術團隊 Obvious 利用 AI(演算法 GAN)協助產生的畫作 Edmond de Belamy 在 2018 年初以一萬歐元賣出,另一幅畫作 Edmond 則在同年十月登上了世界知名的拍賣會佳士德(Christie’s)。雖然 Obvious 涉嫌炒作受到批評,但不可否認的是,他們確實敲開了藝術的大門,把開篇的兩個問題丟向世界。

法國藝術團隊。圖/Obvious

要回答這兩個問題,可以從藝術與技術的關係入手。從藝術角度出發的討論所在多有,尤其是這兩個問題本身就屬藝術領域的熱門話題。相較之下,從技術角度出發的探索似乎不多,而這或許是技術哲學(philosophy of technology)可以提供想法之處。

海德格的技術與藝術

要談技術哲學,不能不談海德格(Martin Heidegger)。他的名文 The Question Concerning Technology(1954)可說是開啟了整代哲學家(與社會學家)對於技術的批判和反省。海德格在文中嘗試追問:技術的本質(essence)是什麼?

《The Question Concerning Technology》。圖/維基百科

我們很容易想到技術零件、工程藍圖…等,但海德格說,技術的本質並不是那些技術的種種(The essence of technology is by no means anything technological)。海德格更認為,傳統用來說明「技術物之所是」的分析,並不足以說明技術的本質。在亞里斯多德的觀點中,一個銀製聖杯之所以是現在這個樣貌,可以拆解成四個因素:材質是銀(質料因)、杯子的樣式(形式因)、由工匠製作(動力因)、用於宗教儀式(目的因)。但在海德格看來,四因說充其量只是近因,真正的問題在於,究竟是「什麼」讓這四個因素剛好聚集在一起並造就了這個聖杯?

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海德格認為,這個「什麼」是名為 Revealing(揭示)的過程,也就是一個原本被掩蓋的東西被看見、被呈現出來。用一個稍不精確但容易理解的方式來解釋:這個聖杯「註定」要成為現在這個樣子,這正是它最好的模樣,而所謂 Revealing 正是逐步找到並實現這個「註定」的過程。但這個 Revealing 的過程究竟為何、如何做到?至少有兩種方式,分別對應傳統技術與現代技術。

想想工匠如何製作聖杯。他們需要十分熟悉手中的材質,在打磨的過程不斷調整手勢、力道、角度,透過日積月累的經驗才能製作出一個精緻耐用的儀式品。這個緩慢的過程,是與世界「打交道」並迎來其最好一面的行動,海德格稱之為 Bringing-Forth(帶出)。很明顯,這並非當今各種技術產品的製造方式。

瓦倫西亞聖杯。圖/維基百科

對海德格而言,現代技術粗暴得多,雖然也是 Revealing,但它其實是種 Challenging-Forth(強索)。現代技術的目的不是逐步迎來世界最美好的一面,而是以最快速度、最大效率逼迫自然吐出有益於人類之物——名為「資源」的東西。

海德格的著名例子,是萊茵河上的水力發電廠。為了發電,人類製造水壩阻斷萊茵河,甚至因此破壞了風景。對於海德格而言,這全然不同於在萊茵河上搭一座木橋:木橋雖然也是技術,但它沒有阻斷自然的運行,沒有把萊茵河的水流變成資源、供人類享用。海德格甚至給這種 Revealing 一個專門名稱:Enframing(座架)。

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海德格進一步論證,要達成這種 Challenging-Forth,就必須能夠精確掌控和預測自然,而這種精確只能透過數學來達到。換句話說,「可以控制」和「可以計算」一體兩面。從這個說法來看,現代技術並不源出現代科學,而是相反:正是因為人類已經具有以 Challenging-Forth 來 Revealing 世界的欲望與渴求,現代科學才應運而生。換句話說,科學才是(現代)技術的應用,而非相反。

把一切轉化為資源的現代技術,終將成為人類的牢籠,因為人類本身也開始被視為「資源」——人力資源早已成為在各大公司不可或缺的部門。海德格認為,要化解這種悲劇,並非拋棄技術,而是回到藝術。Art 一詞本來就指「工藝」,既是工也是藝;換句話說,技術和藝術系出同源。

現代社會之所以將兩者視為不同、甚至對立的領域,是因為我們太過習慣 Challenging-Forth 這種 Revealing,導致全然忽略過往技術的另一條途徑:Bringing-Forth。製作聖杯既是技術也是藝術,聖杯既是技術物也是藝術品,原因無他,正是因為那是 Bringing-Forth——真正的 Art。

因此,從海德格的角度來看,Obvious 的各種作品很難稱得上是藝術。一方面,Obvious 的作品奠基於演算法,而衆所皆知演算法就是數學,顯然是海德格多所批評的對象;另一方面,它們缺乏創作者日積月累與世界打交道的緩慢過程,全然不是 Bringing-Forth 的成果。

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雖然 Obvious 的作品不一定是為了索取自然資源,但就海德格而言,這可能加強或複製了現代技術 Challenging-Forth 的世界觀,如果我們接受了它們是藝術,那麼藝術——與技術系出同源的 Art——成為救贖的機會將消失殆盡。

藝術的定義

就「真正」Art 的定義來說,技術物的原文 Artifact 的意義完全屬實:製造出來的事實(arti-fact)。前面說過,真正的技術也是藝術,是 Bringing-Forth,帶出事物最美好的一面,亦即實現它「真實」的樣子。Arti(製造出來)的事物不一定是假的。

我們之所以很常用 Arti 來暗示虛假,是因為身處現代社會的我們,已經太習慣 Challenging-Forth 意義下的 Artifact。同樣地,AI 裡的 Arti 本身就屬於高科技,所以從海德格的角度來說,AI 不可能也不應該是藝術的創作者,更不可能能名列藝術家,除非 AI 能以傳統 Bringing-Forth 的方式來創作——但顯然不太可能。

Netflix 影集 「Love, Death, Robots」中的「Zima Blue」。圖/Mohamed Aziz

我們不難感覺到,海德格對於技術和藝術的看法有一定程度的封閉性。當海德格追問「本質」問題並試圖回答時,也就不得不排除那些在他看來不是本質的東西。這種對於 Art 的嚴格規定,似乎和當代藝術所強調的開放性與可能性相互扞格。

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多數藝術家總是在嘗試新的手法、新的材料;雖有藝術家試圖回到過去的工匠精神,但這畢竟不是多數。許多時候藝術仍被視為揭露真理/真實(truth)的途徑(之一),但我們幾乎不可能回到那種浪漫的 Bringing-Forth 的實踐與時代。如果現代技術真如海德格所說,是人類與現代世界的牢籠,那麼海德格的論述與觀點本身,似乎也成為藝術的牢籠,將藝術關閉在一定的界線之內。

海德格的封閉性,技術哲學界也注意到了。技術哲學的後續發展,尤其是荷蘭學派,試圖超越海德格。正是在這一點上,荷蘭技術哲學更有助於我們理解 Obvious 的藝術實踐、它對於藝術的意義,並幫助我們回答兩個核心問題。

轉向荷蘭技術哲學

當代技術哲學中荷蘭學派的核心人物是 Peter-Paul Verbeek,其著作 What Things Do(2005)爬梳並評析了過往幾位技術哲學家的論述,海德格佔據重要篇幅。Verbeek 認為,海德格對於技術本質的探問,實際上是從技術本身「向後退」,將技術還原到技術之所是的條件(condition)。

這種觀點並非沒有道理,但後果往往指向悲觀的結局:人類被技術所限制。這種觀點也忽略了一個難以否認的事實:雖然技術可能帶來災難與危害,但更多時候技術往往提供人類與社會許多的自由與可能。Verbeek 強調,與其向後追問技術是什麼,不如「向前進」,探問「技術做什麼」——這也正是書名的由來。

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為了回答這個問題,Verbeek 將眼光鎖定在人類與技術的關係之上,認為技術橋架起人類與外在世界的雙向關係:技術物影響外在世界如何呈現給(for)人類,亦即「世界是什麼」,也影響人類應對(to)外在世界的行動,亦即「人類做什麼」。

例如,溫度計呈現了一個有「度」的世界(而我們理所當然認為世界 是有「度」的);塑膠杯或紙杯的材質本身就暗示我們「用完即丟」 (即使沒有使用手冊告訴我們這麼做)。換句話說,技術是一種中介物(mediator),中介了人類的經驗(experience)與行動(praxis),不論設計師或製造者有無相關意圖。將這兩種技術中介合併起來,就是一個完整的技術中介論(如下圖)。

需要注意的是,技術雖然身處兩端之間,但它不是單純的媒介物或中間物(intermediary),亦即,它並未忠實的再現「已經在那」(already-out-there)的世界,也不僅僅是傳達人類的意志或想望。遠紅外線光譜儀只能呈現遙遠恆星的特定面向,非遠紅外線所能呈現者皆被遺漏在人類視野之外;汽車被設計來方便人類移動,沒有人預料到結果竟是每個駕駛都成為了移動污染的製造者。換句話說,技術兩側的人類與技術的之所是,並不是因為他/它們有什麼本質或真實的存在(being),而是在與技術產生關係之後才生成的(becoming)。

聚焦人類—技術關係,讓我們得以重新看待許多本來被視為專屬人類的事務。例如,Verbeek 在續作 Moralizing Technology(2011)中論證,如果人類的道德經驗和道德行動都是技術中介的產物,那麼倫理學就不能只是一門以人類為中心的學問,而必須考慮並納入技術所能扮演的道德角色

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也就是說,將一個道德決策或道德行為還原到人類的意向與思考並不足夠;反之,我們應該把這些決策和行為視為人類和技術互動的產物。人類的確是能動者(agent),但光有人類不足以成事,真正的能動性(agency)存在「人類+技術」這個綜合體之上。

更有甚者,如果道德決策和道德行為是技術中介的後果,那麼道德標準很可能也是。亦即,什麼是道德的、什麼又是不道德的,這個判準會隨著技術的發展而改變。例如,隱私是從中世紀以來隨著技術發展而浮現出來的價值,但在這幾年達到高峰以後,隨著各種 ICT 技術的廣泛使用,千禧年世代卻已不再把保護隱私看成重要的道德行為。同樣地,Google Glass 問世之後,如果我們去看看使用者或試用者怎麼討論這項技術,我們就會發現,他們討論的不只是技術本身,也包括如何重新協商和定義什麼是隱私權。

如果我們隨著荷蘭技術哲學的腳步,轉向技術做什麼的問題,就會發現,技術中介論以及它的道德意涵,正好可以用於類比藝術,讓我們重新詮釋 Obvious 的行動能否算是藝術活動的問題。

藝術不只與人、也與物有關

首先,如果道德不是人類的專屬事務,那麼藝術亦然。我們常將藝術作品視為創作者意念或意圖的展現,並試圖從作品中讀出創作者賦予作品的意義,有時甚至有詮釋正確與否的爭議。但從技術中介論的角度來看,我們應當將藝術作品視為「創作者+創作工具」的產物:不只是創作者透過工具來呈現他/她的想法,所使用的工具也會反過來形塑他/她的表達。

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這也就是為什麼,有的創作者會找尋並嘗試新的材料,從材料出發來創作、讓材料「發聲」。換句話說,藝術作品並非單純由人類所創作,而是人類+技術這個「創作體」的共同成果。

創作者+創作工具。圖/Pexels

一旦我們把藝術創作的單位從「人類」換成「人類+技術」,那麼拿著畫筆或雕刻刀來創作可以稱為藝術活動,使用演算法來創作亦然——兩者都是「創作體」的行為。從這個角度來看,問 AI 能否成為藝術家,似乎不具意義。人類是藝術家,但人類從未不透過技術來創作(即使拿著樹枝在地上畫圖,手上的樹枝也算是技術);同樣地,AI 當然可以是藝術家,但它即使是號稱自學的機器學習,也不曾脫離人類的編程與資料輸入。

當然,我們可能會問:「人類+畫筆」可以展現創意,但一個靠著演算法運作的 AI 加上人類,能夠展現任何創意嗎?這個問題的預設其實是:創意意味著某種出乎意料或不期而遇,但數學無法給予我們這些,畢竟它是可計算並預測的。這正是許多人對演算法作品的質疑。

然而,事實上並非如此,很多時候 AI 會丟出超乎編程人員預期之外的結果,有時候編程人員甚至無法在事後提出相關且合理的解釋。這正是許多論者視 AI 為危險的原因,然而,這種「危險」卻恰好反過來說明了 AI 也可以充滿創意。

另一方面,技術中介論表明,「什麼是道德」會隨著技術而改變,那麼「什麼是藝術」又未嘗不是?《觀察者的技術》一書,足以說明這種現象。作者 Jonathan Crary 認為,藝術史經常把藝術家看成是觀看方式的定義者,用藝術作品來引領大衆的視覺,但實際情況其實相反,是因為大眾的觀看方式早已轉變,才使得某些形式的作品得已被視為藝術。更重要的是,這種轉變與技術的發展互為表裡。

Crary 論證,17-18 世紀的技術物「暗箱」,引領並反映當時人們——包括科學家、藝術家、文學家——的觀看方式:人類只是被動的觀看者,外在世界會透過暗箱的透鏡投影到牆上,既無扭曲也沒變造。這種觀看方式意味著人類如何認識世界:透過不斷仔細描繪和收集外在世界的種種景象。在藝術上,是寫實主義的盛行,而在科學上,則是博物學的當道。那是一個「所是即所見」的時代。然而,到了 19 世紀初期,這種觀看方式一去不復返。

暗箱的原理。圖/維基百科

「後像」(afterimage)問題讓人們開始不再信任眼睛,也懷疑「所是及所見」的基本預設。利用各種視覺暫留與錯覺的技術產品大為盛行,其中以「立體試鏡」(stereoscope)為最。這種技術的流行,造成並反映當時人們的觀看方式:人類是主動的觀看者,外在世界究竟如何不得而知,人類能夠確定的只有眼睛所見的景象;換句話說,所見及所是。

這種觀看方式帶來了雙重的吊詭:一方面,人類失去了對真實的信心和掌握,只能依賴眼前的各種影像,有時甚至認為那些影像才是真的;但另一方面,人類開始試圖追逐甚至複製外在世界,以確保真實不會流失。之於前者,我們看到印象畫派的興起,認為「純描繪」印在眼睛上的像(尤其是光和影)才是真正的真實;之於後者,則是攝影技術的發展,有的人認為攝影只是複製真實毫無創意,而有的人則認為攝影也是一種藝術創作。

透過 Crary,我們可以看到,技術的發展確實改變了藝術的內涵。一方面,過往不被描繪的印象變成可以描繪的主題,甚至成為所謂現代藝術的發端;另外一方面,當所見比所是更加重要時候,視覺的各種可能性被完全打開,使得什麼是藝術有了更大的發揮空間。就像當年有人爭論印象派根本算不是好的藝術作品、有人大力質問攝影能否列為藝術,我們如今也在推敲 AI 或演算法的作品算能否算是藝術。這些正是藝術邊界因為技術而悄悄改變的明證。

藝術與技術的相互敞開

AI 可以創作藝術嗎?演算法的作品可以被稱為藝術嗎?這些問題,技術哲學可以提供一點想法。如果從傳統的技術哲學(海德格)來看,答案是否定的。由於海德格認為現代技術的 Challenging-Forth 是一種糟糕的 Revealing,有違技術與藝術系出同源的 Bringing-Forth,並且反對現代科技所隱含的數學性與計算性,使得我們不得不導向AI或演算法和藝術相互排斥的結論。然而,這種觀點限縮了藝術的開放性,也忽略了藝術不斷挑戰自我邊界的各種實踐。

當我們不再追問技術是什麼的時候,我們也得以從藝術是什麼的泥沼中逃脫。轉向荷蘭學派的技術哲學,讓我們得以把藝術創作的行動者從人類轉換成人類+技術這個綜合體,並且再次將技術算進藝術內涵的變化之中。AI 當然可以創作藝術,但它從來不是獨自創作,正如同過往的偉大藝術家也未曾脫離他/她的繪畫工具。演算法的作品也有被視為藝術的可能,就像印象派和攝影都因為技術改變了藝術的內涵,而開始被稱為藝術一樣。

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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。