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寫在前面的話 如果在留學的過程中，各位同學能有機會在維多利亞與艾伯特博物館V&A博物館舉辦一次展覽，想必這樣的經歷寫在履歷之中，無論對今後深造還是未來求職，都有極大的助益。 2020年2月28日，倫敦傳媒大學（LCC）便為每一名互動設計的在讀研究生提供了此番千載難逢的機會。而在本次康石石周三的「藝術留學知識共享」欄目中，即將與大家分享的Wei Zhang（張威）同學，便是他們創作小組的主負責人，分享了本次參展作品的全部創作環節。（PS：這是參加張威同學參加的第一次展覽...） ... 回顧這段難得的V&A參展經歷，張同學沒有談及太多興奮的個人主觀感受，而是對康石石說：您一定要把我下面的話寫到今天的文章當中↓ 我最想感謝我在北服上學時候的郭老師，因為我是學視覺傳達的，沒有您的鼓勵和支持，我不可能邁出這麼大的一步，跨專業出國學習互動設計。您告訴我：要一直關注人機互動，人工智慧，這是未來。是的，5年前您對我說的這番話，我一直記到現在。 還有北服的李老師，謝謝您當時給我的鼓勵，即便我現在學習的是互動設計，在我的作品中依然有視覺傳達的影子，兩位老師對我指導，我都牢記在心。 再有就是漢藝的Falin付老師啦，哈哈，我覺得咱倆中間有一片合理而又自由的空間吧，我能發揮我的個性，也不必擔心飛的太遠，跳出作品集的框架拿不著offer，哈哈。 下面我們言歸正傳，與以往不同康石石今天要跟大家分享的內容不是張同學的留學經歷與感受，而是幾乎完整轉載（有極小部分刪減）張同學對於自己V&A參展作品的創作全解。康石石與大家如此分享的目的有三： 1. 帶同學們看一看LCC作為英國互動設計最強的院校之一，其互動設計專業究竟在學習什麼內容，研究哪些方向。 2. 帶大家充分了解世界頂尖名校的教育水平與教學高度，從側面了解世界名校能夠為各位同學帶來怎樣的留學價值。 3.通過張同學自己梳理總結的創作全過程，帶同學們了解一個優秀的作品，需要達到怎樣的體量，需要思考多少問題，如何一步一步進行思考與創作。 對了，張威，康石石在結尾為你準備了一個彩蛋，記得翻閱到最後瀏覽查收啊。 ... ... 本文分享者： 張威 漢藝國際教育 18屆學員 本科 北京服裝學院 視覺傳達設計 倫敦藝術大學 互動設計碩士在讀 01 我的作品：《觀察：人與機器之間的視覺對話》 根據(Paglen, 2016)提到的，在過去十年左右的時間裡，人類視覺文化已經逐漸成為一個特殊的存在形式，並且已經脫離了人類的視線中。絕大多數的圖像是由機器為其他機器所服務的， 這其中很少具有人類參與。通過訓練數以萬億計的圖像將作為人類視覺文化的機器學習基礎，幾乎沒有人注意到機器之間視覺對峙的出現，而對於那些已經開始注意到在我們眼前看不見的構造轉變的人們，在應用前時會產生極大的誤導。圖像已經介入人們的日常生活，其功能從表現和中介變為激活操作和執行，這些看不見的圖像正在注視著我們。社交媒體上圖像的激增及其對文化主導性的影響已經成為文化理論家和批評家們廣泛討論的話題。 我的作品Observation是一視覺感官互動裝置，探索作為理解機器視覺和人類視覺的區別方式。 ...觀察：人與機器之間的視覺對話 Observation: A Visual Conversation betweenHuman and Machine 1.Observation裝置分為三個組成部分： 第一部分（上圖右側裝置）：探索了機器是如何看待事物的以及機器與人類感官的區別，並將機器視覺在人們眼前模擬展現出來。 第二部分（上圖中間裝置）是人類如何藉助機器的幫助去進行探索以人類視角所看不見的機器製造事物； 第三部分（上圖左側裝置）是藉助圖片資料庫，創造兩個不同的記憶資料庫，並且根據裝置的外觀作為條件輸出完全不同的結果。 三個部分的體驗過程共同揭示了機器視覺以及機器學習的偏差，考慮到此項技術的兩面性，受益於人類的生產活動而不是取代人類的自我感知。 2.我創作的靈感來源： ... 我的靈感來自 Promobot(2019) 提供的—個記錄在案的事故案例，如上圖所示。發生在1月7日於拉斯維加斯開幕的 2019 Consumer Electronics Show 上，特斯拉Model S配備了「自動駕駛」功能，該模式以協助駕駛員進行高速駕駛，但在視頻中，特斯拉汽車卻撞倒了機器人Promobot。雖然這段視頻仍有爭議，但我們能夠從中獲得反思與猜想，兩個機器相信了彼此，互相認為對方會避開，或者伴隨著這種猜想，它們進行了某種對話。 而在另外一份由Shepardson(2018) 撰寫提到的 NTSB 初步報告之中，—輛2017款沃爾沃XC90的優步技術公司 (UberTechnologies, Inc.) 測試車在行駛過程中撞上了—名行人。這輛車採用了計算機控制模式的自動駕駛系統。報告中寫道，汽車在撞車前6秒鐘就意識到道路上有障礙物，但緊急制動功能已被禁用。 ... 在我接下來的進一步調查中 ，探索事故的來源成為首要任務，捕捉使用到的視覺部分和攝像頭或其他工具確切的說是—個資料庫，這是接近更多的機器和人類感知能力，機器人看到的是什麼以及和人類視覺的區別，機器如何建議並影響人們的抉擇的。 然而，在許多領域，特別是在繁雜的事件處理方面，很多爭論都集中在用機器代替人工管理上。根據 Grgic-Hlaca, Nina and Gummadi, 2019) 提供的司法示例，法官可以使用該機器預測功能，預測被告再次犯罪的機率。最終的選擇和責任仍由人類決策者來決定似乎可以減少，但最好由機器來提供建議根據數據分析。 ... (Brabandere, Neven, Gool, 2017) 對語義實例分割的研究，網絡將每個像素映射到特徵空間。綜上所述，屬於相似清況的區域將會相互靠近，使得機器可以立即聚集一群人，便於快速識別個體和數量。因此，藉助於語義實例分割可以獲得基本的機器視覺原理。 ... 02 作品的三個組成部分 a.裝置作品第一部分（下圖右間位置） ... 如何依靠交互手段讓觀眾理解機器視覺文化 ，我們需要學習如何像機器—樣看待事物 。根據機器視覺研究的結果，如何看到激活點/習慣關鍵點特徵面轉換、分類器訓練集聲音和對立面機器，成為了這個角度的主要目的。 ... (Brabandere, Neven, Gool, 2017) 對語義實例分割的研究，網絡將每個像素映射到特徵空間中的一個點。這樣，屬於等價實例的像素就會彼此接近，使得機器可以立即聚集成—組，便於快速識別個體和數量。使用這個原理來模擬機器如何觀察對象。 ... 為了達到這個目的， 觀眾被邀請到達觀察裝置的右側去看待機器是以何種方式觀察人類和周圍環境的。通過轉動攝像頭，各個窗口視圖的畫面也跟隨著變化，這就是基於機器視覺所進行的模擬輸出，通過體會這種換位思考的交互過程，設計者和觀眾可以很自然的被帶入到故事情節中，這為接下來的深層次體會埋下了伏筆。 受到視覺信息的影響，人們會相信聲音是從不同的位置發出的，根據 (BBC, 2010) 做過的實驗 The McGurkeffect可以看到這種感官衝突。在這種情況下觀眾所收到的視覺信息是具有迷惑性的，因為視覺信息的輸入會占據絕大部分的人類感官，人類願意以此作為感知決定權。 ... 根據Five Modes of Arts Participation Framework 獲得的啟發(Novak-Leonard and Brown, 2004) , 我認為升華裝置的右側聲音互動部分很重要，因為表象的機器視覺輸出只是淺顯的內容解釋或者吸引觀眾的注意力 ， 這在設計的最後階段被發現並且進行了修改。 ... 總而言之，人類受到的環境影響下的理解是混亂和模糊的，這是作為理論支持來管理，傳達給觀眾的是聲音而不是視覺。裝置右側的聲音部分揭示了這樣一種現象：人眼看到的不一定是宏觀信息。綜上所述，為了簡單宏觀的令觀眾看清楚這個原理，裝置中的藍色格子被轉化成了鋼琴樂譜並且播放，這種可視化聲音部分不僅是簡單的聲音轉換，也是表達人類基礎視覺的局限，以及誦過編程機器可以看到更多細節轉化更多信息。 ... b.裝置作品第二部分（下圖中間位置） ... 「儘管我的作品是我的作品，但我的作品更多地是關於你的見識，而不是我的見解。我對空間的存在也很感興趣。那是你感覺到存在的空間，幾乎是—個實體－空間可以賦予的物理感覺和力量。" (Turrel, 2020, p1) ... (Turrel, 2020) 將光作為一種藝術媒介，帶來了感性和精神上的體驗。使觀察者的視線達到極限。消除了空間感限制位置的可能性，旁觀者的視線轉變為感知本身，產生了觀者對於自我意識的反思。 通過調研機器視覺和識別技術(Krizhevsky, Sutskever and Hinton, 2012) 得知，當前的物體識別方法主要是利用機器學習方浩。為了提嵩機器識別的性能（特別是在實時掃描階段），需要收集大量的的離解析度圖片作為信患資料庫，學習更強大的模型，並使用更好的技術來防止錯誤率的增加。例如，MNIST數字識別的錯誤率<0.3%，這種結果接近於人類。 ...... 在調研機器學習的測試中得到了以上這些圖片，這種熟悉又陌生的圖片很適合這個裝置的主題，把他們放到正面的理由是比較直觀的讓觀眾體驗這種難以識別的感受，原因是原始圖片經過機器學習訓練後的，圖像變得簡單化並且特別抽象，甚至是轉化變為幾個迷你的像素色塊，這很難用肉眼識別但是正是我們所需要的結果。 ... 依據(Brabandere, Neven and Gool, 2017)提供的關於語義實例分割semantic instance segmentation數據，二維空間對單一圖像的集中性。左側部分為輸入的真實場景。中間部分顯示了網絡的原始輸出（作為RGB的channels的R和G), 並且進行前景遮蓋。二維特徵空間中的每個像素進行標籤著色。 ... 依照這個原理在After effect中進行模擬機器視覺，通過—開始的局部到整體，攝像機運用並且捕捉了物體的點，線面，形狀，大小，顏色，像素等物理層面並且經過計算得出條件進入最終的數據收渠處理，很顯然此機器處理的過程應用augmented reality的形式輸出，效果達到了最佳。 經過機器學習訓練後的圖片再次藉助機器的分析處理，觀眾可以清楚的看到原始圖片是什麼以及機器處理的過程是什麼，體會人類藉助機器去識別機器創造的事物。目前為止，觀眾可以沉浸在機器為我們帶來的好處，這和最後的左側裝置角度可以形成鮮明的對比。 c.裝置作品第三部分（下圖左側位置） ... 通過閱讀 (Paglen, 2016) 提供的關於機器學習的知識，機器學習的途徑是訓練數以萬億計的圖像來作為人類對人類的文化基礎，我們用來分析視覺文化的理論概念在應用於機器視覺和誤讀時是嚴重誤導的。作為依據歸因於此，在最後—個階段，設計兩個不同的信息資料庫是可行的，依據(Blevis, Lim, Roedl, and Stolterman, 2007)在2007HCI國際會議中提到的概念設計批評，設計批判是創造設計知識和實踐的—種方式，這種方式是互動設計實踐中—個良好的工具，並且與藝術體驗—樣匹配，所以我們利用選擇好的圖片在機器學習的相關的軟體上進行了多次實驗。 ... 觀眾被邀清進入第三個視角，觀察裝置的左側，會看到兩個web頁面，它們使用不同的資料庫作為信息庫使兩臺機器掃描裝置的同一側但輸出不同結果。 ... 訪問者進入Observation裝置的左側查看兩個使用不同資料庫的網頁。以此作為兩個機器不同的輸出，輸出的結果有所偏差甚至大比例是輸出蘑菇結果。Observation裝置允許參觀者體驗和思考機器視覺和偏見的過程。機器系統的信息通過客觀性或形象的美學和意識形態運行。因此，機器世界發展了一種特別有害的超級意識形態，因為它要求客觀性和平等。 然而，由於對於對象識別任務存在著複雜性，這就意味著即使是像lmageNet這樣大的數據集也無法準確的指定結果，因此我們的模型也應該具有大量的先驗知識來補償我們沒有的所有數據。綜上所述，即使是卷積神經網絡這種模型也存在著局限性，尤其是在假設事件的能力方面。 ... 最後，我們將裝置的第三個角度作為一個關於終極設計的傳達和效果的多層次論述過程。經過左側的實驗我們發現並且學習到設計批評可以看作為一種研究的方法，利用干擾和概念框架作為結構的支撐機制。雖然該過程仍然存在爭議，因為這其中涉及理性，感性，倫理和美學形式對人類文化的影響。 Observation裝置更像是一種感知體驗，這種體驗的途徑是多感官協同合作的，並加以整合反應對於機器視覺的理解。具體而言，Observation項目仍然需要充分考慮機器視覺以及機器學習對於人類日常生活的影響，輔以在展覽中以及從觀眾口中得到的反饋作為反思基礎。在信任機器類輔助行為之前，人類的主觀思維一定要提前涉及到位。 ... 本作品沒有單一性的批判人工智慧黑暗的一面，理由是機器視覺的應用加速了人類和機器人協同合作的進程，如果沒有機器視覺技術將大量的設備、機器和人類連接在一起，簡化原始勞動力的科技行為將不會發生。綜上所述，在進行探索未知事物的同時也要善於利用人造科技作為有利的理性支撐。設計師要全面的考慮即時發生的社會現象，以及環境影響下的人類意識的未來，這對於用戶也是必要並且期望著的。 此外，誦過本文的研究，帶領著觀眾以—種旅程的敘事方式更容易被非專業人士所接受，因此Observation裝置的模式將被定義為—種良好的服務於觀眾理解的體驗形式，以一種多感官體驗方式潛移默化的影響觀者思緒。儘管由於研究的焦點群體缺乏相關領域的知識，但以一種干擾性的方式提高了人們對機器學習以及機器視覺的理解。 綜上所述，與大多數數位技術—樣，通過展覽的實施過程來考慮Observation項目產生的影響，儘管它仍然是根據機器學習的理念所產生的後續發展，但我們仍然需要考慮不同環境下的清況，考慮受眾以及用戶體驗的反饋過程。Observation項目的設計理念了激發對於替代性人類視覺的反思以及批判性思考。雖然機器視覺會被認為是人類視覺的替代品，尤其在工業自動化流程的主流意識下，但仍然需要根據不同的清況進行里體的應用。考慮到此項發明的合理性，受益於人類生產活動而不是取代人類的自我感知。 ... 03 彩蛋 張威，在聽到康老師採訪你的消息之後，我就在旁邊聽著你們之間的對話，我沒有打斷，還是選擇了用一種傳統的方式給你稍微寫些什麼... 從視覺傳達轉到互動設計的這一年裡，很欣慰能夠看到他對這個專業課程的熱愛，希望你能夠一直保持熱情保持好奇，勇於去嘗試，就像我一直說的：你無論想要做什麼，起碼一直都會有我的支持哦！ ——你的老師，Falin ...Falin老師標準微笑 如果大家有藝術留學問題，歡迎向康石石通過今日頭條私信提問

文章來源取自於：

每日頭條 https://kknews.cc/education/5j8zx33.html

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