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首頁 教育 人工智能科技 賦能藝術創作與學習

人工智能科技 賦能藝術創作與學習

近月一則「無實體數碼畫5.4億成交」的新聞,應該可算是全球AI藝術屢獲熱炒的代表,也反映AI藝術已漸現初型,美術老師應該多加關注和學習,為美術教育科普化做準備。

林桂光 作者: 林桂光
2021-05-22
教育眼

標籤: AI 教育GoogleTwitter中大亞太創藝談信息工程深度偽造藝術
以機械來創作藝術,早已成型。(Shutterstock)
以機械來創作藝術,早已成型。(Shutterstock)
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在過往探討科技如何「賦能」(empower)現代美術教育時,介紹了各種創新科技項目,例如:3D打印、VR、機械人、無人機等科技,如何有利推動美術課程創新發展和優化教學設計技術,都是按着關注、認識、應用、拓展這幾個方面及次序去論述,希望有興趣利用科技優化傳統美術教育的老師,方便入手探究和有現成可供試驗的建議教材。

AI藝術  漸現雛型

在對上三篇有關人工智能主題及其對各種教育優化嘗試的討論,大家都能理解,AI無論是核心技術的應用,或者延伸功能的呈現,都涉及談過的多種創新科技項目。

有關注這個專題探討的讀者,應該還記得在過去20多篇文稿,已粗略提及不少借用AI的創新科技項目,在美術課程與教學創新研發的例子。例如:VR沉浸式美術展覽、展現創新影像的藝術編程、促進美術教育科技化的移動應用程式Art Apps開發、結合編程的塗鴉機械人/無人機、優化雕塑創作和裝置藝術學習的3D打印應用;以及推動跨地區協作、互動的網絡藝術等等。學校美術老師可以配合校本STEM教育的優勢,選擇可以融合發展的藝術科技(Art Tech)。

美國羅格斯大學以科技找尋藝術品對於人類的影響程度。(藝術與人工智能實驗室圖片)

原來2017年美國羅格斯大學藝術與人工智能實驗室(Rutgers, The State University of New Jersey),已製作出一台採用創造性對抗網路(AN)的人工智能,所生成的繪畫創作通過了圖靈測試,系統展現的「抽象畫」並且以0.53的高分,擊敗了人類藝術家的0.41。這意味着,機器創作的藝術品比市面上的人類藝術品,更符合大眾對藝術的預期,產生藝術家在AI世代是否將被淘汰的恐慌。

目前全球也有若干經過深度學習訓練的機械人或演算法系統,可以模擬音樂、繪畫、詩歌,甚至編舞等藝術創作。AI藝術已漸現初型,美術老師應該多加關注和學習,為美術教育科普化做準備。

數碼畫作  屢獲炒賣

若果要回應現代AI核心技術在渉及藝術創作的課題,我們用區塊鏈技術做例子,肯定更容易讓一般人加深AI介入藝術創作的認知。

近月一則「無實體數碼畫5.4億成交」的新聞,應該可算是全球AI藝術再度熱炒的代表。那幅驚世之作名叫《每一天:首5000天》(Everydays: The First 5,000 Days),是沒有實體版的數碼畫,作者為美國藝術家Beeple。

創作耗時逾13年,由5000幅獨立畫作組合而成,觀賞者亦可個別點擊單一畫作放大。用的是和知名比特幣不同的「非同質化代幣」(Non-Fungible Token,NFT)區塊鏈技術,而比特幣則屬於「同質化代幣」。《每一天:首5,000天》3月份在佳士得拍賣行網上拍賣,以6,930萬美元(約5.4億港元)天價成交,金額破以非同質化代幣(NFT)為虛擬物品作交易的紀錄。

《每一天:首5000天》縮小版本,歡眾可以放大觀賞不同畫作。(Wikimedia Commons圖片)

不可替代  創造價值

長期以來,網絡上很多作品都不斷被複製,似乎人人垂手可得,變得毫無價值。以NFT這種通過區塊鏈技術發行的「代幣」,顧名思義,本質特性有別於比特幣,是每個代幣的「非同質性」,為作品附上無法更改的出處,並在數碼世界中「模擬」出「物品」所具有的不可替代性,創造稀缺性,也因此具有收藏價值。

NFT的另一種特性,即「不可分割」。100元港幣理論上,能被「分割」為兩張50元,其中價值不會產生任何改變。比特幣還能分割為更小單位,但NFT被設計為不可分割。畢竟,把一幅名畫分成兩半,其「價值」不僅不會平分到兩部分,甚至有可能兩半都一文不值。

除了畫作,體育收藏品、虛擬世界的土地,甚至推文等都可轉化成NFT。在《每一天:首5000天》作品拍賣前一周,Twitter行政總裁多爾西亦以NFT方式,拍賣其首則推文,最高叫價達250萬美元。新加坡華裔創作歌手陳奐仁最近把單曲”Nobody Gets Me”鑄造為一個NFT,最終賣得12000美元。

香港也有攝影師湊熱鬧,安排一張2019年9月拍攝獅子山人鏈的相片,放到NFT銷售平台“OpenSea”拍賣。美術老師又可否思考一下,在未來將學生的個人作品集(Portfolio)轉化成NFT形式,以提升創作的現代感、科技感和價值感。

OpenSea平台已經十分發達。(OpenSea網頁截圖)

藝術學習  谷歌尋趣

關於應用AI技術探究的創新美術學習發展,除了上文提及多種創新科技項目的美術教育,「學科轉移」成為Art Tech系列教材的方向外,另一個方向也可以循反思AI科技發展,去設計多元科技探究的專題研習教材。

以前看過一篇帖文〈機械人都會用畫畫撩妹了,你卻還蹲在牆角畫小烏龜!〉,標題直指目前美術教育的觀念落後,科技應用滯後的困境。其實學校若有興趣重拾「無紙美術」的嘗試,Google也有一款基於以前的塗鴉實驗“Quick, Draw!”的技術,原來是一個很簡單的遊戲。

在這個遊戲中,玩家被要求在20秒內繪製六個簡單的物件,而其字元識別AI,試圖識別它們。但在手機或電腦上繪製可能會很慢而且困難,因此Google將其升級,創建了”AutoDraw”,一種新的基於網路的工具,可將機器學習與你信手塗鴉創建的圖形配對。AutoDraw會嘗試識別你的信手塗鴉,基於演算法,從圖庫中匹配出一張專業的簡筆劃。不管你是想畫一個狗、一朵花、一個房子或者一個蛋糕,AutoDraw都能幫助學生讓畫作看起來更像樣,應該是讓學生初步接觸AI美術學習的有趣工具。

中大團隊  擴闊可能

去年中大信息工程學系有研究團隊,提出用演算法”SeFa”,去擴闊圖片編輯的可能性。其AI技術主要利用「生成對抗網絡」(Generative Adversarial Network, GAN),特色是非以人手作「監督式學習」,反而讓兩個AI從「對抗」中學習。一個創作圖片,一個辨識真偽,最終畫出幾可亂真的圖片,可說是Google AutoDraw的進化版。GAN技術已開源供有興趣者應用,除直接應用到圖像編輯,亦可應用到動畫製作以及自動駕駛訓練等。

近年也看到一些AI平台,可以將黑白照片或影片,經數碼化處理後按設定添加色彩,進行二次創作。內地近來又流行一款叫「剪影」的APP,能將照片和短片即時轉變為漫畫素描形式的影像,學生很方便用來進行動漫創作。

其實嵌入AI技術的插畫工具還有很多,例如給插畫添加有趣的肌理的TEXTURINO、能輕鬆創作復古印刷風插畫的PHANTASM、可以創作無縫拼貼和肌理的SEAMLESS、線上生成無縫拼貼Gravit Designer等都可以是課堂或課後的AI藝術學習工具。

中大訊息工程學系周博磊助理教授提出用演算法"SeFa",去擴闊圖片編輯的可能性。(周博磊網頁圖片)

深度偽造  幾可亂真

今年初在各大影片平台火爆的「變臉」短片,所用技術是將一、兩年前流行的平面換臉APP “ZAO”,升級為動態影片版的深偽技術(Deepfake)。由於不少人「惡搞」各國名人政要,去吸引流量,而且效果過度逼真,引起不少國家和城市的安全憂慮而遭封殺、禁用。

其實深偽技術不單只可以換臉,還可以置換不同現成圖片和影片中的景象,例如建築物和地圖,很適合藝術批判性創作。在〈內地人工智能教育課程與學習〉一文,也介紹過騰訊教育的AI學習平台,包含了:語音識別、塗鴉空間、姿態偵測、圖像預測、拍照識花、智能聊天、人臉識別等AI學習模塊,可以讓美術教師按學習需要組合,研發校本AI教材。

歐普藝術  文理相融

再回到技術基礎層面,思考美術教材的拓展(”back to basic”),AI其中一種表現強勢是演算法,演算法的核心元素是數學邏輯。洛杉磯有位主修數學的藝術家Katy Ann Gilmore,就嘗試循AI這方面特性,將複雜的數學運算模型,用簡單線條呈現,並把平面想像,轉變成多維交錯立體視像,作品以精算直線與角度畫出如黑洞般立體圖畫。

早在〈面對創新科技時代,傳統美術創作如何變革?〉一文,已提及被為譽為「AI藝術元祖」的匈牙利藝術家維克多‧瓦沙雷(Victor Vasarely, 1908-1997),相比藝術,在學生時代對科學更感興趣。

原來中學畢業後,考入布達佩斯大學醫學院,走向了學醫的道路。在課餘時間,他最大的愛好便是閱讀科學書籍,對愛因斯坦、海森堡等科學家的專著均有涉獵。所以後來創建的「歐普藝術」(OP Art),會是容易引入美術課堂的基礎藝術編程學習。

下一篇將補充討論反思AI科技發展的藝術探究主題,以及優化美術教學的AI科技應用。

「亞太創藝談」系列之28

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林桂光

藝術教育行政人員,司職教育局學校督學及中小學課程發展30年,熟悉課程及學習活動設計。業餘探討現代纖維藝術及數碼藝術的發展,並對「知識管理」及「移動學習」等課題進行探究。亞太藝術創意教育交流協會會長、廣州市少年宮少兒美術學校顧問、香港電訊盈科附屬信息科技教育部STEM策略顧問、香港美術教育協會創會會長、香港藝術館之友會首任理事。
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