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展览 | 那一刻,人工神经网络睁开了眼

2019-01-06

在过去的几千年里,当一个新生的婴儿缓缓地打开双眼,第一次打量世界时,这个世界在他/她眼中是什么样子,他/她又是如何了解这个世界呢?

而如今,另一种婴儿诞生了。即便没有人知道它是否在暗示着人类自身的命运,但,以神经网络为基底的人工智能,同样无法阻挡地在21世纪开启了双眼,向这个世界的更深层次望去——在此时,它是如何去真正理解它所见的?

于正在现代汽车艺术中心呈现的展览“未来演化”中,由Memo Akten带来的《learning how to see, helloworld!》是一个持续进行的系列创作,使用最先进的机器学习算法作为手段,对我们自身以及我们如何看待世界进行反思。该作品是有关自我肯定的认知偏见、我们无法从他者视角看待世界以及因此而导致的社会分化的系列探究的一部分。

作为一名居住在英国苏塞克斯的伊斯坦布尔艺术家,他的作品常常探讨自然、科学、技术、伦理、仪式、传统和宗教之间的冲突与碰撞。通过对形态、运动和声音的研究,将批判研究和观念研究融为一体,Memo Akten创作出了自然过程和人为过程的数据化描写。

伊斯坦布尔位于西方与东方之间,自身横跨欧亚,到城市里走走就能够发展大量的文化在这里交汇,其中的历史也十分丰富。这种历史与文化语境本身就是艺术家在创作时想要追求并战胜的复杂性。


 “未来演化 — 我们的共享星球”展览现场

来源:现代汽车文化中心

于是,在Memo Akten的作品中,观者很容易地看到这种“去二元对立”的特质。艺术家并没有将科技与人类放置在遥远的对立面,或是一味地强调外在世界信息的暴力性与不准确性,亦或是制造虚拟与现实间不可调和的冲突;而是在批判研究和观念研究的过程中,将自然方法和数据方法相并置,通过对于人工深层神经网络学习在虚拟世界的探寻,反照人类在现实世界中某种困境:我们如何面对认知的偏见?

事实上,我们所刻意看到的图像并非对外在世界或我们的感观所要传达之物的直接呈现,而是基于我们的期待和先验知识所重构的模拟世界。越来越多的人相信,也许你所见到的世界,只是被隐藏了真相的样子。曾经的眼见为实或许也并不准确。从生理层面上而言,人眼的结构相当于一个凸透镜,物体的反射光通过晶状体折射成像于视网膜上,再由视觉神经感知传给大脑,这样人才看到了物体。但在这个过程中,真正映射到人眼底部的是一个倒立的视觉影像,但经过大脑皮层的调整作用以及生活经验的影响后,我们才得以看到正常的视觉影像。

在其中,人脑与神经的调节才是主导人类真正看到何样物体的本质;而在文化层面上,口头传播时代的历史文化结构,印刷时代的书籍,电视时代的广播电视,以及数字时代遍布全球的网络信息与“真相”,同样成为塑造每一个人认知与判断“他/她是什么样”的某种准绳与标准——而如今,在未来已来的时代,由技术所带来的人类演化,更是让彼此的身份发生偏移与错位。

Memo Akten 的 Learning to See:Helloworld!

“未来演化 — 我们的共享星球”展览现场

来源:现代汽车文化中心

而在这件作品的场域中,一切都被技术放大了:“了解”意味着什么?“学习”或“观看”意味着什么?“智能”意味着什么?机器能真正了解它所见吗?此外,机器能对它所认为它所了解的东西进行富有创意的阐述吗?如果将习得的图像和评估罗夏墨迹测验的人工智能融合会发生什么?

一般而言,“了解”意味着试图寻找到范式。它试图从它的所见中发现规律。当过多的信息涌入时,而且这些信息并没有和过往的经验重合,机器就会慢慢丢失那些重构过往经验所必须的过滤和再现。

那么此时,人工智能的学习像新生儿一样吗?

我们或许会将此与新生儿的大脑相比。这种比较可能从一个高阶的比喻层面行得通,但是,它并不完全准确。新生儿的大脑神经连接经历了亿万年的进化,毫无疑问,新生儿已经在恰当的位置具备了类神经连接。而在这个作品中,这种人造的神经网络使用完整的建筑架构“启动生命”,但是所有的连接都是随机初始化的。所以从一个低阶的层面来说,细节其实大不相同。

神经网络包括输入和输出层面,以及(在大多数情况下)由能将输入转化为某种输出层面能使用的东西的隐藏层面。它们是绝佳的工具,用于发现那些对于电脑程序员们而言过于复杂或者过于庞大的范式,从而教会机器进行识别。

神经网络的深度学习流程

图片:来源艺术家

想要大概了解深层神经网络是如何学习的,不妨想象一下工厂流水线。

原材料(数据集)被输入以后,它们就会沿着传送带往下传送,随后的每一站或每一层都提取了一套不同的高阶特征。如果该网络是用于图像识别的话,那么第一层或许会分析像素的亮度。

下一层就会基于类似的像素链识别图像中的所有边线。随后,接下来的那层便会识别材质、形状等。到达第四或第五层时,深层学习网络将完成复杂的特征探测系统的创建。图像中的特定元素(比如双眼、鼻子和嘴巴)将会被一起识别出来。输出的可能是一套用于形容图像的标签。

这些完成以后,训练网络的研究员便能将预期中的标签和输出进行对比,并用所谓的“反向传播算法”减少期间所产生的错误数量。一段时间之后,网络便不需要每一次都进行误差比对和反向传播算法,就能独立进行分类工作。

而在这一过程中,这种识别与分类是否是可以被笃信的?   

除此之外,另一个显而易见的事实(或困境)是:我们的世界并非是真正“客观”的,这是一个被建构的世界。温伯格说,世界是“太大而无法得知的”(too big to know),而我们有限的地球知识,来自于传统媒体话语生产者的建构:话语、符号、图像的组合序列。而如今,这种知识建构的权威性被打破,新技术时代下的每个个体都开始试图建构自己的世界体系,原有的被建构的世界出现了崩塌,多个重新被建构的新世界体系正在出现。(马立明)

而在这一语境下,如果说艺术家所设置的深层学习网络只能看见它已经知道的东西,正如我们人类一样;那么,我们收到的警示或许同样有效:即如何在“被迫观看与学习”的过程中,进行识别与调整?

或许自我肯定的认知偏见永远无法被消除,然而在某种程度上,“没有偏见,代表着对这个世界根本没有认识”,只有在认识中不断进行学习与调整,才能达到对于世界的完整理解。而现代汽车艺术中心在其中的作用在于,或许就如同纷杂信息流中的某个中转器:通过举办展览与艺术活动,提示出某种必要,让人自觉地进行自我调整,然后以独立之精神向外界说道:

 你好,世界!

系列展览

未来演化 — 我们的共享星球

现代汽车文化中心

《learning how tosee, hello world!》是现代汽车文化中心正在展出的“未来演化 — 我们的共享星球”展览中的一件作品。作为一个持续进行的系列创作,艺术家Memo Akten使用最先进的机器学习算法作为手段,对我们自身以及我们如何看待世界进行反思。该作品是有关自我肯定的认知偏见、我们无法从他者视角看待世界以及因此而导致的社会分化的系列探究的一部分。

2018年11月8日,“未来演化 — 我们的共享星球”年度大展已经正式向大众免费开放,现代汽车文化中心欢迎您的莅临。

(文中图片版权为现代汽车文化中心所有)