藝術(shù)與人工智能的明天-人機(jī)信任合作-劉 燕南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)系名譽(yù)副教授

藝藝術(shù)與人工智能的明天–人機(jī)信任合作劉燕南加州大學(xué)計(jì)算機(jī)系藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作技術(shù)應(yīng)用于藝術(shù)從古至今畫家漢斯·賀爾拜因(HansHolbein)的雙重肖像圖藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作舊金山Mission區(qū)老式藝術(shù)畫廊的藝術(shù)展藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作更多的人工智能應(yīng)用谷歌Megenta項(xiàng)目-人工智能創(chuàng)造音樂Daddy’scarANGELINA項(xiàng)目-人工智能創(chuàng)造游戲Sunspring-人工智能創(chuàng)造電影劇本藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作人工智能對(duì)藝術(shù)應(yīng)用的瓶頸?中國著名畫家葉永青先生的觀點(diǎn)?個(gè)性化?表達(dá)與共鳴?時(shí)代性?人工智能領(lǐng)域的瓶頸?人工智能的遷移(Transferlearning)?人工智能情感研究(Cognitivescienceandneuroscience)?可解釋性人工智能(ExplainableAI)藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作人工智能與藝術(shù)的共同點(diǎn)什么是藝術(shù)？藝術(shù)是個(gè)謊言，但卻是一個(gè)說真話的謊言。--畢加索對(duì)繪畫的次要地位進(jìn)行的主要評(píng)價(jià)就是，藝術(shù)中的進(jìn)步并不總是形式的進(jìn)步.—唐納德．賈德(DonaldJudd，1963)過去幾年中最好的新作品有一半以上既不是繪畫也不是雕塑。一唐維德．賈德(1965)要談?wù)撍囆g(shù)的一件事就是，它是一件事。藝術(shù)就是作為藝術(shù)的藝術(shù)(artasart)，其它的一切就是其它的一切。作為藝術(shù)的藝術(shù)不是別的而是藝術(shù)。藝術(shù)并非不是藝術(shù)的東西?！拢R因哈特(AdReinhardt，1963)藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作可解釋性人工智能(ExplainableAI)HowcanItrustanymachinelearningalgorithm?[Ribeiroetal,2016]YanLiu藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作可解釋性人工智能-提高對(duì)人類對(duì)藝術(shù)的理解?什么讓人產(chǎn)生美感？?如何創(chuàng)造美的藝術(shù)？?如何評(píng)價(jià)和估價(jià)藝術(shù)作品？藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作可解釋性人工智能(ExplainableAI)DirectInterpretation?(Garson,1991):estimatingfeatureimportancedirectlyfromnetworkweightconnections?(Hechtlinger,2016):computingoutputgradientswithrespecttoinputfeatures?(Ittietal.,1998;Mnihetal.,2014;Xuetal.2015):modifyingneuralarchitecturestointerpretthepredictionmodelsIndirectInterpretation?(Provostetal,1997):sensitivityanalysisoffeaturecontributionstoaneuralnetwork'soutput?(Ribeiroetal.,2016;Cheetal,2015):mimickingtheblackboxthroughthepredictionscores?(MaatenHinton,2008;LeCunetal.,2015;Mnihetal.,2015,Simonyanetal.2013;MahendranVedaldi,2015;Yosinskietal.2015):visualizingthehiddenunitsDirectInterpretation藝術(shù)與人工智能-DirectInterpretation可解釋性人工智能(ExplainableAI)IndirectInterpretationCheetal,2015NeuralInteractionDetectorTsangetal,2017藝術(shù)與人工智能-人機(jī)信任合作NeuralInteractionDetectorKeyobservation-anyinputfeaturesinteractingwitheachothermustfollowstronglyweightedconnectionstoacommonhiddenunitbeforethef