<p><img src="https://info.compassedu.hk/sucai/content/1671688076917/1671688076917.jpg" width="808" height="539" />用鼓或薩克斯管畫出一幅多樂器的作品?？粗W(wǎng)絡攝像頭，說話，看著你的嘴在屏幕上跳動&mdash;&mdash;這是一系列可愛而笨拙的連鎖反應的輸入。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這是麻省理工學院劉易斯音樂圖書館的游客在與兩個新的數(shù)字裝置&ldquo;涂鴉曲調(diào)&rdquo;和&ldquo;來自嘴巴的聲音&rdquo;互動時遇到的情況，這是由藝術與技術中心(CAST)訪問藝術家Andreas Refsgaard與音樂技術和數(shù)字媒體圖書館員Caleb Hall合作創(chuàng)作的。劉易斯音樂圖書館部門負責人艾弗里&middot;博迪(Avery Boddie)發(fā)起了駐留計劃，他認識到雷夫斯加德在揭示新興技術的趣味性方面的天賦。編碼和機器學習的復雜性對新人來說似乎令人生畏，但作為一名創(chuàng)意編碼員、交互設計師和教育家，Refsgaard的實踐試圖向所有人開放這一領域。包括工作坊、藝術家談話、班級參觀和展覽，駐地充滿了他獨特的幽默感&mdash;&mdash;活潑的古怪和隨和的相關性的結合。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>笑中學習</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>在哥本哈根工作的雷夫斯加德是機器學習領域真正的特立獨行者。&ldquo;我對我們通過代碼表達自己的方式很感興趣，&rdquo;他解釋道。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;我喜歡在輸入和輸出之間建立非常規(guī)的聯(lián)系，讓電腦充當翻譯器&mdash;&mdash;一個工具可以讓你用眼睛播放音樂，或者它可以從一張墨西哥卷餅的照片生成一首情詩。&rdquo;雷夫斯加德對創(chuàng)新的特別解讀并不在于直接解決問題或創(chuàng)辦改變世界的初創(chuàng)公司。相反，他只是試圖&ldquo;找出可以做什么&rdquo;，提供可訪問的開源模板，以激發(fā)新的創(chuàng)造性想法和應用程序。</p> <p>&nbsp;</p> <p>由Refsgaard編程，并以霍爾創(chuàng)造的自定義聲音為特色，&ldquo;涂鴉曲調(diào)&rdquo;和&ldquo;從嘴里發(fā)出的聲音&rdquo;展示了如何通過自發(fā)的人類手勢和算法生成的輸出混合來生成原創(chuàng)作品。在&ldquo;涂鴉曲調(diào)&rdquo;中，機器學習算法在不同樂器的圖紙數(shù)據(jù)集上訓練:鋼琴、鼓、貝斯吉他或薩克斯管。當用戶在觸摸屏上畫出這些圖像之一時，就會產(chǎn)生聲音;你加入的樂器越多，作曲就越復雜。&ldquo;從嘴里發(fā)出的聲音&rdquo;通過面部跟蹤和自我捕捉圖像來實現(xiàn)。當參與者面對網(wǎng)絡攝像頭并張開嘴巴時，一個自動快照就會被鋼琴的音符彈開。要親自嘗試這些項目，請滾動到本文的末尾。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>庫,無限的</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>薩克斯管的尖叫和數(shù)字鼓點并不是安裝這些項目的地方發(fā)出的唯一聲音。&ldquo;我的辦公室就在附近，&rdquo;霍爾說。&ldquo;所以當我突然聽到笑聲時，我就知道發(fā)生了什么事。&rdquo;劉易斯音樂圖書館的這個新的聲音維度符合整個環(huán)境的氣質&mdash;&mdash;設計為音頻實驗的校園中心，圖書館從來沒有打算完全安靜。Refsgaard的駐地體現(xiàn)了由Boddie帶頭的漸進式編程的新強調(diào)，隨著圖書館的戰(zhàn)略轉向數(shù)字館藏和音樂技術。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;除了作為一個安靜的學習和獲取物理資源的空間，我們希望圖書館成為一個用戶聚集、合作和探索的地方。&rdquo;Boddie說。&ldquo;在這方面，這次實習非常成功。通過研討會，我們能夠將來自麻省理工學院社區(qū)和他們獨特學科的個人聯(lián)系起來。我們有來自斯隆管理學院、蘇世民計算學院、音樂和戲劇藝術的人，所有人都在一起工作，搞得一團糟，創(chuàng)造出有時有用、有時沒用的工具。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>錯誤和意外</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>誤差的整合是Refgaard工作的一個關鍵品質。偶爾的小故障是藝術的一部分，它們也會慢慢削弱圍繞AI的炒作;一個算法的好壞取決于它的數(shù)據(jù)集，而這個數(shù)據(jù)集會受到人類偏見和疏忽的影響。在一場名為&ldquo;機器學習與藝術&rdquo;的公開藝術家演講中，觀眾們被介紹給了雷夫斯加德的另類藝術范式，并展示了Booksby等項目。ai(出售人工智能制作的科幻小說的網(wǎng)上書店)，是不是很FUNKY?(試圖區(qū)分&ldquo;有趣&rdquo;和&ldquo;無聊&rdquo;的圖像)，以及&ldquo;眼睛指揮&rdquo;(通過眼球運動和面部動作播放音樂的界面)。展覽裝置上的小故障被坦率地承認了(《涂鴉曲調(diào)》確實偶爾會把薩克斯管的畫誤認為松鼠)，雷夫斯加德鼓勵觀眾提出潛在的改進建議。</p> <p>&nbsp;</p> <p>這種開放的態(tài)度為&ldquo;藝術、算法和人工智能&rdquo;和&ldquo;交互設計師的機器學習&rdquo;研討會奠定了基調(diào)，旨在適合新人和好奇的專家。雷夫斯加德對音樂技術課程的訪問探索了機器學習放大人類創(chuàng)造力的方式，以及如何在藝術意圖和意想不到的結果之間進行調(diào)整。&ldquo;在我看來，成功是當參與者參與材料并提出新的想法時。學習的第一步是理解所教的內(nèi)容，接下來就是以老師無法預見的方式應用這種理解。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>不確定性和機遇</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>Refsgaard的工作體現(xiàn)了麻省理工學院圖書館發(fā)展的一些核心價值觀和核心問題&mdash;&mdash;數(shù)字化、計算和開放獲取的問題。通過選擇讓他輕松的演示文稿免費訪問，他放棄了對自己想法的所有權;機器學習模型可以作為學生的學習設備，也可以由公司進行貨幣化。對于雷夫斯加德來說，玩耍是一種與新興技術的倫理影響接觸的方式，霍爾發(fā)現(xiàn)自己在為這兩個裝置創(chuàng)作聲音的過程中也在努力解決這些問題。&ldquo;如果我寫了聲音樣本，但其他人把它們編成了樂曲，那么誰擁有音樂?還是AI擁有音樂?在音樂技術領域工作是一個非常有趣的時代;我們正在進入一個未知的領域。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>對于雷夫斯加德來說，不確定性是他算法藝術的秘密武器。&ldquo;我喜歡制作讓我對最終結果感到驚訝的東西。&rdquo;他說。&ldquo;我正在尋找熟悉和意外之間的甜蜜點。&rdquo;正如他解釋的那樣，太多的驚喜只是噪音，但機器可能會把薩克斯管誤認為松鼠，這也有一些令人高興的地方。一個有創(chuàng)造力的編碼員的任務是不斷地調(diào)整人類和機器能力之間的關系&mdash;&mdash;找到并跟隨音樂。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;涂鴉曲調(diào)&rdquo;和&ldquo;從嘴里發(fā)出的聲音&rdquo;在麻省理工學院劉易斯音樂圖書館(14E-109)展出，直到12月20日。點擊鏈接與項目進行在線互動。</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學態(tài)度觀點。</p> </blockquote>