人工智能技术发展对数字媒体艺术可能带来的影响

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引入

  • 当上个世纪日本埋头研究模拟电视的时候，美国领头研发的数字电视却跻身成为了世界的标准。

  • 模拟电视是电视初期的形态，理应比数字电视发展得更先进，却被后来居上的数字电视所淘汰。究其原因，是数字化的兴起与广泛研究。

  • 由此可见电视的发展道路不止要看电视本身的发展方向，更要看时代的发展方向。计算机的出现、数字化的趋势决定了当代媒体向数字信号而非模拟信号发展。信息时代带来了数字媒体艺术的蓬勃发展。

命题

  • 如今 AI、XR 等技术迅猛发展，人类正处于崭新的智能时代。那么人工智能技术的发展是否同样将影响数字媒体艺术的前进方向？

数字模拟混合趋势

  • 早在 2016 年 Nature 的一篇文章就指出，“摩尔定律即将终结” [Citation]。处理器性能增加的速度和晶体管尺寸减小的速度正在放缓，而且触及了物理上的极限。这意味着如今电子设备的体积和计算速度可能难以再有显著的提升。

  • 在摩尔定律面临失效的环境下，人工智能发展所指明的道路是，我们需要更多的参数、更多层的神经网络，以及更大的数据库 [Reference]，——换言之，人工智能发展仰赖更强的算力。

  • 有文章提出模拟计算机（此模拟与模拟电视的模拟虽是同一概念，但实际有非常大的不同）可以解决这一困境 [Reference]。模拟计算机是与一般的计算机工作方式截然不同的一类计算机。虽然模拟芯片无法像数字芯片那样解决更通用普适的问题，但研究指出模拟芯片非常适合执行神经网络所需要的重复单一的计算工作。

  • 目前已有团队正在研发模拟芯片，且取得了阶段性进展 [Reference]。根据团队介绍，模拟芯片具有与现今 GPU 数量级相当的算力，同时又有更小的体积、更低的能耗，价钱却比 GPU 要低廉。

  • 在人工智能之外的领域，分析 Apple Vision Pro 这一案例，我们会发现数字模拟混合芯片似乎是完美的解决方案。Apple Vision Pro 能做到的动作捕捉，模拟芯片同样能够做到；Apple Vision Pro 价格、重量、能耗的问题，正是模拟芯片相比数字芯片的优势。

  • 综上可以大胆预测，数字模拟混合是一种技术发展的趋势。

数字模拟混合对数字媒体艺术的影响

  • 模拟计算相比数字计算有两个最显著的特点：

    1. 模拟计算具有误差性，只能给出较为模糊的结果，且无法精确复现。
    2. 模拟计算具有特异性，不具有普适性，适合处理重复特定的问题（比如人工智能神经网络）。

  • 目前选题上面临的问题：

    1. 这种尚未发生的状况是否具有研究的价值？
    2. 硬件方面的发展是否会对数字媒体艺术带来系统性的影响？
    3. 缺乏例证时，如何让推断更可信？
    4. 是否应该缩窄命题或者放弃这一命题？