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前一陣子AlphaGo，Google's Deepmind 人工智慧神經網路系統 在與人類的圍棋對奕當中，以四勝一負的成績打敗韓國九段的棋奕高手李世乭，這下子，讓Google's Deepmind 的AphaGo全世界都知道AI。真的是最佳的宣傳。

但是就如比賽結束的註解一樣，其實人工智慧神經網路系統目前最大的應用，這裡摘錄黃士傑的結論：”眾所關注的，還有DeepMind的下一步。黃士傑提到，未來，DeepMind有興趣的也不只是圍棋，而是要進一步把人工智慧的技術應用在實際層面，包括醫療、機器人領域，終極目標是要「讓世界更好」。”

其實Google的人工智慧神經網路系統在去年六月釋出的原始碼：Deepdream也是這個系統應用的一環，而這個系統的原始應用是用於人臉的辨識。但是希望能夠更上一層樓，不光是辨識人臉而已，還要辨識這個世界的具像的實體，所以需要大量的資料。

但是在訓練人工智慧神經網路的辨識系統的原理，就如同AphagGo一樣也是需要深度的學習，於是出現了所謂的潛意識的辨識圖像的出現，當然Deepdream並不知道這些圖形所代表的內涵。

因為它還沒有自我意識的分析能力。如下面的這個錄像影片的示範一樣。

所以在這大架構的環境之下，對於身為一位藝術創作工作者的如何應用人工智慧神經網路系統在創作上呢？"運動書法的創作系列"就是在這大環境下產生的一小步應用。

這要說起，運用人工智慧的原理，如何辨識中國字說起。Gene Kogan這位電腦教授今年要在紐約大學開的一門課，稱之為：NYU’s Interactive Telecommunications Program (ITP) called “Machine Learning for Artists.”，這是關於關於如何讓藝術家上手認識Deepdream的專文：Machine learning for artists，裡面有提到如何訓練人工智慧神經網路電腦學習辨識中國字（符號）開始。

在他的更早一篇文章取名也為"A Book from the Sky" 天書中有提到："Exploring the Latent Space of Chinese Handwriting"，要訓練人工智慧電腦認識中國字。

在這篇文章中，他稱這套人工智慧辨識中國字的神經網路系統稱為：Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN，這是一套以Alec Radford所編寫的程式碼為主，訓練人工智慧電腦認識中國字所集成的資料庫，而這篇文章的篇名：A Book From the Sky: 天書，

是取自於更早，在1988年 徐冰，Xu Bing 這位中國藝術家的創作，這位以印刷，裝置藝術聞名的藝術工作者。在天書的這個創作中，他合成了像字但非字的具像字型成冊，也舉辦了裝置展，如附圖。

寫到這裡，主要的用意是追述我書法創作中的書法，中國字的認知的來龍去脈。當然，在我的創作過程中，人工智慧電腦會應用上述的原理，在圖像中，尋找中國字筆畫的痕跡，辨釋出，半個，甚至只有筆畫的中國書法。

我在根據這些含中國字，書法的圖像，在進一步的演譯，拆解，拼裝圖像，而完成我的藝術創作。

而這創作的精神，在下篇文章中有詳細的分析。

PS. 

http://www.genekogan.com/works/a-book-from-the-sky.html

https://medium.com/@genekogan/machine-learning-for-artists-e93d20fdb097#.fvq70ere1

https://en.wikipedia.org/wiki/A_Book_from_the_Sky

DigiriderArt 運動書法系列一：人工智慧神經網路的繪畫創作



上圖運動書法創作的作品之一，書法筆觸的痕跡是藏在作品當中，看的出來嗎？

前一陣子AlphaGo，Google's Deepmind 人工智慧神經網路在與人類的圍棋對奕當中，以四勝一負的成績打敗韓國九段的棋奕高手李世乭，這下子，讓Google's Deepmind 的AphaGo全世界都知道人工智慧，Artificial Intelligence, A. I.，真的是最佳的宣傳。

但是就如比賽結束後的註解一樣，其實人工智慧神經網路目前最大的應用─這裡摘錄黃士傑的結論：”眾所關注的，還有DeepMind的下一步。黃士傑提到，未來，DeepMind有興趣的也不只是圍棋，而是要進一步把人工智慧的技術應用在實際層面，包括醫療、機器人領域，終極目標是要「讓世界更好」。”

其實Google的人工智慧神經網路，早在去年六月就釋出的原始碼。Deepdream 也是人工智慧神經網路應用的一環，而這網路的原先應用是用於人臉的辨識。但是開放程式碼的用意也是希望能夠更上一層樓，不光是辨識人臉而已，更要辨識這個世界的所有物件的具像實體，所以需要非常大量的圖像資料，而訓練人工智慧神經網路的辨識物件的原理，就如同AphagGo一樣也是需要深度學習，於是出現了所謂的潛意識的辨識圖像的狀況出現，當然Deepdream並不知道這些圖形所代表的內涵。因為它還沒有自我意識的分析能力。

如由：Hallucinate with a Computer - Google Deep Dream下面的這個錄像影片的示範一樣，注意看左上角有提示要人工智慧神經網路所要辨識圖像的類別或名稱，如啤酒瓶、貓、雞、等我們人類一眼就能辨識的物件，但電腦是需要訓練才能辨識出圖像的差異性。

所以在這大架構的環境之下，對於一位藝術創作工作者要如何應用人工智慧神經網路在創作上呢？

"運動書法的創作系列" 就是在這大環境下的一小步應用。

而這應用，這要從人工智慧的原理如何辨識中國字說起。

Gene Kogan這位電腦教授今年要在紐約大學開的一門課，稱之為：NYU’s Interactive Telecommunications Program (ITP) called “Machine Learning for Artists”，這是關於如何讓藝術家上手認識Deepdream的專文：Machine learning for artists，裡面提到如何訓練人工智慧神經網路學習辨識中國字（符號）開始。

如下圖所示：上面為書寫出來的文字，而下方為人工智慧網路所辨識出來的圖像。


在他的更早一篇文章取名也為"A Book from the Sky" 天書中提到："Exploring the Latent Space of Chinese Handwriting"，要訓練人工智慧神經網路認識中國字。

在這篇文章中，他稱這套人工智慧辨識中國字的神經網路為：Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN，這是一套以Alec Radford所編寫的程式碼為主，訓練人工智慧神經網路認識中國字所集成的中國字型符號的資料庫。

而這篇文章的篇名：A Book From the Sky: 天書，是取自於更早，在1988年 徐冰，Xu Bing 這位中國藝術家的創作，這位以印刷技術，裝置藝術聞名的藝術工作者，在天書的藝術創作展中，合成了像字但非字的具像符號成冊，也舉辦了天書裝置展，如附圖。


天書合成符號的封面


裝置展與書籍中的合成中國形象符號


寫到這裡，主要的用意是追述我"書法創作中"的書法，中國字的認知的來龍去脈。當然，在我的創作過程中，人工智慧神經網路會應用上述的原理，在我提供的圖像中，尋找中國字筆畫的痕跡，辨釋出，半個，甚至只有筆畫的中國書法。

而我的創作，在根據這些含中國字，書法的圖像，在進一步的以人文藝術所熟悉，且常用的創作技法，以演譯，拆解，拼裝及合成人工智慧網路解讀的圖像，完成我的藝術創作。

在下篇文章中，會更詳細的分析，運動書法創作的精神與內涵。

PS. 參考資料：
1. http://www.genekogan.com/works/a-book-from-the-sky.html
2. https://medium.com/@genekogan/machine-learning-for-artists-e93d20fdb097#.fvq70ere1
3. https://en.wikipedia.org/wiki/A_Book_from_the_Sky

4. 以上圖像及影音檔資料，除了第一幅為作者的原創外，其餘皆為網路下載，所有權歸原著所有，特此聲明。