零基础如何学习人工智能艺术？

实时webcam交互 by Yongkun Li 

在这 12 天的学习中，创意编程的探索者们将会在导师的引领下从创意编程的基础学习延伸到基于计算机视觉的人机交互和生成艺术。课程项目将会从第一部分关于创意编程的课堂练习发展到进阶部分学员独立的项目。我们会使用基于 Java 的 Processing 作为主要的编程环境。作为新媒体艺术家、工程师、交互设计师的必备工具，Processing 在电子艺术和视觉设计领域被用来作为编程基础，运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。它被称为“一种适合设计师的编程语言”，将带你进入艺术、技术与设计融合的创作世界。

在学习过程中，学员们将会有机会从学习创意编程基础：变量，条件语句和循环，到创意编程进阶：图像，视频和实时 webcam 交互和基于计算机视觉的⼈机交互，创作自己的人工智能艺术作品，并从⽣成艺术的⻆度理解⼈⼯智能。

通过这次学习，学员们将具备完成算法动画、数据艺术、音画互动、基础摄像头的交互和生成艺术等项目的能力。学员们将会进一步的了解技术与创意的结合，领略到科技艺术的魅力并思考该媒介作为艺术表达和未来应用的场景。

周乐

周乐在多地教授人工智能艺术、计算机艺术和交互媒体艺术课程。他近期全职加入西交利物浦大学设计学院专注于交互媒体和创意人工智能研究。此前他在上海纽约大学教授人工智能艺术、交互式机器学习课程，在上海交通大学教授数字艺术课程等。

与追求实现功能解决问题的传统编程系统不同，创意编程旨在为创作者拓宽创作边界，通过代码实现可交互、有趣生动的创意表达。作为一门新兴跨学科专业，创意编程的概念事实上可以追溯到上世纪 60 年代——在计算机才刚开始发展的时候，人们就开始尝试将计算机信号输出到绘图仪、视觉显示单元（VDU）、以及更复杂的印刷和视频形式来实现创意表达。 

在随后的几十年中，先锋艺术团体如 Compos 68 等成功地探索了出于艺术目的的编程，并在国际展览中展出了他们的作品。计算机生成艺术的先驱 Harold Cohen 发明了一种程序绘画机器 Aaron 来绘制一系列抽象画，他在伦敦泰特美术馆的一次展览中提出，“如果我可以编写一个程序来代替人类表现一些事物，那么相比油画，我可能通过程序学到更多关于表现的本质。”

编程所基于的思维模式和逻辑透露出的审美意识在日本声音艺术家池田亮司（Ryoji Ikeda）的作品中显露无疑。在二十多年前，池田亮司就用正弦波、白噪音、干扰信号、高低频率等传统乐器外的元素创作声音，在电子音乐界树立了前卫犀利的风格。在此基础上，他还与视觉艺术家合作完成了一系列围绕数学、物理概念的多媒体作品，为这个领域带来了一场视听革命。

选自2003年的 Processing 示例创建的图像，

包含各种2D / 3D技术、

几何图形和摄影的图形以及网络和物理计算功能

 ICA London实时互动音画演出

Flipdigits Player

编于Processing, 与物理装置、数据联动

近年来，随着人工智能逐渐涉猎包括绘画、作曲、写诗等在内的艺术创作，创作工具的智能化也逐渐成为了计算艺术探索的一个方向，人工智能和创意编程的关系也越来越紧密。纽约大学 Tisch 艺术学院开发了基于 TensorFlow.js 的 ml5.js，旨在为创意编程提供开箱即用的机器学习算法。

创意编程用算法的方式创造审美与观念。它不仅是一种新颖有趣的编程方式，一个潜力无穷的创作媒介，更是一种探索技术社会的角度。随着科技在不同维度的延伸，创意编程使我们得以将一切介质成为我们的画板。而人工智能这一人类向机器维度的自我投射，通过艺术这一通过不同介质表现自我的过程，赋予了新时代创作者无穷潜力，使我们的想象力和创造力得到拓展，得以达到前人所从未到达的边界。