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AI伪造视频～大家都看过吗？2017年夏天，巴拉克·奥巴马的一支视频传播开来。最初看起来像前总统的普通录像，实际上是算法生成的伪造的视频。
奥巴马“假”视频
从机器学习的历史来看，在很长的一段时间，AI 社区已经进行了很多关于转译文字和视频的尝试。例如，语音识别研究可以追溯到1970年代，在1990年代，第一个商业语音转文本软件问世。文本到语音，语音到文本，文本到图像，图像到文本，声音到图像，图像到声音，2d到3d，3d到2d等-机器学习社区似乎已经对翻译产生了痴迷。AI为我们提供了创作的新思路，从传统的平面设计，我们已经进入了大批量设计生成的时代，设计被AI所改造。过去，设计的热门话题是抽象派、包豪斯、Art Deco和原研哉；现在，人们对设计「时髦」的想象，是NFT、元宇宙、游戏、设计人工智能和碳中和。
设计大时髦
2021.9.15
数字设计机遇
后疫情时代，虚拟偶像、VR、元宇宙等概念逐渐走入大众视野，我们重新思考虚实世界之间、游戏与各行业、时间与空间的关系，也引导我们重新探索未来设计的更多边界，设计、艺术的价值到底是什么？
opus
我先提一个问题：
究竟什么是智能？是不是像人一样的智能？
雁冰
专栏作者
人们对人工智能总会产生两个误解，第一个是，人类与人工智能的关系是相互对立与替代。第二个是，人工智能的发展目标是，长得像人，有人性、自主、独立，有像人一样的智能。但真实的人工智能领域发展不是这样。
人是智能，那一群能够选择最优路径的蚂蚁是智能吗？
随着地球生态环境不断适应的自然系统是智能吗？
这些争论没有结论，但科研者们根据这些探索到了蚁群算法、遗传进化算法……这为人工智能领域带来的思考是，智能是多元的，人工智能也是多元的。
@米歇尔·埃勒 是一名交互设计师和人工智能研究工作者，他的观点我觉得蛮好。
米歇尔·埃勒
游戏引擎和游戏，为人工智能的探索提供了新可能性
电影中的AI拟人化形象：
会说话的汽车，想要成为男孩的机器人，比人类更像人类的复制品。
在过去的几十年中，人工智能的形象已经被塑造为具有人性，且独立、自主。但实际上，真实的人工智能发展情况恰恰相反。智慧有许多不同的形式、规模和速度：人工智能和人类，是智慧生态系统的一部分。一只蚂蚁本身并不聪明，然而，一群蚂蚁想出如何以最有效的方式在一定距离内运输树叶的方法，被称为集体智慧。几千年来一直在适应气候变化的生态系统，可以描述为某种缓慢的智慧。我们需要选择适当的方式理解这种新形式（AI）的智慧。游戏/游戏引擎，可以帮助我们理解AI。平均每个智能手机包含20个或更多传感器，仅我们的智能手机就构成了一个跨地域的传感器网络，可以收集来自数百万用户的数据。由于大多数 AI 系统是由更小，更专业的子AI构成的，而每个子 AI 又因为数据和算法不同，有自己独特的抽象理解方式。这些过程非常复杂，多层、且自给自足。游戏引擎可以成为界面，用可视化的方式，展现和交互这些大规模的空间传感器和信息网络。从1949年起，将游戏作为算法训练场就变得流行起来，数学家Claude Shannon将国际象棋定义为探索思维概念的理想起点。Claude
Shannon
将象棋描述为一种游戏，其难度处于合理的范围内，而且这种游戏目标明确，需要特定的思维方式才能获胜。
1997年，IBM的Deep Blue击败了国际象棋冠军 Garry Kasparov，多年后 Deep Mind 的 AlphaGo 战胜了围棋世界冠军 Lee Sedol 。AI能获胜的关键是奖励机制，通过给定的奖励，激励算法对某一策略和路径的学习。艺术家、开发者和设计师，已经开始以不受输赢概念影响的方式尝试游戏：无限赛局游戏。
shadow
Buckminster Fuller
设计师&建筑师
我在很早之前就看到了游戏、目标和奖励机制的重要性。尝试了不同的游戏机制，最终设计了一个截然不同的战争游戏。
我设想了一场所谓的世界游戏，其最终目标是使每个人都成为赢家，这个游戏也称为世界和平游戏，它要求每个玩家代表国家参与进行游戏，让人们利用地球上有限的资源，同时不能牺牲和干扰其他国家的利益。
雁冰
专栏作者
@Buckminster Fuller 你的模拟游戏为全球性问题提供了可能性，还可以理解为一种严肃的民主投票。
如今伴随计算能力的提高，MMO（大型多人在线游戏）逐渐流行起来，艺术家 Jonathan Keats 在其 2016年关于 Fuller 的传记《 你属于宇宙》中预言，MMO 游戏或许将作为运行人群模拟的一种方法，这甚至会影响到政策制定形式。
大型多人在线游戏
2021.9.15
MMOG
简称MMOG，英文全称Massive（Massively）Multiplayer Online Game，一般指代任何网络游戏的服务器上可以提供大量玩家（1000人左右）同时在线的游戏，即可称之为大型多人在线游戏。
游戏可以更直接的影响政策的制订，Fuller的想法是游戏可以替代选举投票。游戏中的参与者来自世界各地，对于游戏给定的问题，提出不同的建议。随着游戏进行，一部分方案会失败，游戏玩家将集中探索可行性更高的部分，直到最后找到更好的方式。
尽管这一想法非常激进，其可行性也被质疑，但它表达了游戏文化的潜力。新一代的艺术家，设计师和开发者实际上可以使用游戏引擎进行模拟，以一种批判的方式探索新的可能性。艺术家郑恩安使用游戏引擎作为构建实时模拟的工具。他做的模拟与大多数模拟的不同之处在于，这些实时模拟没有最终目标。郑恩安感兴趣的是给特定的目标分配特定的属性和行为，并使它们彼此交互，从而产生意外结果：
现象的涌现是这一切的核心：这是一种复杂性理论的想法，规定简单的属性和行为定律，让他们彼此交互，会出现意想不到的复杂性。我用C＃编写了很短的属性片段，来描述对象的行为或趋势。
关键的原则是所有这些行为规范都是个体角度的，绝不是一个完整的确定性的体系结构。最终模拟的是一个虚拟空间，其中大量微型行为和定律在没有总体设计的情况下相互作用，相互反应。
从原则上讲，它模仿了自然如何逐步构建我们世界的复杂性，而无需逐一设计行为
郑恩安作品
纽约艺术家 FEI LIU 和开发者 Francis Tseng 设计了名为 “模拟纽约人” 的数字模拟作品。作品的核心思想是准确模拟纽约市，然后基于这种模拟，产生一种对于纽约的描述。
模拟纽约人
该作品使用了大量关于人口普查、市场、就业和城市的其他数据。根据这些数据建立了模拟居民的居住模型和经济模型。通过使用真实世界的数据，在模拟中再现了真实世界中结构性不平等的状态。该项目设置了一项功能，它使玩家可以扮演一个模拟的纽约公民，并通过调整参数，理解整体性参数变化是如何影响个体的生活。FEI LIU 和 Francis Tseng 并不认为这样的模拟能代表纽约人的生活，他们也不建议决策者进行这样的模拟。《Everything》是 David OReilly 设计的一款游戏，在《Everything》里，你可以扮演任何东西，与其说这是一个游戏，更像是一个模拟器。你可以扮演一只猪，在山上自由自在的奔跑。但如果这时你遇到了一棵树，那么你可以点选这棵树，这时你控制的单位就变成那棵树了。你可以移动，改变自己的大小，甚至可以与其他的物体进行交流，当然你也可以继续变成其他的生物或物体，细菌、动物、汽车、房屋，只要你看得到的东西你都可以控制。这款游戏试图传递一种万物都有联系的观念，同时通过切换尺度，让玩家意识到英国哲学家艾伦•瓦茨的那句话：一种层次上的冲突，是另一层次上的和谐。
比如物种角度的弱肉强食，在自然界角度就是和谐的生态循环。
《Everything》
比起游戏，《Everything》更像是一种丰富的体验。没有分数，它类似于推测现实主义，采用非人类中心的视角和面向对象的方法来开发游戏。
今天信息量很大！！灵感满满。最近我们和特有想象力一起凑备了「设计大时髦」系列播客，邀请了艺术家、设计师等行业内外的专业人士，一起聊聊有关NFT、元宇宙、可持续、虚拟现实、数字艺术...等的十万个为什么。欢迎大家收听～～
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备注：播客
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