萬物皆遊戲,設計大時髦

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知識庫

AI偽造影片~大家都看過嗎? 2017年夏天,巴拉克·奧巴馬的一支影片傳播開來。 最初看起來像前總統的普通錄影,實際上是演算法生成的偽造的影片。

奧巴馬“假”影片

普通人完全無法區分真假。

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從機器學習的歷史來看,在很長的一段時間,AI 社群已經進行了很多關於 轉譯文字和影片的嘗試 。例如,語音識別研究可以追溯到1970年代,在1990年代,第一個商業語音轉文字軟體問世。文字到語音,語音到文字,文字到影象,影象到文字,聲音到影象,影象到聲音,2d到3d,3d到2d等-機器學習社群似乎已經對翻譯產生了痴迷。

AI為我們提供了創作的新思路,從傳統的平面設計,我們已經進入了大批量設計生成的時代, 設計被AI所改造

過去,設計的熱門話題是 抽象派、包豪斯、Art Deco和原研哉 ;現在,人們對設計「時髦」的想象,是 NFT、元宇宙、遊戲、設計人工智慧和碳中和

設計大時髦

2021.9.15

數字設計機遇

後疫情時代,虛擬偶像、VR、元宇宙等概念逐漸走入大眾視野,我們重新思考虛實世界之間、遊戲與各行業、時間與空間的關係,也引導我們重新探索未來設計的更多邊界,設計、藝術的價值到底是什麼?

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我先提一個問題:

究竟什麼是智慧?是不是像人一樣的智慧?

雁冰

專欄作者

人們對人工智慧總會產生兩個誤解,第一個是,人類與人工智慧的關係是相互對立與替代。第二個是,人工智慧的發展目標是,長得像人,有人性、自主、獨立,有像人一樣的智慧。但真實的人工智慧領域發展不是這樣。

人是智慧,那一群能夠選擇最優路徑的螞蟻是智慧嗎?

隨著地球生態環境不斷適應的自然系統是智慧嗎?

這些爭論沒有結論,但科研者們根據這些探索到了蟻群演算法、遺傳進化演算法……這為人工智慧領域帶來的思考是,智慧是多元的,人工智慧也是多元的。

@米歇爾·埃勒 是一名互動設計師和人工智慧研究工作者,他的觀點我覺得蠻好。

米歇爾·埃勒

遊戲引擎和遊戲,為人工智慧的探索提供了新可能性

電影中的AI擬人化形象:

會說話的汽車,想要成為男孩的機器人,比人類更像人類的複製品。

在過去的幾十年中,人工智慧的形象已經被塑造為具有人性,且獨立、自主。但實際上, 真實的人工智慧發展情況恰恰相反。

智慧有許多不同的形式、規模和速度 人工智慧和人類,是智慧生態系統的一部分。一隻螞蟻本身並不聰明,然而,一群螞蟻想出如何以最有效的方式在一定距離內運輸樹葉的方法,被稱為集體智慧。幾千年來一直在適應氣候變化的生態系統,可以描述為某種緩慢的智慧。

我們需要選擇適當的方式理解這種新形式(AI)的智慧。 遊戲/遊戲引擎,可以幫助我們理解AI。

平均每個智慧手機包含20個或更多感測器,僅我們的智慧手機就構成了一個跨地域的感測器網路,可以收集來自數百萬使用者的資料。

由於大多數 AI 系統是由更小,更專業的子AI構成的,而每個子 AI 又因為資料和演算法不同,有自己獨特的抽象理解方式。這些過程非常複雜,多層、且自給自足。

遊戲引擎可以成為介面,用視覺化的方式,展現和互動這些大規模的空間感測器和資訊網路。

從1949年起,將遊戲作為演算法訓練場就變得流行起來,數學家Claude Shannon將國際象棋定義為探索思維概念的理想起點。

Claude

Shannon

將象棋描述為一種遊戲,其難度處於合理的範圍內,而且這種遊戲目標明確,需要特定的思維方式才能獲勝。

1997年,IBM的Deep Blue擊敗了國際象棋冠軍 Garry Kasparov,多年後 Deep Mind 的 AlphaGo 戰勝了圍棋世界冠軍 Lee Sedol 。

AI能獲勝的關鍵是獎勵機制 ,通過給定的獎勵,激勵演算法對某一策略和路徑的學習。

藝術家、開發者和設計師,已經開始以不受輸贏概念影響的方式嘗試遊戲: 無限賽局遊戲

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Buckminster Fuller

設計師&建築師

我在很早之前就看到了遊戲、目標和獎勵機制的重要性。嘗試了不同的遊戲機制,最終設計了一個截然不同的戰爭遊戲。

我設想了一場所謂的世界遊戲,其最終目標是使每個人都成為贏家,這個遊戲也稱為世界和平遊戲,它要求每個玩家代表國家參與進行遊戲,讓人們利用地球上有限的資源,同時不能犧牲和干擾其他國家的利益。

雁冰

專欄作者

@Buckminster Fuller 你的模擬遊戲為全球性問題提供了可能性,還可以理解為一種嚴肅的民主投票。

如今伴隨計算能力的提高,MMO (大型多人線上遊戲) 逐漸流行起來,藝術家 Jonathan Keats 在其 2016年關於 Fuller 的傳記《 你屬於宇宙》中預言,MMO 遊戲或許將作為執行人群模擬的一種方法,這甚至會影響到政策制定形式。

大型多人線上遊戲

2021.9.15

MMOG

簡稱MMOG,英文全稱Massive(Massively)Multiplayer Online Game,一般指代任何網路遊戲的伺服器上可以提供大量玩家(1000人左右)同時線上的遊戲,即可稱之為大型多人線上遊戲。

遊戲可以更直接的影響政策的制訂, Fuller的想法是遊戲可以替代選舉投票 。遊戲中的參與者來自世界各地,對於遊戲給定的問題,提出不同的建議。隨著遊戲進行,一部分方案會失敗,遊戲玩家將集中探索可行性更高的部分,直到最後找到更好的方式。

儘管這一想法非常激進,其可行性也被質疑,但它表達了遊戲文化的潛力。 新一代的藝術家,設計師和開發者實際上可以使用遊戲引擎進行模擬,以一種批判的方式探索新的可能性。

藝術家鄭恩安使用遊戲引擎作為構建實時模擬的工具。他做的模擬與大多數模擬的不同之處在於, 這些實時模擬沒有最終目標。 鄭恩安感興趣的是給特定的目標分配特定的屬性和行為,並使它們彼此互動,從而產生意外結果:

現象的湧現是這一切的核心:這是一種複雜性理論的想法,規定簡單的屬性和行為定律,讓他們彼此互動,會出現意想不到的複雜性。我用C#編寫了很短的屬性片段,來描述物件的行為或趨勢。

關鍵的原則是所有這些行為規範都是個體角度的,絕不是一個完整的確定性的體系結構。最終模擬的是一個虛擬空間,其中大量微型行為和定律在沒有總體設計的情況下相互作用,相互反應。

從原則上講,它模仿了自然如何逐步構建我們世界的複雜性,而無需逐一設計行為

鄭恩安作品

雁冰

數字模擬比遊戲更接近元宇宙……

紐約藝術家 FEI LIU 和開發者 Francis Tseng 設計了名為 “模擬紐約人” 的數字模擬作品。 作品的核心思想是 準確模擬紐約市,然後基於這種模擬,產生一種對於紐約的描述。

模擬紐約人

該作品使用了大量關於人口普查、市場、就業和城市的其他資料。根據這些資料建立了模擬居民的居住模型和經濟模型。

通過使用真實世界的資料,在模擬中再現了真實世界中結構性不平等的狀態。

該專案設定了一項功能, 它使玩家可以扮演一個模擬的紐約公民,並通過調整引數,理解整體性引數變化是如何影響個體的生活。

FEI LIU 和 Francis Tseng 並不認為這樣的模擬能代表紐約人的生活,他們也不建議決策者進行這樣的模擬。

《Everything》是 David OReilly 設計的一款遊戲,在《Everything》裡, 你可以扮演任何東西,與其說這是一個遊戲,更像是一個模擬器。

你可以扮演一隻豬,在山上自由自在的奔跑。但如果這時你遇到了一棵樹,那麼你可以點選這棵樹,這時你控制的單位就變成那棵樹了。你可以移動,改變自己的大小,甚至可以與其他的物體進行交流,當然你也可以繼續變成其他的生物或物體,細菌、動物、汽車、房屋,只要你看得到的東西你都可以控制。

這款遊戲試圖傳遞一種 萬物都有聯絡 的觀念,同時通過切換尺度,讓玩家意識到英國哲學家艾倫•瓦茨的那句話:

一種層次上的衝突,是另一層次上的和諧。

比如物種角度的弱肉強食,在自然界角度就是和諧的生態迴圈。

《Everything》

比起遊戲,《Everything》 更像是一種豐富的體驗。 沒有分數,它類似於推測現實主義,採用非人類中心的視角和麵向物件的方法來開發遊戲。

今天資訊量很大!!靈感滿滿。最近我們和特有想象力一起湊備了「設計大時髦」系列播客,邀請了藝術家、設計師等行業內外的專業人士,一起聊聊有關NFT、元宇宙、可持續、虛擬現實、數字藝術...等的十萬個為什麼。歡迎大家收聽~~

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