机器中“感知”和“代理”的概念被混乱了，特别是考虑到很难衡量这些概念是什么。但是许多人推测我们正在看到的改进人工智能（AI）有一天可能会构成一种新的智力形式，该智能已取代我们现在。
无论如何，AI多年来一直是我们生活的一部分。技术专家和作者认为，数字技术曾经对改变社会的变化有巨大的希望，但是这种乌托邦主义感觉就像在溜走了。迈克·佩皮（Mike Pepi），在他的新书《反对平台：幸存的数字乌托邦》中（梅尔维尔之家出版社，2025年）。
我们被教导说，数字工具是中性的，但实际上，它们充满了危险的假设，并可能导致意想不到的后果。在本摘录中，PEPI评估了AI是否在许多这些平台的核心中是否可以通过艺术的棱镜模仿使我们感动的人类感受。
我参观雷德里克·阿纳多（Refik Anadol）备受期待的安装的那一天，现代艺术中心博物馆被挤满了无监督（2022）。当我进入时，人群被固定在艺术家的数字“幻觉”中的大规模投影。MOMA的策展人告诉我们，Anadol的动画使用人工智能“解释和转变”博物馆的收藏。当机器学习算法遍历数十亿个数据点时，它“重新构想了现代艺术的历史和梦想的历史”。我看到了动画的红线和相交的橙色径向。很快，出现了球状面部形式。下一刻，一棵树的树干定居在角落。一个令人振奋的未来派配乐在看不见的扬声器中充满了房间。当突变的预测接近熟悉的形式时，人群对此感到敬畏。
有关的：AI代理只需要2个小时才能以85％的精度复制您的个性
阿纳多（Anadol）的作品在关于人工智能（AI）具有创造力的能力的炒作中首次亮相。观众不仅在那里看到屏幕上的奇妙动画。许多人在现代艺术的象征性心脏中亲眼目睹了机器创造力的胜利。
每个访客无监督遇到了一个独特的突变。对象避免了思想的掌握。参考人不见了。美丽的时刻是偶然的，随机的计算闪光，永远不会回来。阿纳多（Anadol）称其为“惊喜的自我再生元素”；一位评论家称其为屏幕保护程序。当我凝视突变时，我承认我发现了美丽的时刻。它可能注册为放松，甚至是幸福。对于某些人来说，恐惧，甚至恐怖。我停留的时间越长，我遇到的空虚越多。当对算法进行编程以使我面前的艺术陈述如何？人类有可能欣赏最终结果吗？
需要休息一下，我上楼去看安德鲁·韦斯（Andrew Wyeth）克里斯蒂娜的世界（1948年），博物馆永久收藏的一部分。克里斯蒂娜的世界是对美国农场的现实主义描述。在框架的中心，一个女人躺在一个田野里，渴望朝远处的谷仓打手势。该领域做出了一种戏剧性的全面运动，刻在och骨草中。女人穿着粉红色的连衣裙，略微角度扭曲。天空是灰色的，但是平静。
大多数观众都面临问题：这个女人是谁，为什么她躺在这个领域？克里斯蒂娜（Christina）是安德鲁·惠斯（Andrew Wyeth）的邻居。在很小的时候，她出现了肌肉残疾，无法行走。她宁愿在父母的财产周围爬行，惠氏在附近的家中目睹。尽管如此，关于克里斯蒂娜还有更多问题。Wyeth试图在主题之间的距离中说什么？克里斯蒂娜（Christina）在惠氏捕捉到的那一刻在想什么？每次都可以看到这个小小的认识论游戏克里斯蒂娜的世界。我们考虑艺术家的意图。我们试图将解释与作品出现的历史传统相匹配。有了更多信息，我们仍然可以进一步凝视着工作，并与它的矛盾搏斗。这是可能的，因为有一个指称。这并不意味着它的含义是固定的，也不意味着我们更喜欢它的现实主义。这意味着我们对这项工作的想法符合平等，人类，创造性的行为。
AI艺术的空虚
经验无监督完全不同。这项工作是组合的，也就是说，它试图从有关艺术的数据中创造出新的东西。绘制的关系是数学的，并且认识的时刻是偶然的。Anadol calls his method a "thinking brush."虽然他谨慎地解释了人工智能不是有价值的，但作品的吸引力依赖于机器对大脑的侵蚀。阿纳多说，我们“透过机器的思想看”。但是根本没有智力。它是纯粹的数学，纯粹的随机性。有运动，但这是陈旧的。新颖的是短暂的。
在中庭，无监督呈现数千张图像，但我什么也没问。在短时间的步骤中，我向我展示了一个图像，可以提出数十个问题。艺术制度是一种承诺，即实际上有许多人将得到回答。它们可能无法确定，但是很少有。尽管如此，观众仍然与克里斯蒂娜世界的叙事力量交流。和无监督，唯一反映的是一种空白的算法凝视。我忍不住想，克里斯蒂娜（Christina）的渴望凝视从未完全揭示，这可能与下面的中庭的观众凝视不一样。当我凝视着寻找任何东西的人为智能的动画时，我遇到了从来没有发现任何东西的恐怖 - 对视觉的瘫痪 - 不是无法感知，而是无法与我看到的东西一起思考。
所有人工智能均基于计算机科学家调用机器学习的数学模型。在大多数情况下，我们提供程序培训数据，并要求各种网络检测模式。最近，由于计算能力的提高，软件编程的进步以及最重要的是，机器学习程序可以成功执行更多的复杂任务。但是在半个世纪的时间里，即使是最好的AI也被限制在其过程中，只能自动化预定义的监督分析。
例如，给定有关用户电影偏好以及有关新用户的一些数据的信息，它可以预测该用户可能喜欢的电影。这向我们呈现为人工智能，因为它取代并在功能上超过了向朋友（或更好的书）进行电影推荐的行为。在商业上，它蓬勃发展。但是这些相同的软件和硬件工具可以创建电影本身吗？多年来，答案绝对不是。监督机器学习系统是因为每个输入都有正确的输出，并且该算法不断修复并重新训练模型，以使模型越来越接近该模型可以准确预测某些东西。但是，当我们不告诉模型什么是正确的时，会发生什么？
AI可以创建真正的“新”内容吗？
如果我们给了它数十亿个猫图像的示例，然后告诉它制作一个全新的猫图像怎么办？在过去的十年中，这是一种生成AI，这是一种深入学习，它使用生成的对抗网络来创建新内容。两个神经网络协作：一个称为生成器，它产生新数据，一个称为歧视器，立即对其进行评估。
发电机和鉴别器一致竞争，生成器根据歧视器的反馈来更新输出。最终，此过程创建的内容几乎与培训数据没有区别。随着Chatgpt，Midjourney和Dall-E 2等工具的引入，生成的AI助推器声称，我们已经越过寒武纪爆炸，广泛地扩展了机器智能的范围。与以前仅分析现有数据的AI应用程序不同，生成AI可以创建新颖的内容，包括语言，音乐和图像。
承诺无监督是生成AI的缩影：喂养足够的信息，非人类智能可以自己思考，并创造一些新的，甚至美丽的东西。然而克里斯蒂娜的世界和无监督只是计算与思想之间差异的一种度量。人工智能研究人员经常将大脑称为处理信息。这是我们思考的缺陷隐喻。随着物质技术的发展，我们寻找新的隐喻来解释大脑。古人使用粘土，将思想视为蚀刻符号的空白板。19世纪使用蒸汽机。后来，大脑是电机。计算机科学家开始处理大型计算机数据后仅几年，心理学家和工程师就开始将大脑作为信息处理器说。
问题是您的大脑不是计算机，计算机不是大脑。计算机处理数据并计算结果。他们可以解决方程式，但他们不是自己理由的。计算只能盲目模仿大脑的工作 - 他们永远不会具有意识，知觉或代理。同样，我们的思想也不处理信息。因此，有一些无法自动化的心态，而机器无法拥有的智能。
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从平台上：幸存的数字乌托邦。在出版商Melville House Publishing的许可下使用。版权©©2025撰写的Mike Pepi。