“我遇到了永远找不到任何东西的恐怖”：AI艺术的洞穴证明机器永远无法模仿真正的人类智慧

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；我们大多数人每天都居住在数字平台上，主要是在数字平台上遇到了无形的手
。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＆Mdash;这项技术的核心是许多这些平台＆mdash;可以通过艺术的棱镜模仿使我们感动的人类的感受。

现代艺术博物馆的中庭在我访问Refik Anadol的那一天被挤满了 无监督 （2022） 。当我进入时，人群被固定在艺术家之一的数字“幻觉
”中的大规模投影。Moma＆rsquo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
。

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阿纳多（Anadol）的作品在关于人工智能的大炒作的时刻首次亮相，或者是有创造力的能力。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。对象避开了思想的掌握 。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 ，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·韦斯（Andrew Wyeth）的邻居
。在很小的时候，她出现了肌肉残疾 ，无法行走。她更喜欢在父母和rsquo周围爬行 。财产
，惠氏在附近的家中见证
。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。

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称他的方法为“思维刷” 。尽管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 。它的纯数学
，纯粹的随机性
。有运动，但它的陈旧。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（Christina）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＆Rsquo）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 。当我凝视着人工智能的动画 ，寻找任何可以看的动画时
，我遇到了从未找到任何东西的恐怖
。一种视力瘫痪＆mdash;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，给定一组有关用户的信息＆rsquo;电影偏好和一些有关新用户的数据
，它可以预测该用户可能喜欢的电影
。这将自己呈现为“人工智能”，因为它取代并超过了向朋友（或更好的书 ，一本书）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
”。AI可以预测和建模 ，但无法创建
。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 ，当我们不告诉模型时
，会发生什么呢？

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
。AI研究人员经常将大脑称为“处理信息”。这是我们如何思考的隐喻 。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；他们将永远不会有意识
，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
。