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3 个问题：超越数据驱动的美学
在凯勒画廊的一个新展览中，Alexandros Haridis SM '17、PhD '22 追溯了几个世纪以来有关审美判断的想法，并探索了设计如何使复杂的计算系统变得可见。
来源:MIT新闻 - 人工智能麻省理工学院建筑系校友兼研究员 Alexandros Haridis 的《超越数据驱动美学》将于 6 月 30 日在麻省理工学院凯勒画廊展出，探讨了 20 世纪和 21 世纪将计算转变为建筑和应用艺术中创造性生产和审美判断媒介的努力。该展览借鉴哲学、数学、计算机科学和设计计算，将算法、理论和机器学习系统转化为物理装置和交互式可视化。
问：《超越数据驱动美学》的灵感来源是什么？它探讨了哪些问题？
A：“超越数据驱动美学”的概念起源源于三个交叉的研究路线。
首先，在 2022 年左右在麻省理工学院建筑系完成设计和计算博士学位时，我实时观察到数据驱动机器学习的进步（例如 ChatGPT 和稳定扩散系统）如何迅速进入有关创造力、审美判断、设计甚至高调艺术品拍卖的公众讨论。
与此同时，我自己的研究已经集中在审美判断和评价上，我越来越清楚地看到，许多公开提出的与人工智能相关的“新”问题实际上在 20 世纪有着更长的历史。例如，在 1956 年达特茅斯夏季研究项目中，人工智能领域的一项基础性事件，创造和评估过程被确定为未来人工智能研究应解决的人类智能的七个关键维度之一。
问：您如何将计算和美学方面的研究转化为展览？
问：接下来您希望探讨哪些问题？
答：“超越数据驱动的美学”既是一个研究展览，也是一个持续的平台，用于研究计算系统如何参与建筑和应用艺术的审美判断、生成和转变过程。