过去几年,我一直在研究基于神经网络 (GAN) 输出的绘画。合成生成的抽象形状可以作为令人信服的物体出现,例如,如果它们除了具有暗示性的形状和背景之外还具有足够逼真的材料属性。这会产生一种既令人信服又令人困惑的伪形象,这个世界乍一看似乎可以理解,但它不断在你认为你看到的东西和屏幕上实际的东西之间交替。对我来说,这种效果最终处于将模糊数据解释为清晰明确的东西和从完全不相关的事物中提取意义的边界。我们在生活中的每一刻都在解释数据,以构建和驾驭我们与之相关的现实。但刺激是主观解释的,即使我们试图就现实的集体理解达成一致,我们也不一定与同一种解释相关。
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在过去的几年中,我一直在研究基于神经网络 (GAN) 输出的绘画。合成生成的抽象形状可以显示为令人信服的物体,例如如果它们除了具有暗示性的形状和背景之外还具有足够逼真的材料属性。这会产生一种既令人信服又令人困惑的伪形象,这个世界乍一看似乎可以理解,但它不断在您认为看到的内容和屏幕上实际显示的内容之间交替。对我来说,这种效果最终处于将模糊数据解释为清晰明确的东西和从完全不相关的事物中提取意义的边界。我们每个人在生命中的每一刻都在解释数据,以构建和驾驭我们相关的现实。但刺激的解释是主观的,即使我们试图就对现实的集体理解达成一致,我们也不一定会产生相同的解释。