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美与不确定性作为变革因素：格式塔心理治疗中美学诊断与干预的自由能量原理解释
格式塔疗法借鉴场理论，将心理痛苦和心理治疗视为两种有意图的场现象，其中未经处理和混乱的体验寻求机会通过患者和治疗师之间的接触（即接触的意向性）出现和被吸收。这种治疗方法基于治疗师在治疗过程中体现的审美体验，因为 (1) 对美的感知可以为治疗师提供有关未处理体验吸收的反馈；(2) 治疗师对内在审美诊断标准的关注可以通过支持对新体验的开放性来促进对僵化精神病理学场的修改。本文旨在回顾心理生理学、神经美学研究和神经计算认知模型（如自由能原理 (FEP)）的最新证据，这些证据支持格式塔心理治疗中审美感性的治疗潜力这一概念。根据神经影像数据、心理生理学和最近关于审美感知的神经认知理论，我们提出了一种新颖的解释，认为美感是一种自我产生的奖励，激励我们在对自己和世界的预测性表征中吸收越来越多的感官和情感状态，并支持接触的意向性。在心理治疗过程中，期待美可以帮助治疗师容忍不确定性，避免冲动行为，并关注变化的过程。
人工美学 第 1 章 已发布 已更新
Lev Manovich 是纽约城市大学 (CUNY) 研究生中心计算机科学校长教授。他是 14 本书的作者和编辑，包括《文化分析》、《人工智能美学》、《Instagram 与当代图像》和《新媒体语言》，被誉为“自马歇尔·麦克卢汉以来最具启发性和最广泛的媒体历史”。他的出版物可在 https://manovich.net 上找到。Emanuele Arielli 是意大利威尼斯 IUAV 大学建筑与艺术系的哲学和美学教授。他的研究兴趣包括美学、艺术理论、符号学、认知科学和心灵哲学。Arielli 最近的著作是《美学与风格多模态性》（与 M. Siefkes 合著，2018 年）和《Idee Virali》（与 P. Bottazzini 合著，2018 年）。有关完整出版物列表，请参阅 https://iuav.academia.edu/EmanueleArielli。
“谁启发了谁？”人工智能艺术面前的美学
摘要：人工智能艺术无疑是当今研究最少的艺术形式之一。虽然人们经常讨论人工智能的伦理方面，但很少考虑其对美学的影响。原因可能是人工智能创作艺术的能力是最近才发展起来的。由于人工智能给我们的生活带来了许多变化，它现在变得越来越重要。在这种背景下，人工智能在过去几年突然取得进展的最令人惊讶的领域之一是人类（至今）的艺术（更广泛意义上的美学）表达能力。然而，公众仍然倾向于将人工智能艺术与更一般的数字艺术类别相混淆，而人工智能在艺术领域的真正作用却鲜为人知。人工智能艺术不仅是计算机辅助的，而且是计算机生成的。在人工智能艺术中，艺术过程至少有一部分留给了机器。艺术家给人工智能一些数据，然后等待，才能看到人工智能将如何阐述这些数据。因此，人工智能不仅仅是艺术家的工具，它还是一种不同的东西，其本质有待探索。人工智能艺术对我们看待艺术的方式，甚至对我们看待世界的方式有何启示？这将是本文的主要问题，我们将通过分析这种新型艺术的一些相关方面来解决这个问题。
调查对人工智能计算机创作音乐的偏见可能性 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期 Anderson Lima 和 Andreas Blixt 指导老师：Markus Berntsson 考官：Lars Bröndum 媒体艺术、美学和叙事学士学位项目 30 ECTS 2020 年春季学期
本研究探讨了受访者如何看待人类创作的音乐和人工智能计算机创作的音乐。目的是找出是否存在对人工智能计算机创作的音乐的负面偏见。研究问题是：1. 与人类创作的音乐相比，人们对人工智能计算机创作的音乐有何看法？2. 对人工智能计算机创作的音乐是否存在偏见？如果是，偏见是什么？四名参与者参加了一项定性实验和一项半结构化访谈。两首乐曲被用作人工制品，一首是人类创作的，另一首由人工智能计算机 AIVA 创作。结果表明，虽然研究人员没有向参与者透露他们最喜欢的是人工智能计算机创作的歌曲还是人类创作的歌曲，但所有参与者都坚信他们最喜欢的歌曲是人类创作的。因此，表明了对人类创作的音乐的偏见结果还表明，这两首乐曲并没有被认为具有相同的特征或唤起相同的情感；此外，有人怀疑人工智能计算机创作的歌曲是否能唤起与人类创作的歌曲相同的情感。然而，没有一位受访者明确表达对人工智能计算机创作音乐的否定态度。关键词：音乐、人工智能、人工智能计算机、偏见、人类创作、计算机创作
EU资助的项目实际实施了城市的可再生能源。分析他们对美学影响的关注
摘要：将固定存储系统引入意大利电网是必要的，以适应不可编程的可再生能源的能源份额的增加并达到渐进的脱碳目标。在此框架中，生命周期评估是评估固定存储系统整个生命周期（即其可持续性）期间环境影响的合适工具。进行了基于原发性和文献数据的整个生命周期评估（NMC）532（NMC）532和NMC 622）的锂离子电池（锂 - 铁磷酸（LFP），镍 - 山基 - 磷酸盐（NMC）532和NMC 622）。LCA结果表明，能源消耗（主要是在细胞生产过程中），电池设计（尤其是粘合剂选择），库存准确性和数据质量是可以强烈影响结果的关键方面。关于电池构建阶段，LFP电池的性能要比NMC电池更好，但是当包括寿命末期（EOL）阶段时，NMC细胞性能与LFP的性能非常接近。敏感性和不确定性分析证实，结果（除淡水富营养化指标除外）的特征是低分散体，并且在不同的电池寿命阶段的能量混合选择能够极大地影响整体影响。使用与电池电池生产相关的主要和更新的数据，例如本文中使用的数据，对于获得可靠的结果是必要的，而对欧洲生产线的应用是本文的新颖性。
EU资助的项目实际实施了城市的可再生能源。分析他们对美学影响的关注 生命周期评估意大利电网内的固定存储系统 基于峰值电力价格的混合风和电池储能系统优化操作的研究
摘要：可再生能源（RE）在城市中的社会接受和美学影响是文献中几乎没有考虑的话题，即使它们吸引了日益增长的兴趣。创新的欧洲资助项目应开始考虑这些概念。本文对欧洲项目进行了创新的审查，目的是确定那些在城市环境中实际实施的RE和储能系统的人及其对美学影响的关注。搜索认为与RE和气候变化相关的五个最相关的计划，包括近14,000个项目。此外，调查和一些访谈允许收集有关所选项目的数据。0.1％的审查项目旨在按城市规模进行实际安装。但是，最近有一个增长的趋势。最常用的RE是太阳能，尤其是光伏的RE，而最常见的能量存储系统是锂电池。我们可以在这些欧洲项目目前对他们在城市造成的美学影响或社会感知评估的审美影响方面没有任何特别的关注。建议将技术视为工作和日常生活的基本组成部分，而不仅是促进RE的一种干预手段。
基于多个视觉特征集成基于机器人舞蹈动作的自动美学评估
摘要：模仿人类行为是发展人工智力的有效方法之一。人类舞者站在镜子前，总是对自己的舞蹈动作进行自主美学评估，这是从镜子中观察到的。同时，在视觉美学认识人的大脑中，空间和形状是从动作中感知到的两个重要的视觉元素。受上述事实的启发，本文提出了一种基于多个视觉特征集成的机器人舞蹈动作的自动美学评估的新型机制。在机制中，将机器人舞蹈运动的视频首先转换为几种运动历史记录图像，然后将空间特征（波纹空间编码）和形状特征（Zernike Moment和基于曲率的傅立叶描述符）从优化的运动历史记录图像中提取。基于特征集成，使用三个不同的随机森林的均质集合分类器被部署以构建机器美学模型，旨在使机器具有人类的美学能力。通过模拟实验验证了所提出机制的可行性，实验结果表明，我们的整体分类器可以实现高度正确的美学评估比例为75％。我们机制的性能优于现有方法的性能。
艺术视觉的神经美学 - 一种实验方法......
摘要 目的：NEVArt 研究旨在研究在真实的博物馆环境中观察 18 幅不同的 16-18 世纪画作时，大约 500 名实验对象的一组神经生理/情绪反应与审美水平之间的相关性。方法：记录了几种生物信号来评估参与者在观察画作时的反应。其中：(a) 使用可穿戴工具记录神经植物、运动和情绪生物信号，用于 EEG（脑电图）、ECG（心电图）和 EDA（皮肤电活动）；(b) 观察艺术作品时的注视模式，而 (c) 获得了参与者的数据（年龄、性别、教育程度、对艺术的熟悉程度等）及其对画作的明确判断。参与者被邀请在观察画作期间做出反应，报告愉悦程度、感知到的运动和对绘画主题的熟悉程度。结果：每个记录的生物信号将与参与者在研究期间获得的明确评估相关联