国家艺术基金“艺术与科技跨学科创新型人才培养项目”研讨会综述

2018-09-25

阅读：来源：南方网综合作者：南方网收藏

科技与艺术的融合，引领新时代文明的跃迁

——国家艺术基金“艺术与科技跨学科创新型人才培养项目”研讨会

　　2018年9月17日，在前一日历经了台风“山竹”的席卷之后，广州迎来了阳光、迎来了蓝天，也迎来了来自四川美术学院视觉中心、清华大学清尚建筑设计研究院、上海科技馆、广州美术学院的众多艺术家与学者的齐聚一堂，在大西洲科技有限/R³虚拟世界研究中心，怀有艺术情怀与科学洞见的众人，再续思维风暴，发起一场“新时代下科技与艺术的融合创新”的主题研讨会，为国家艺术基金“艺术与科技跨学科创新型人才培养项目”的圆满实施奠定基础。

彭顺丰先生主题分享《科技和艺术是人类攀登文明高峰的双脚》

　　会议伊始，广州大西洲科技有限公司创始人/总裁彭顺丰先生，与大家分享了当前前沿科技的趋势，并介绍了大西洲基于VR、5G、物联网等技术基础，构建未来虚拟世界所作的探索工作。然后，彭顺丰先生基于今天的主题，引出了“人往哪里去”的哲学思辨，通过分析当前虚拟现实技术趋势、5G、物联网技术及周边技术的发展，并剖析类似《Mine craft》、《Second life》等热点游戏背后所体现出的意义，总结出“VR将成为下一代人机交互平台、将是更适合人类本能的沉浸式的立体互联网”的结论。

　　彭顺丰先生认为：数字化生存是必然趋势，人类将越来越多直至完全生活在虚拟世界里，随着奇点的临近，人和机器将发生融合，人类将迅速变成“半机器人”，这种“虚实相间、万物智联”的状态将是人类的全新的文明，艺术的创作、展示、观赏、流通都会以新的科技趋势融为一体。

李怀生先生主题分享《跨界融合》

　　水木清美艺术设计中心的总设计师、清华大学清尚建筑设计研究院副院长李怀生先生，东西方科技史的深度对比，提出了如何进行信息化创作的命题。李怀生先生指出，信息化的创作包括：信息化的城市，信息化的空间，信息化的生活等多个方向。信息化的基础是科学技术，因此，李老师着重提出“科学和艺术”跨界融合的必要性，也提出融合之后更应该强调落地。李怀生先生认为，融合及落地路径包括以下几点：一是从学科建设上来讲，打破常规的专业界限和壁垒，进行跨学科的研究工作。二是从校企合作的角度，进一步加强建设产、学、研的交流平台、整合资源平台、产业发展平台。三是从艺术创作的过程中不断探索将科技创新成果导入艺术的创新体系中来。

胡玺丹女士主题分享《博物馆科艺创新融合》

　　上海科技馆展示教育处副处长胡玺丹女士，在本次的交流会中首先是站在科普展览策展人的角色向大家分享了上海科技馆多个具有特色的展览案例，表现了当前科技馆展示形态正在向综合性体验演变的趋势，道出了科学与艺术创新融合的主题。胡玺丹女士表示，科技馆也正在积极探讨在“互联网+”的新时代，科技自然类博物馆如何突破界限，与新技术、新媒体深度融合，为公众呈现充满活力、激发想象力的场馆展陈文化，体现科学与艺术的结合，提高科学之美的传播效果，提升公众的科学人文素养。

崔敏女士分享VR艺术创作的案例

　　作为一名VR艺术家，四川美术学院外聘教师崔敏女士，从创作者和观察者两个角度剖析了当代多个VR艺术创作案例，分享了她自己创作的VR艺术作品，总结了VR在媒介创作上的多种优势，包括成本低廉、创作更为自由、资源分享更为平等，突破传统形态等方面。

陈万里先生主题分享《艺术的能量高于科技吗?》

　　陈万里建筑设计事务所创始人陈万里先生，也应邀出席本次研讨会并发表主题演讲。陈万里先生表示，文艺，在历史的不同时期会以不同的形式影响着社会的发展，体现出强大的能量，而新时代的美学复兴，正是以科技与艺术的融合为基础的。

郑晓雄先生分享主题演讲

　　来自广州美术学院雕塑系公共雕塑的郑晓雄老师，一直在探索艺术教育的新维度。如今他提出“科技造物实践”的方式，从雕塑基础到数字雕塑，郑晓雄老师主张“以学生为中心”、“个性化”、“多元文化”以及“跨领域学习” 等四个伴随科技的影响所产生的艺术教育观，从而打开了未来雕塑教育的一个窗口。郑老师认为，如今的雕塑创作需要有艺术灵感的学生，也需要有技术实现的学生，一个艺术与技术协作的团队，才能创作出优秀的作品。

　　从郑老师近几年的教学实践效果来看，这种方式确实引导学生们创作出了许多出色的作品。

李丰博士分享主题分享

　　在研讨会的尾声，四川美术学院当代视觉艺术研究中心助理研究员/艺术与科学研究所副所长，李丰博士，为我们分享了一个极具深度的思考主题——《人工智能会取代人类艺术家吗?》。

　　近年来，艺术AI已经创作了大量艺术作品，那么人工智能在艺术领域会不会像AlphaGo那样彻底超越人类呢?李丰博士分析了深度学习的基本算法原理，指出基于“预测模型”在原则上不能实现真正的创造，从而与艺术内涵的“创造性”要件不相容。因而，深度学习式AI无法实现真正的艺术创造，从而谈不上超越人类艺术家。