文末赠书

《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》（Art in the Age of Machine Learning）

作者：[加] 索非安·奥德里（Sofian Audry）

译者：郑达

出版社：华中科技大学出版社

在人工智能技术迅猛发展的时代

艺术的定义正在被重新书写

AI如同一个巨大的“黑盒子”

摆放到众人的面前

令我们反复怀疑和思考

对艺术与技术关系的重新审视——

“好的艺术作品，

是可以被AI优化出来的吗？”

在人工智能技术重塑艺术边界的当下

机器学习如何重新定义创作的本质？

艺术与技术的交融将催生哪些前所未有的美学范式?

跨媒体艺术家郑达继《低科技艺术实验室+郑达》后推出人工智能+科技艺术系列丛书新作：《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》，聚焦人工智能与艺术交叉领域，通过理论批判与生成艺术实践案例，为人工智能时代的艺术研究提供系统性指南。

这是一本面向当代艺术家、学者与创作者的跨学科理论指南，兼具批判深度与实践引导价值。

索非安·奥德里兼具计算机科学与视觉艺术背景，译者郑达用通俗易懂的语言帮助缺少技术背景的读者全面深入地理解人工智能艺术研究的方法、路径与框架，将其视线从主流大模型转向个性化数据与创作。

该书打破了“AI技术只能由工程师定义”的误解，强调艺术家在人工智能时代中的主动参与与批判精神。在生成式AI狂潮席卷而来的今天，它不提供速成的“指南”，却带来了穿透喧嚣的深度反思和实验蓝图，对于艺术实践者、理论研究者、人工智能开发者和新媒体教育者而言，都具有不可忽视的参考价值。对于学术界，特别是数字媒体艺术与跨学科艺术创作的师生们，本书构建了一个可解释的理论框架，用于提供对学术写作与创作实践的深入探索。

来源：《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》

书中构建了一个既具技术深度又富有美学洞见的理论体系。正如“行为美学”与“自适应耦合”所揭示的那样，机器学习不仅仅是艺术创作的工具，更是重新定义“作者身份”和“创作主体”的关键载体，推动了艺术创作进入“分布式主体”与“涌现”状态的复杂范式。

在生成式人工智能席卷全球的语境下，书中以独特视角重新讨论“技术中的艺术性”，整体内容覆盖从监督学习到强化学习、从行为美学到自适应耦合等多个维度，展现了艺术家如何在数据、算法与社会机制之间进行创造性穿行的同时，重新审视人类、机器与艺术之间的复杂关系。

“人工智能、艺术的未来

技术与人类想象力的交汇地带”

全书概要

本书收录了大量艺术作品实例、算法模型结构图、学习过程可视化流程图以及创作过程的实际案例，系统展现了作者在研究型艺术实践中对“机器学习+艺术”的探索路径。

全书始终采用“理论 + 实践”的写作方法，在艺术与人工智能的交叉点上提出全新的方法论。人工智能艺术不是简单使用技术生成图像，而是将艺术家—算法—环境之间的互动看作动态系统，强调创作过程的适应性、行为性与不确定性。

“生成性”、“行为美学”、“潜在空间”、“自组织”是本书反复出现的重要关键词，背后串联的是机器学习艺术对创作主体性、美学范式与人机共创可能性的持续追问。在书里反复修改算法、训练模型、分析输出结果的过程中，我们看到的不仅是一种技术流程，而是一种基于代码的艺术直觉构建。

书中提出：我们应超越“工具论”的技术观，将机器学习系统视为“能动的结构”，而非“服从指令的机器”。作者主张以艺术家的视角重新理解“模型”和“数据”，并赋予其文化维度、语义厚度和社会关联，使其成为创作逻辑的一部分。

本书具有如下特点：

第一， 启发性 ，书籍充分梳理机器学习的核心概念和历史脉络后，结合丰富案例加以分析，为读者提供人工智能艺术的理论框架和全新视角，激发读者探索科技艺术与人工智能交叉领域的兴趣与可能性。

第二， 实践性 ，书籍详析了机器学习艺术的技术组成和操作步骤，结合实际创作案例，为广大科技艺术的读者提供了清晰的实践指南，帮助读者将技术转化为具体的艺术创作。

第三， 批判性 ，该书鼓励读者反思人工智能艺术的社会、文化与伦理影响，批判企业化模型的局限性，并倡导技术的民主化与本土化，培养对人工智能艺术创作的多元化和批判性思维。

《2001 太空漫游》(2001: A Space Odyssey)

本·博加特（Ben Bogart）

来源：《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》

书所提到的 人工智能艺术的两个核心 ：创作主体转变和跨学科的变革，对国内人工智能艺术领域的研究来说尤其具有启发性，特别是对人工智能艺术的批判性思考以及对艺术与技术关系的重新审视，成为学界与艺术家们需要面对的重要议题。

1绪论 Introduction

第一部分“绪论”，梳理了人工智能特别是机器学习的发展背景，提出“机器学习艺术”作为一种新兴艺术实践形态。作者从控制论、联结主义到深度学习的发展历程切入，探讨人类如何与具有自主学习能力的智能系统共处、共创。绪论奠定了全书的理论框架，并强调艺术家应积极参与AI的构建与批判性应用。

“机器学习系统的构成部分。训练过程是在一组数据上训练的一个模型，使用一个评估函数来衡量模型的性能。”

2训练 Training

第二部分“训练”，关注机器学习系统如何通过不断调整与反馈完成学习过程。作者将优化算法、目标函数、交互机制等关键技术概念转化为艺术语言，探讨“学习过程”本身的美学潜力。训练不仅是技术路径，更是一种能产生风格、行为和创作意图的生成性系统。

3模型 Model

第三部分“模型”，探讨机器学习中“模型”作为认知结构与创作引擎的双重角色。它不仅承载数据处理任务，也具有情境生成和风格演化的能力。作者通过回顾演化模型、神经网络与深度学习的发展，指出模型在艺术实践中已成为一种具象的“媒介实体”，构建了人机共创的认知接口。

4数据 Information

第四部分“数据”，强调数据的创作性地位，从“数据即代码”出发，揭示数据不仅是训练材料，更蕴含文化语境与美学倾向。作者提出“深度混搭”与“数据共生”的观念，展现艺术家如何通过数据采集、编辑与重组，在算法中嵌入主观性与社会性，从而拓展机器学习艺术的想象边界。

“新的智能系统如同一个巨大的“黑盒子”摆放到众人的面前，与其沉迷于魔法式的生成内容，更应该窥探盒子的结构与艺术活动的联系。”                                                               ——郑达致《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》

作为“人工智能+科技艺术”系列的第二部作品，本书延续了@低科技艺术实验室对技术与艺术交汇的持续关注。这本书不是对机器学习艺术的定义，而是一次打开未来想象的尝试——真正的艺术实验，才刚刚开始。

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《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》710 × 1000 mm

253页，精装，简体中文，2025

价格：98 元

《未知时空的光泽》(《Luster of Unknown Universe》)

郑达 (Zheng Da）

来源：低科技艺术实验室

《肉身计算》AI数据机器装置(《Organic Matrix》AI machine art)

郑达 (Zheng Da）

来源：低科技艺术实验室

作者介绍

索非安·奥德里，蒙特利尔魁北克大学（UQAM）媒体学院互动媒体教授，艺术、文化与技术研究网络 Hexagram 的联合主任。他的研究和创作涉及艺术、人工智能与人工生命的交叉领域，作品形式包括机器人、装置、生物艺术与电子文学。

译者介绍

郑达，跨媒体艺术家，“低科技艺术实验室”（Low Tech Art Lab）创立者，作品获得英国 “The 2017 Lumen Prize” 互动艺术大奖，“2018 第三届王式廓奖”艺术奖得主。华中师范大学美术学院教授、院长。中国美术家协会实验艺术艺委会委员。英属哥伦比亚大学（UBC）艺术系访问学者和韩国首尔 CPI 研究员。艺术工作聚焦于艺术与科学的跨媒体互动艺术，其创作轨迹焦距在现实与虚拟世界交错点的探索和实践，包括游戏艺术、互动艺术、AI装置、媒体剧场等。创立的“低科技艺术实验室”专注于当下媒体文化和跨学科的融合，基于电子虚拟环境的艺术实验，探索光与运动的交互、机器视觉系统的算法美学，以及可计算媒介的装置艺术的感知系统。

“副感知：郑达个展”于2022年9月3日在美术文献艺术中心开幕，展览由冯博一担任策展人，展览展出了艺术家郑达最新创作的《感知游戏》《多边形》《有机元Ⅱ》《机器的皮肤》等数据装置作品。

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《人工智能艺术：机器学习时代的新艺术形式》

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