人工智能和數字媒體藝術實踐的關系及發展現狀

摘? ? 要：在當今數字背景下，人工智能技術與數字媒體之間關系愈發緊密，從語音、圖像識別，到藝術創作的其它方面都印證了兩者的聯系。人工智能與數字媒體藝術的商業化浪潮暗流涌動，在多領域中，逐漸孕育成為主流之勢。

關 鍵 詞：數字媒體藝術實踐;人工智能;技術革命

一、基于人工智能的數字媒體藝術實踐進入全面超越時代

（一）圖像識別

時光追溯回2009年，就曾有學者發表過論文，其中提出針對計算機視覺研究者需要建立首個超大型圖像數據庫。2010年首次舉辦了ILSVRC 2010。該大型圖像識別競賽是以Imase Net為基礎，最初競賽的訓練樣本包括120萬個圖像。從種類上看，這些圖像涉及1000多個類別，且都具有手工標志。程序通過培訓后，經過5萬多測試圖像評估，判斷是否能夠分類圖像。

在2012年度開展的Image Net競賽中，在30個團體中取得了第一名測試成績。而位居第二的日本代表隊，模型出錯率為26.2%。由此說明，在圖像識別領域神經網絡遠遠領先于其他技術，有望成為突破人工智能的轉折點。

之后微軟亞洲研究院（即MSRA）衛冕2015年度的Image Net競賽的桂冠，提高了網絡深度，反而降低了學習效率。為了解決在層層傳遞中信息有效性的衰減問題，MSRA團隊試著導入了“ 深度殘余學習”的算法。由此得到了包含152層神經網絡的MSRA深度殘余學習模型，在前五個類別的測試中，刷新了以往的記錄，出錯率僅為3.57%，相較于正常人5%左右的出錯率還要低。

（二）語音識別

2012年10月，來自于微軟，IBM，谷歌，多倫多大學的鄧力、Geoffrey Hinton等人共同發表了一篇名為《深度神經網絡在語音識別的聲學模型中的應用：四個研究小組的共同觀點》的文章。……