主題：Sougwen Chung’s work in the field of human-machine collaboration
藝術家：Sougwen Chung
PPT：Sougwen Chung
（內嵌視頻ppt連結：https://drive.google.com/file/d/1U4Z-GqOy2QozuOp7PPApxhkVr43a_zhp/view?usp=sharing）
報告內容簡介：
愫君是加拿大华裔艺术家，目前居住在纽约。她的创作涵盖装置、雕塑、绘画和行为艺术，探索分别由人手和机器创作的痕迹图画，是人机协作艺术领域的先驱。她曾是MIT Media Lab的研究员，2018年，她与New Museum（在纽约曼哈顿的新當代藝術博物館）和Bell Labs（貝爾實驗室）合作成为首位驻场艺术家。
她的人機共創創作緣起於一個機器實驗， 機器名字叫Drawing Operations Unit: Generation 1，簡稱「道格」（D.O.U.G.）。doug經歷了三代，在初代「道格」之前， 愫君對製造機器人一無所知。 她參照了一些開源的機械臂設計，編成了一個系統，讓機械臂實現匹配手勢，並實時模仿。創作方式是：愫君畫，機械臂模仿。初代的「道格」在計算機模擬中，它的模仿是精準完美的，但到了現實世界，它會滑動，會卡頓，會晃動，並沒有完美地模仿愫君的線條。於是愫君不得不應和它的線條進行創作。愫君認為，初代「道格」狀態的不完美，讓作品更加有趣，她與機器不斷實時地熟悉彼此。人與機器共同的、固有的失誤，這種不完美成就了人機交流之美。
愫君想要繼續探索這個想法，於是有了第二代「道格」。但她的方式不是放大機器的失誤，而是設計能夠以意料之外的方式回應她的筆畫的系統。所以，她運用一個視覺算法來提取她二十多年來的數字和實體繪畫中的視覺樣本信息，以此訓練了一個神經網絡。視覺樣本由專門的軟體處理，導入標記給人工智能系統。當她與道格二代互動時，她感受到道格在实时交互创作中，呼應了她過去人生幾十年的作品。 她說：輸入的數據僅來源於她， 輸出的結果卻遠超於她。她進一步想，也許未來的人類創作不在於作品本身， 而在於人機共同探索藝術的方式。
在第三代道格中，她想要繼續放大人機合作的想法。在幾個月裡，她和團隊製造出了 20 個定製的機器人。受到史丹佛大學李飛飛教授的一句話：「要想教機器如何思考， 先要教它如何看見。」 啟發，她想起過去幾十年的紐約生活，城市上空的攝像頭一直俯視著她。她開始思考機器對人們的凝視。希望讓這些攝像頭指導她的機器人如何去觀看。她和貝爾實驗室合作，從網路上的公眾攝影機拍的影片，收集城市中的各類運動軌跡，比如人行道上的行人，車道上的轎車、計程車…他們基於一種叫「光流法」的技術，訓練了一個視覺算法，來分析收集到的人流密度，都市中軌跡的方向和速度。系統從海量的位置數據中提取出這些參數,機器人就依靠這些數據來作畫。
資料來源：
藝術家個人網站：https://sougwen.com/info
藝術家採訪與演講：https://www.youtube.com/watch?v=YUVgGxS4u7M、https://www.ted.com/talks/sougwen_chung_why_i_draw_with_robots/transcript#t-420619
