DigiRider+藝術潛艇堡

問：這次的主題繞指柔百樣情特展，據說主題是以裝置展方式呈現，老師能否說說心中的想法？
陶藝家蘇明華老師這次參展與以前最大的不同點，就是這次主題展採用裝置藝術的方式，呈現環境污染相關的環保議題在台灣的嚴重性。
翻開這次畫冊特輯，詳閱了老師參展的主題聲明，對於老師作品的表達又有進一層的認識，不在是停留在作品的表現只在於外觀的寫實性。
讀一讀老師的聲明稿，是如何詮釋這次的特展：
繞指柔　百樣情

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懷舊音樂饗宴：Rose Garden by Lynn Anderson據外電報導，經典鄉村歌曲Rose Garden原唱Lynn Anderson ，於美國時間7月30日因肺炎病逝，享年67。
讓我們在其歌聲中懷想吧......。1970 Billboard # 3 / UK # 3。
ps. 本文作者陳銘江先生為藝術潛艇堡特約管理員

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Digiride與陶藝大師蘇明華的對話，陶藝大師蘇明華是Digirider回台認識的第一位藝術家，她的個性爽朗，自然，不做作，很容易相處。Digirider也曾參觀她在台北國軍國防部藝廊的特展。對她的作品的栩栩如生，印象非常深刻。
這次展出的地點在美麗的八卦山麓下的彰化美學館，這裡環境幽靜，帶有濃厚的人文氣息，而建造中的玻璃空中步道，更將八卦山的美麗風景與人文藝創融於一體，相信在不久的將來，步道建造完成後，又會給美學館帶來新的風貌。所以八卦山下的彰化美學館，不光是只有在科技界鼎鼎有名的股王：大立光在此落腳，也有濃厚的人文氣息，非常適合週末前來踏青，體驗一趟美學之旅。
這次展出的詳細資訊為：「繞指柔‧百樣情- 蘇明華陶藝創作展」將於7月16日(四)至8月9日(日)，在文化部所屬彰化生活美學館第1、2展覽室隆重展出，歡迎還沒有參觀過的藝文朋友，或科技新貴，皆能把握這展期的最後一個禮拜，前往觀賞。也因蘇老師與Digirider為舊識，所以有這榮幸能以一對一的方式，與蘇老師對話，談談她這次創作主題的理念與想法。而這次的對話採取問與答的方式，讓藝術潛艇堡的網友對於陶藝世界有初淺的認識與瞭解，讓更多群眾能體會陶藝，而踏進這個世界，領略其中的奧妙與精髓。

在這次一對一的訪談中，蘇老師詳述其創作過程，非經過縝密的構思，對於所要陶塑的物件，也沒特別留意、觀察其特徵。在簡短的對話中，深覺老師是天才型的藝術家，對於物件特徵的敏銳度，無須特別留意，即能在構思創作階段，深印在腦海裡，不需打草圖，也無須草稿，就能立即上手，捏出物件的寫實、真實性，但同時也將兒時對童玩的樂趣，保留下來，存記載創作中。1.請問老師是如何開始認識陶藝？蘇明華藝術家生於臺灣嘉義，將童玩歲月玩泥巴扮家家酒的生命經驗與回憶反映於日常手作捏陶，工作忙碌之餘潛心陶藝雅興，投入陶藝的真情世界，可謂與生俱來的手捏陶藝術家。蘇老師親自娓娓道來她對於陶藝生活的始末，其實蘇老師學陶藝的年紀已經四十歲了，算是起步相當的晚，但不以為意，依舊本著初衷，勇往直前，追尋著當初的夢想，朝著藝術人生邁進。（PS. 訪談錄影製作時，非專業的收音，所以音量需調高才可聽到老師的解釋，訪問初體驗，還請多包涵！）2.這次主題：「繞指柔，百樣情」，能否請老師概略的敘述創作理念？

本次「繞指柔、百樣情」系列陶藝之作，說明覆蓋大地的土壤，是乘載萬物，孕育生命之所在。就像柔軟的陶土，從指尖的溫潤及運柔的纏綿，創作出生命各式各樣的形體;

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懷舊音樂饗宴：Caruso by Russel WatsonCaruso 這首歌曲是由Lucio Dalla所唱紅的，但選的這首曲目是由Russel Watson所唱紅的，因這是我日常聽的版本，別有一番風味！ 

Russel Watson，羅素華生就是第一個英國崛起的【平民歌王】(People's Tenor) 。羅素華生曾在歌唱比賽擊敗四百多位對手得到冠軍，也曾被「槍與玫瑰樂團」(Guns N’Roses)的靈魂人物SLASH邀約成為搖滾樂團主唱，但羅素華生堅持走自己的路。後來被英國足球曼聯隊超級經紀人發掘，在萬人足球場上獻唱，

同年簽入偶像帕華洛帝所屬的唱片公司，第一張專輯「曠世美聲The Voice」就連續兩年(01’,02’)抱回全英古典音樂獎「年度最佳專輯」，加上「最佳新進藝人專輯」與「年度最暢銷專輯」等大獎殊榮，史無前例打破所有紀錄。

06’年在台北小巨蛋成功開唱之後，羅素華生回到英國，頂替80’傳奇歌手Rick Astley參與BBC實境節目Just the Two of Us (註:名人歌唱大賽-由知名歌手搭配不會唱歌的演員來對唱競爭)，親自調教五音不全的當紅女演員Sian Reeves唱歌，一路過關斬將，最後兩人打敗勁敵拿下比賽冠軍，一時風靡。而由阿巴合唱團兩位男團員Benny Andersson及Bjorn Ulvaeus所原創的瑞典音樂劇【克莉絲汀娜】(Kristina)更鎖定由羅素華生擔崗男主角，於09年9月登上美國紐約卡內基廳，演出兩場叫好叫座的年度大戲。展現了羅素華生除了演唱古典曲目之外，多方面的演藝才華。而經歷多次腦瘤手術，2010年初發行最新專輯『La Voce金嗓奇蹟』的傳奇美聲-羅素華生，在英國狂賣四十萬張，超越2004或2005年的銷售紀錄! 

他更是幽默的說：『當初腫瘤可能已經在我的鼻腔長了十到十五年了，手術後就像引擎從V8升級到V12一樣，狀況絕佳!』

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最新資訊(7/29/2015)：Google Deepdream Art 算是少數幾個目前專注於如何利用deepdream的技術開發、創作藝術作品的社區，今分享了我貼在該社區的最新創作貼文：人工智慧辨識系統deepdream的推出後，身為視覺藝術工作者的我，也積極參與其中，由於這是個新開發出來的領域，不同背景的愛好者，都以不同的角度解讀，這項新進展的科技會給人類帶來什麼樣的影響？ 

我的解讀是範圍縮小到視覺上的新領域！一般而言這要系統是模擬人類神經元辨識系統的機制，由自我辨識中經由雲端網路的串聯，分析比對而出來的辨識結果。 

早期也因辨識資料的建立，都偏人類臉部特徵的解讀，進而推廣至動物型態上的解讀。也由於這項特徵，解讀出來的影像有許多動物成形或半成形的辨識結果出來。 

這項辨識出來的結果，由於解讀的特異性，有些專家連想到人類心理層面，或半意識心靈層面的連結，更有的連結到磕藥出來所呈現的圖像或影像。

而這類的電腦繪圖影像是deepdream辨識系統非常重要的特徵之一。自然而然在我目前的作品當中，這也方向也是一項嘗試，也出現在我作品的星際旅程系列中。但傳統的視覺藝術工作者，也有另一系列的解讀，而這類型的思考模擬方向是如何利用這項科技，加強在藝術上的創作。但並不強調作品在潛意識上的呈現。

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懷舊音樂饗宴：Mr. Jaws by Dickie Goodman
電影大白鯊第一集造成賣座轟動之後，1975年Dickie Goodman 惡搞了一首什錦歌Mr. Jaws，中學時在黑膠唱片學生之音聽到，當時覺得很有趣；現在來回味一下吧！
PS. 陳銘江先生，為藝術潛艇堡特約管理員

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我1992年在西雅圖(Seattle)的華盛頓大學(Univ. of Washington)的虛擬實驗室(VR)，研發3D虛擬空間的探索，隔了將近23年這話題又被手機業者及臉書給炒熱，不知這次能迸出什麼樣的火花！‬也是在1992年的暑假，San Jose State Univ. (聖荷西州立大學）與華盛頓大學（Univ. of Washington)在西雅圖(Seattle)的Pacific Science Center 合辦了個科技夏令營，邀請高中以上的學員，體認新科技的發展，而當時才萌芽的VR（虛擬實境）當然是介紹的重點之一。VR早期的發展並不如預期的順利，隨著網路的普及及電腦硬體設備功能的強大，可以看出頭盔式的裝置，與現在開發出來的原型機，外觀上變化其實不太大，可以預期的3D虛擬實境場景的建立的真實感比我們當時一定強很多，如此拉近真實世界空間的距離！這波開發的重點是在特定族群，如遊戲，醫療、觀光產業，都有機會。早期VR戴上一個笨重的頭盔，從旁觀著的角度是有點好笑！但頭戴裝置的輕薄與模組化的設計，使這個產業從不可能變成可能，2014年，許多科技龍頭都砸重金瞄準這個產業的發展，但綜合幾家的技術，還是有些微的差異！VR，虛擬實境 (Virtual Reality)，AR，跟擴增實境（Augmented Reality）, 與Microsoft的Hololens，目前可以看到的三大科技，個人比較看好的是Hololens. 原因就是不需要戴上看起來笨重的頭盔，3D影像是投影在空間，而非只在眼前打轉，不過這個科技的進展還有許多謎團未解，而初期建置成本一定不便宜！數位時代的報導很摘要，但重點都有提到，各位讀者有興趣可以細讀！---------------------------------------【各路龍頭投資虛擬實境，看準醫療、娛樂、電玩潛在商機大】宏達電（2498）今年3月份在MWC宣布與Valve合作的Vive頭戴式顯示器（如附圖），當時宏達電董事長王雪紅就表示，虛擬實境（VR）將是下一個十年重要發展。調查機構Gartner報告，待2016年第一季Facebook的Oculus Rift上市後，明年虛擬實境裝置出貨量可望超過200萬台，商機開始浮現。另一家研究機構Business Insider Intelligence則預估，全球虛擬實境裝置出貨量將在5年內達到2,650萬台規模，年複合成長率（CAGR）高達99%。因此，像是外科醫學系學生可以在VR中練習拿手術刀或是清創傷口等。舉例來說，旅行社向顧客解說旅遊景點時，VR會是一種比平面照片更有說服力的宣傳工具。不只是宏達電，包括社群網站龍頭Facebook、消費大廠Sony、Samsung，還有軟體與網路應用廠Google、Microsoft也紛紛相中VR商機。

-摘錄自數位時代http://www.bnext.com.tw/article/view/id/36854 

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延伸閱讀(3)─我與Google-人工智慧辨識系統deepdream的對話
何謂Artificial Neural Networks（ANNs）？聽聽訪問Google人工智慧及Deep Learning的開發教父：Geoffrey Hinton，讓他來告訴你！我的創作之一：Kiosk經過Google deepdream的濾鏡詮釋後作品
(以下這段為影片訪問的意譯，若有錯誤，還請指正，謝謝！）deep learning是訓練電腦直覺的反應，而不先預設立場的電腦訓練。我使用的模擬環境是模擬人類神經系統如何辨認顏色深淺的邏輯。而人類的神經元的自我學習邏輯，就是非常合適電腦可以自我學習可模仿的環境。但以前的電腦不夠快，所以研究的進展非常的緩慢，直到最近由於網路的發展神速及電腦硬體的功能強大，使得模擬神經元的自我學習變得可行。而神經系統的學習系統與以前的電腦學習系統最大的不同，就是減少程式設計師先設定許多目標，然後要電腦根據目標去運算而達到成果。
由於電腦神經化的系統的演進，運算的方式不同，神經化的電腦以思考的方式去詮釋圖像或目標，舉例如翻譯。而這種模式演進化的翻譯，在五年後就會有變得可行，而Google已經利用這類研究成果在語音翻譯的辨識上。這套自我學習的神經化電腦系統，也成功的用在Merck藥廠的新藥開發上，而電腦學習神經化的下一個目標是要學習如何思考的讀一份報告。Google的deep learning系統，將來能夠找出報告的內涵，但是瞭解報告的真正意義，則是Google deep learning系統還是無法達成的目標。 其實我研究的方向，就是模擬人類腦袋如何思考。最後，電腦語音合成的人工智慧發聲，回答人工智慧學習的目標與方式，也談及人工智慧對於人類的影響，不管是正面還是負面的，作為結尾。
Artificial Neural Networks（ANNs），人工智慧辨識網路神經化系統，最近非常的火紅，尤其在圖像及聲音辨識上有極大的進展。 雖然這些非常有用的工具是根據有用的數學運算出來的結果，我們對於那些有些組合有效，瞭解的非常少。所以，Google的研究團隊就用最簡單的方式，訓練人工智慧辨識網路神經化系統，以成千上萬的圖案丟進電腦中讓其運算，根據結果而微調參數，好讓結果出來符合我們人類的預期。ANN網路系統最常見的設定是10-30重疊的人工神經元，每一張圖像的解析運算都是先從進入層開始，然後到第二層，依此類推，一直到運算結束，運算的結果就是依據被送出的結束運算層。上個月，Google開放了能夠辨識及歸類影像的ANN系統。這個系統的作用原理是尋找在圖像中類似的形狀組合，加以歸類，重組自我影像。而這項系統在Google已經早運用的人臉及動物的辨識上。然而，一個由Zain Shah所建立出的人工智慧網路夢境平台，能夠解析圖像使用這些新開發出來的程式。結果？令人十分詭異及睜大眼睛得影像從原本的世界名畫中釋放及呈現出來，而這套程式現在已經開放出來，而這替開發系統目前架設在Google/deepdream的GiHub電腦網路伺服器上。而有興趣的專家組成社群，也已開始研究，交換意見，如何解析這些圖像所代表的含意以及技術上可能碰到的問題，如程式碼編譯問題等。有興趣的讀者，可以上傳圖像看跑出來的結果。下面為按裝的簡單步驟說明：Installation-Guide for Mac: With docker(easy): https://gist.github.com/robertsdionne/c8b89442659eed5c9a13 or https://gist.github.com/robertsdionne/f58a5fc6e5d1d5d2f798 Installation-Guide forWindows: https://www.reddit.com/r/deepdream/comments/3c2s0v/newbie_guide_for_windows/ 網站 http://googleresearch.blogspot.ch/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html 如何在微軟作業系統上，建置一套模擬的Linux作業系統，以至建立一套人工智慧程式運算及開發環境（若你懂程式語言的話，可以自行修改Google deepdream所開放的程式碼）。 步驟如下： 1.Vagrant:這套工具能夠標準化AI的開發環境。 2.Virtualbox:這套工具能夠讓不同的工作系統在微軟視窗作業系統下模擬執行。 3.OpenSSH: 早期的電腦指令執行系統，都是指令式的簡單人工介面作業系統，這套系統就是模擬能在Linux作業系統下下達指令的指令人工介面。 以上安裝完全後（包括參數的設定），就建立好了能夠在微軟視窗下模擬執行人工智慧繪圖程式的開發環境。 接者，要安裝最重要的開發程式：DreamDeep code: https://github.com/graphific/DeepDrea... 

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延伸閱讀(2)─我與Google-人工智慧辨識系統deepdream的對話如我前篇所言，科技始終來自於人性！人性對視覺藝術家而言，就是指如何創造出視覺的震撼，或視覺上的美感！入侵，Invasion（滿意作品最後的呈現）說的容易，對於視覺藝術而言，還是用看的會比較能理解。這裡剛好有個範例！ 原作品為這幅鉛筆素描是學生時代的作品，是看完星際大戰，及異形後，創造出兩者相關的意念一直在腦海裡。場景的設定為濾過性病毒入侵細胞，而身體的免疫系統啟動！在免疫球的白血球義勇軍如何抵抗濾過性病毒的孵化，附著在細胞壁的場景！ 但這張素描草稿完成後，一直沒有動力或後續完成作品。入侵（原素描草圖）最近本想用傳統的油畫完成作品，而這還是一系列作品的第一張作品。因為接觸到Google的deepdream計畫，讓我有另謀途徑的想法，可以嘗試不同的方法來完成這作品。簡單的說明在deepdream的計畫中所以做的事情，就是要利用電腦自我不斷的學習如何辨認物體，辨認出對於人類而言是天經地義，非常容易的事情，如分辨出貓與狗的差別或鳥類與鯨魚的差異？這對於電腦而言，就要夠許多數學公式的演算去計算兩者型態之間的差異。 好了，有了這個大前提，許多數學家，軟體工程師，就根據物體的型態學開發出許多數學公式，經過這些數學公式的演算，判讀出來之間差異性。但這過程，有許多參數幾及需要不同層次的數學公式運算才會達到滿意的結果？這就要大量的數據經過運算而得出的結果，而電腦本體的伺服器如超級電腦，就只要負責計算即可。但在開發程式的過程，有許多軟體工程師就會把許多有用的數學繪圖公式重新包裝，根據數學公式開發時的需求，成可以立即執行的程式，而這套軟件集，也將要上市發表，而且有手機版。這對於非工程背景的藝術倒向的藝術家而言，真是絕佳的機會，就是直覺的切入運用，不需要煩惱後端複雜的數學運算公式，如此，運用這些開發出來的數學公式，經過特別的包裝，變成可執行程式，簡單一點說在視覺程式裡重新包裝成為外掛程式，如在Photoshop裡的濾鏡一般。 也就是說，我的這幅半成品，在20年前，可以運用photoshop的濾鏡，重新實驗，只是當時的濾鏡公式，與現在網路電腦的運算，這類的濾鏡加以演化與轉換非常的不一樣，也就是新的嘗試，看是否能夠達到我當初在畫這幅作品所設定的目標。由於作品實際尺寸過大，無法家用的三合一掃瞄機，數位化後變成電腦檔。所以是用變通的方式，是以照相的方式存檔，（非常的不專業！我知），照相後在掃瞄到電腦中。但在照相的過程，沒有考量到反光，所以可以看到有窗戶的反光痕跡。也就是說，這個數位半成品是非常糟糕的原始檔，要用這原始檔，在進一步的創作，是個不小的挑戰！但在下面利用我們前面所言，Google deepdream濾鏡組包裝成的程式集，我可以將作品轉換成我要的結果。以下，就是先實驗不同的濾鏡，看出來的效果，是否合乎我原先設定的目標。經過了反覆的不同種類的濾鏡或濾鏡組合的實驗，終於找出我要的效果。濾鏡實驗一（salvia濾鏡名稱）濾鏡實驗二（botinicaldimensions濾鏡名稱）濾鏡實驗三（painting濾鏡名稱）濾鏡實驗四（salvia濾鏡名稱）濾鏡實驗五（angelhair+art deco濾鏡名稱）濾鏡實驗六（art deco濾鏡名稱）由這這幅作品，主要的是描述濾過性病毒的入侵，原先Deepdream的辨認技術把任何類似貓狗形狀的輪廓都歸類成狗狗。不同的型態組合，認知的有程度上的差異而已，但用在這幅作品，就非常的實用。也大達到我原先設定的需求。更棒的是，也把反光的缺失都給消除了！以樓上呈現出來的效果為基準，再進一步的加上不同的美化濾鏡（Mirage)以樓上呈現出來的效果為基準，再進一步的加上不同的美化濾鏡（Salvia)以上的數幅作品，都是還能將原先所設定目標的視覺震撼表達出來（略有差異而以），就是入侵這幅作品是要將濾過性病毒入侵細胞以星際大戰及異形的情境以視覺的方式，而情境中的緊張，戒備，臨戰之前兩軍對峙的氣氛的效果要出來！Google的deepdream的辨識系統的開發是人工智慧里程碑，但對於藝術家而言，不失一項可以嘗試，開發，努力，探討的新領域，尤其是對視覺藝術家而言，而所創作出來的作品，能否就被大眾所接受，成為一畫派，如印象派？或只是商業藝術下的一小支派，則需要時間的驗證。PS. 1. 以上圖檔，皆為作者之作品，擁有相關之著作權，特此聲明，若有意轉載（貼），煩請告知，謝謝！ 2. 上篇報導的問題的答案為:中間兩幅(二跟三）非使用Google  deepdream的技術。  本文已同步發佈到「圖文影像創作」

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發覺越多關於DeepDream的資訊，越覺得科技進展真的是日新月異！

不變的是科技始終來自人性。  

20年前類似的濾鏡科技已被被藝術家使用，運用在創作上面。20年後的今日也是同樣的思維，科技對於藝術家而言，始終都是工具的選項之一。 

要如何利用科技來表現藝術，這才是藝術家要努力範疇。 

對於藝術家而言，如今又有機會多認識一項最新研發出來的視覺辨識工具- deepdream。這如同獲得一項新玩具，可以好好的把玩一番，真的是充滿好奇、新鮮感，看能激發出什麼樣的火花！ 

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這次先感謝本名，陳銘江先生的Baboo於今年4/7，同意加入藝術潛水堡團隊，貢獻他在音樂方面多年的喜好。
Baboo會不定期的推出關於懷舊西洋歌曲單元，現統一命名為：懷舊音樂饗宴。
民國60年前後，開始收聽每週一到週六晚間余光在警察廣播電台主持西洋歌曲節目“青春之歌”，片頭音樂“Why Can't We Live Together”；1972 Billboard HOT 100 # 3、R&B # 1 、UK # 12。 
在台視主持“青春旋律”，片頭音樂是TSOP by MFSB。(The Sound Of Philadephia by MotherFatherSistersandBrothers

以下是我與他當初關於推出這個單元中的對話。 

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關於這件N-1甲板夾克，是原版公發？還是民間版，經過了一個禮拜的評估，各位應該有結論了，或多少有些想法了！

先說我的結論。

沒錯，它是款民間版，但是我給的名詞是"類公發版"。

何謂"類公發版"？ 簡單的說就是非常類似公發的民間版，以下是我的分析。

1944年， 因第二次世界大戰期間，為了配合政府節省資源的政策，在Levis牛仔褲，有所謂的簡化的大戰版出現。

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