SIGGRAPH Asia 可說是 CG 圈盛事之一，2022 年諸多主題內容皆與 AI、沉浸式內容相關。而在 Art Gallery 此部分，擅長人機互動虛實整合、數位運算仿生美學的台灣藝術家「知覺野人」作品《似人非人——電幻真實解放》也入選，受文化部 111 年「科技藝術實驗創新及輔導推動計畫」贊助，以舌頭搭配穿戴式認知增強裝置，雕塑電覺意識，打造一種獨特的感官體驗。本次映CG 特別專訪知覺野人賴俊廷，與我們聊聊背後精彩的創作故事，以及他對於 AI 技術的看法！

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解放人類的電覺意識，進行一場「超人類」表演

《似人非人》系列以十年創作計劃為底，再分階段規劃。聊到作品背後創意，賴俊廷表示：「佛學阿賴耶識學說用八個意識說明人的身心運作，每個有情眾生身上都有眼識、耳識、鼻識、舌識、身識、意識、末那識及阿賴耶識。肉身則由眼、耳、鼻、舌、身等五根，對應色、聲、香、味、觸等五境，進而產生視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺。」他認為，若電覺無法被歸類在以五根為基礎的六識中，是否意味著能意識電覺的人類，不能被歸類在唯識圖所定義的人類系統，屬於另一個物種？於是他將電擊訊號放入口中和機械緊密附加，將「第二器官—人類認知增強器官」擴增到人身上，解放人類的電覺意識，突破佛學阿賴耶識學定義的人類邊界，雕塑電覺意識將觀眾變成超人類，成為非人的電覺修羅。

用「舌」搭配穿戴式認知增強裝置，形成如幻覺般的獨特體驗

《似人非人——電幻真實解放》延續《似人非人》系列，從電知覺的角度得到視覺、聽覺創作上的靈感 ── 生成知覺，並從中研究電覺麻痺與視覺交錯的幻覺經驗，每位觀眾都能擁有自己的舌板電擊啟電器，在展演中他們將被擴增超人類知覺，用舌頭去知覺表演內容。而《似人非人》所使用的穿戴式認知增強裝置，通常有兩個模式，一個是互動裝置模式，另一個則是表演模式，此次計畫主要是針對表演模式的實驗。他表示，裝置常常會被誤認為是在感測舌頭上的訊號，實際上則是用來輸出訊號的啟電器，並根據不同情況將感測器的訊號映射成電壓高低。在這樣的設計下，只要改變感測器的種類，即能轉換舌頭能知覺的訊號種類，例如：可以將熱感應感測器的熱圖訊號映射至舌頭，一段時間後觀眾即能成為用舌頭識別溫度的超人類。《似人非人——電幻真實解放》的演出比較專注在處理電覺與視覺化後的落差，這種落差可以視為一種幻覺，觀眾會自動將舌頭上混合酸、鹹、甜的電感，腦補成顏色與紋路，形成一種獨特的知覺經驗。

3D 列印與即時運算技術，搭配 Houdini、UE 與 Rhino 等軟體，呈現精彩的展出體驗

「知覺野人」團隊主要由兩位藝術家賴俊廷與詹越同組成，賴俊廷主要負責概念裝置 3D 列印的人造器官與系統程式的軟硬體整合，而詹越同則負責表演時的 3D 即時運算。作為一個研發科技藝術，賴俊廷特別感謝在研發階段給予大力支持的「110 年 Arts@ ITRI 藝術家進駐工研院」計畫主持人香蘭與服務科技中心的安平，讓他們僅花了半年的時間，就製作出初版，順利進入韌體與軟體整合階段。而離開工研院後，他們又針對特規電路板的設計反覆調整了好幾個版本，目前計畫為 2.0 階段。

提及使用到的 3D 相關軟體與技術，賴俊廷表示，在電路板設計階段時，大多使用 EAGLE 來進行創作，而當進化成「人造器官概念」時，則改用 Rhino 的 Grasshopper 進行設計，但隨後發現用 vdb 模式能夠更有效率地完成，因此轉至 Houdini 進行比較精細的差異化生長等演算設計，最後再用 Autodesk Meshmixer 進行細節編輯才印出。演出方面，他們會將設計好的模型匯入 Unreal Engine 去進行場景設計跟互動演出，讓六位觀眾可同時用舌頭接受電覺訊號陣列，因為表演輸出的顯示大小需要到 4K，因此有一些橋段的細節還需要減少模型的檔案大小，進行最佳化。他表示，距離一開始設立的體驗目標仍有許多改善空間，期望未來演出能夠更流暢地展出體驗。

每個創作過程中的「意外」，轉化成創意能量

AI 短時間內仍無法取代專業人員，反而突顯其價值

談到時下最夯的 AI 技術，賴俊廷也分享自身在此領域的看法，他表示，AI 模型種類非常多，他自己較熟悉機器學習、深度學習類型。2018 年他多半運用迴歸分析、分類器搭配一些開源來進行創作，他深深了解到不論是哪種 AI 都會需要人類去最佳化模型。比起過往架設跟訓練所需要的時間成本，現今效率快很多，進步速度非常驚人，幾個月就會出現一波更能被廣泛運用、更有效率的模型，而且不限機器學習訓練的方法領域，甚至不同領域之間還會相互影響。

「人工智慧」即是「工人智慧」

賴俊廷表示，人工智慧大多還是需要仰賴專家經驗去推進模型逼近、分類與生成，光是處理資料集與資料本身就佔據多數時間，而專家還需要針對不同的環境特徵去校正模型，十分耗時。因此離不開專家的「工人智慧」對「人工智慧」的指導是現在弱 AI 要進步、甚至邁向強 AI 的一大挑戰，舉最近很紅的 Midjourney 與 ChatGPT為例，一個是簡單的輸入即能生成複雜且符合文句的圖像，另一個則是簡單的輸入文本即能做上下文句的複雜排列。這類 AI 其實也離不開需要有人類經驗去指導生產的過程，雖然能被「敘述」的事物草製成本會大幅降低，但事實上更複雜的生命經驗和專業知識是難以透過文本被繼承，就像 Midjourney 無法論述故事與美學，而 ChatGPT 只要回答較複雜的演算法問題就錯誤百出等。所以未來仍需要一批能去修正 AI 生成結果的工藝家、調整師等專業人員，就像 Midjourney 與 ChatGPT 生成類型的 AI 也只是把「工人智慧」的特性外部化而已，離不開「工人」對機能、美學、故事上的編譯。而對於創作者來說，難以被敘述與記錄的創作，則會更有價值。

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各行各業的專業門檻提高

而賴俊廷也對於 AI 的未來趨勢提出一個有趣的觀點，他相信在 2030 年之前，不用程式語言進行程式創造的未來即將來臨。同時，也代表著間接讓各領域專業人士與非專業人士拉出差距，因為真正的專業人士能夠教導 AI 更多非專業人士無法取代的事物，而且有些事情是只有懂電腦語言的人能夠去思考的，所以他認為有效使用 AI 的門檻反而會提高，因為大家用起來都差不多，但只有少數人能夠真的進行深度程式思考來發現新的視野。但他也表示，很有可能到最後連背後的理念都被 AI 牽著鼻子走，畢竟市場上比較常是在「滿足客戶需求」，而非進行一連串精密且有意義的設計，演算與反覆性的測試與實驗創造，反而不被市場重視，因此這樣的環境正挑戰著創作者的創意能量，甚至會有「只追求效果好，而故事最後再隨便發想就好」等情形出現，而且會越來越明顯。

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