策展人简介：

邱志杰，艺术家与策展人，1969年生于福建漳州。1992年毕业于浙江美术学院版画系，开始介入当代艺术活动。现为中国美术学院跨媒体艺术学院教授，总体艺术工作室主任，硕士博士导师，中国美术学院艺术与社会思想研究所导师，中国艺术研究院当代艺术院特邀艺术家，中国美术家协会实验艺术委员会委员。居住在杭州和北京。

龙星如（Iris Long），策展人，写作者。研究方向为普适运算与数据充斥的时代语境下，艺术创作与数据环境及技术的关系。在中央美术学院实验艺术学院开设数据艺术课程，并参与人工智能方向的研究工作。她也是“屏幕间”项目的联合发起人。

她的作品展出于中央美术学院美术馆、新时线媒体艺术中心、上海当代艺术博物馆、荷兰鹿特丹 V2_不稳定媒体艺术机构、ISEA 国际电子艺术研讨会等。曾获法国巴黎 Prix Cube 新 媒体艺术奖提名、香港ifva特别表扬奖。2018年获得现代汽车 Hyundai Blue Prize 策展人奖。2019年担任 ISEA 国际电子艺术研讨会评委。

译《重思策展：新媒体后的艺术》并获第十一届 AAC 艺术中国年度艺术出版物提名；第一届 IAAC 国际艺术评论奖英文入围评论者；英国皇家艺术学院艺术评论硕士，清华大学新闻传播学士。

艺术活动：

2019年11月6日，由邱志杰、龙星如策展的“脑洞 —人工智能与艺术”展于McaM 明当代美术馆开幕。展览呈现了22位（组）艺术家的28件先锋艺术作品，展现并探索“人工智能”如何渗入艺术创作观念，逻辑，具体工具和效应等层面，又如何重新关联到今日生活之“隐秘的脑回路”，和沉浸在技术环境中的无意识。

策展理念：

开幕当天进行了Albert Barqué-Duran、Célia Bugniot、陈抱阳、邓菡彬、龙星如、Robin Jungers、邱志杰、汪军几位艺术家的对谈活动。并且进行了一场由人类艺术家 Albert Barqué-Duran 通过油画进行了一场名为《我的人工缪斯》的现场表演，复制了一件完全由 Mario Klingemann 构想的神经网络所创作的艺术作品。此外，人工智能机器还进行了关于如何生成新绘画的视觉投影展示，并展现其背后的计算创造过程。由 Marc Marzenit 制作生成的音轨，通过一系列嵌入式传感器进行现场合成，这些传感器在表演过程中追踪着艺术家的身体运动，背景音乐旨在使观众沉浸于叙事的发展中。作品探索人工智能如何在创意和艺术实践程中与人类合作。这是在艺术、科学和技术之间的一个颠覆性的项目。

参展艺术家及组合包括：aaajiao，阿尔伯特·巴克-杜兰 + 马里奥·克林格曼 + 马克·马赛尼特，安娜·瑞德尔 + 达莉娅·叶罗勒克，陈抱阳，克里斯蒂安·米欧·洛克莱尔，邓菡彬 + 吴庭丞，道格·罗斯曼，金·高更，杰克·艾维斯，拉比特姐妹，劳伦·麦卡锡，马修·普卢默·费尔南德兹，迈墨·阿克顿，迈墨·阿克顿 + 珍娜·苏特拉，奥斯卡·夏普 + 罗斯·古德温，帕特里克·特雷塞特，邱志杰 + 何晓冬，科斯莫工作室，莎拉·梅约哈斯，西尔维奥·洛卢索 + 塞巴斯蒂安·史梅格，施政，韦恩·麦克格雷格工作室 + 谷歌艺术与文化实验室。

在甚嚣尘上的关于AI的新闻中，我们可以听见人工智能在产业层面的鼓声，它吸纳着资本与政策的能量，在计算机视觉、数据挖掘、信息检索等方向上催生了一系列新的产品乃至落地产业，也无暇顾及早年当“人工智能”或“心智机器”这样的术语提出时，其暗示的对意识或心智进行全局模拟的愿景。

而另一方面，人工智能的具体场景也无疑将“计算机/运算隐喻”（1998年凯文凯利曾断言，人类正缓慢地用计算机逻辑理解宇宙和生命进程）推到一个新的高度。运算思维对当下生活的影响，并不仅仅是某种文字游戏，而是一种更具内涵的普遍隐喻。当人工智能有能力让这台全局“机器”以更快的速度，更好的学习能力运行时，它确乎有可能如最初的计算机革命一般，更新我们对于社会机制，劳作和知识的理解。而艺术家恰恰在意这一隐喻的内涵，他们关照商业算法不在意的乃至“无效用”的部分，探向均质表面之下实际多极分化的世界图像和技术暗涌。

“Mind the Deep”是对 DeepMind 的倒置

存储、寻址、执行、循环、递归、条件、“与或非“以及错误，不仅是现代编程携来的新知识和工具，也是被注入今日生活的隐秘脑回路，支配着手机软件之间的每次无意识跳转，对流程管理的迷恋，对导航的信赖和诸多看似不假思索的决策。海量数据挖掘和高性能计算环境使得以神经网络为代表的人工智能技术呈现不可思议的有效性，并迅速在产业应用层级铺陈开来。运算系统蔓延至星球尺度，海洋之底，山脉之基。然而，这一似乎乘风破浪的技术，也承载着过量的交互与不可统计的漏洞，模棱两可，误差与滥用。

尽管“人工智能”定义的外延一直在形变，其分支和占主流地位的模型随着时间不断演进，它本身并不比基础物理学更难被“科普”——今天的世界见证了更为精明的消费者，和对数据与隐私更谨慎的用户的诞生，也目睹了“知识”的定义，乃至证据和直觉之间的界限如何悄然改变。未必多少人读过图灵的论文或想象

过他那台机器，但无疑我们都共享着这片图灵的领土，艺术创作者也并不孤立于图灵的话语之外。我们开始相信类似的算法可以被用在看似毫不相关的领域，在“可计算的空间”里，图像与文字并无二致。如果我们回到二十世纪初期，会发现许多颠覆性的概念绝不停留在学科内部，而会成为更基础性的，共享的学科遗产，海森堡，香农与贝塔朗菲或许已经证明过这一点。

“Mind the Deep”是对 DeepMind 的倒置。神经网络之“深”（层数）意味着极度复杂，使人“不知其所以然”的运算，而在通用算法领域最顶尖的 DeepMind，与“意识”之深或许还相去甚远。如果说 DeepMind 是现状，那么 Mind the Deep 则是态度——“深”（Deep）的，百转千回的脑洞，需要关注(Mind)，警惕 (Mind)，和心智 (Mind)。

《人类研究#1，3RNP》是人类作为演员的装置。在让人联想到写生课的场景中，人类扮演模特的角色，被3个机器人描摹。被描摹的主体经过预约，坐在扶手椅上。一位助手将画纸置于机器人的桌子上，然后扭动它们的手臂，将它们唤醒。