新媒体艺术实践周专题——强化学习与艺术家的结合

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12月13日

新媒体艺术实践周的课程已经接近尾声啦

今天，由Rodger讲解有关人工智能方面的知识

让我们一起回顾下今天的学习内容吧

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课程导览

强化学习与艺术家的结合

Reinforcement learning

强化学习(RL)是人工智能很重要的一个部分，但其算法十分的复杂，使得艺术家在强化学习领域中的角色没有被充分发掘。然而，艺术家可以通过定义创新的问题，设计创造性的环境，和创建新颖的应用程序，在RL领域中发挥重要作用。P5.js作为创意性编程的流行工具，已被许多艺术家作为编程的切入点。 本课程探讨如何通过强化学习去进行新媒体艺术的创作，并关注如何分析，构建和解决强化学习的问题，从而达到艺术的创新。

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课堂回顾

课程开始前，Rodger带着同学们分析了历年来有关新媒体作品的经典案例，以此来拓宽同学们对新媒体艺术的认知。

Rodger认为在未来十年内，AR、VR，人工智能和大数据将成为新媒体艺术发展的大方向。

接着，Rodger为我们讲解了强化学习的内容，展示了通过强化学习训练机器人的相关案例和研究成果。

强化学习是通过设置奖惩机制，告诉机器人什么是正确操作。并通过不断反复训练，最终达到成功训练机器人的目的。

在Rodger的引导下，同学们逐渐对强化学习有了初步的了解和认识。接下来我们正式开始训练自己的人工智能机器人啦！

同学们完成编程内容后，机器人就开始自动训练了。训练目标是使灰色小方块成功碰触到红色小方块。

当机器人连续5次碰到红色方块的步数小于等于10时，标志着机器人训练成功。（上图是小编的机器人训练过程，一共用了308步！你们的机器人比小编的聪明吗？~）

在下午的课程中，Rodger让同学们制作一段短视频，内容是将自己成功训练人工智能机器人的过程展示出来。同学们通过这项练习，来巩固自己对强化学习的理解和掌握。

小提示：

明天是新媒体艺术实践周的最后一次课程啦！在明天的课程中我们会对这一周的学习内容进行总结和交流。内容包括这周所有课程的课上训练作业，同学们今天回去好好整理一下自己的作品哦！

小伙伴们注意啦！

明天我们将在艺术楼6层的数字媒体系楼道通道处进行此次新媒体艺术实践周的课程成果展示。欢迎各位小伙伴们前来围观哦～

明天8:00，艺术楼619，不见不散

To be continue

文字与排版 | 丁晓雅