IMAGON 3

2016-07-16

Google 画像解析 関連ツイート (まとめ 2)

たとえば マティスの『 音楽』

http://www.digiart.cc/goods_image/A5058_I1.jpg

を 2016年現在にコンピュータが画像解析すること と マティスが『音楽』を描いたさいに 無意識的に行った タグ付け(記号処理) との差異はどう扱うのだろうか


(つづき) 最近はやりの IOT の概念に従えば なんでもかんでも 商品や物体にセンサーをとりつけて それらを インターネットを介して 情報データを共有すると より
ビッグデータに貢献できる また 使用価値の 応用範囲も

ひろがる といった方向が 考えられる
画家はキャンバスの裏側にBluetoothを経由できるICセンサー(画家自身が完全入力した)なりを貼り付けておけばいいのかもしれない モンステラにはモンステラの生産過程 それが


マティスに遭遇するまでの全過程がある
サロペットの購入場所 サロペット開発の企画会議からその製造過程のすべて サロペットを描いた青の絵の具の生産過程までのデータ ……1枚の絵画には実は数え切れないほどの情報量があるのだ という


事実があかるみになったとき これまでの絵画批評が 1枚の絵画の ほんの限られた程度のもの(記述情報)しか参照しえなかった ということに なるのだろうか



画家が(画家に限ったことではないが)主体的に1枚の絵画に(無限化できるくらいの)無数に含まれる全情報を恣意的に有限化し インターネットに情報公開すること(あるいは特定の人工ー美術批評ー知能に読解させる)によって ついに画家に近傍する美術批評家なるものは いらなくなる


この次元で しかし チャンス・オペレーション 乱数表応用などの偶然性取り込みの コンセプトからなる芸術作品(60年代ケージなどの)が また 応用されるだろう 偶然そのものは 人工知能は読解できないものとして


通常の劇場用映画となると気も狂わんばかりの情報量になるし 観客は その膨大な情報量を 無意識的に 捨象しながら 映画を知覚しているはずなのだが そういったものは言説 や 批評の対象とはなりにくい
つまり意識化しにくい
観客が物語を欲し 映画会社が物語を 売りつけるかぎりにおいて


■以上 2016年6月 ツイッター掲載分を転送

Google 画像解析 関連ツイート (まとめ 1)

Googleが開発提供している画像解析サービス
ざっと 目を通したが 興味深い
が 画像ではなく動画に適用するケース
つまり 映画を見て なんらかを語る という慣習を 
人工知能が 代用し ついには批評できるレベルにまで→

https://t.co/oBwkEpUuiy



→ に応用されてゆくと 作り手と批評の人工知能の間にしか映画が発生しなくなり 観客は必要なくなる
というよりも 観客は あらかじめ 当の映画を批評した人工知能の 二次的な存在にしかなくなる 
作り手が 作品を発表するという 意味というか 価値観もおおきく 変わってゆくように思える



Googleは 単一画像を取り上げて 解析する手法を テクノロジーで 行うということだが 具象絵画レベル あるいは 一枚の写真レベルで も リファーできるので その場合


作者は 一枚の 具象絵画 写真に 内包される タグ付け(おそらくはいままで無意識的にやっていた) や タグ付けを可能にする カテゴリー メタカテゴリー をどう設定するかに 意識的に 取り組んでゆくことに なるだろう


■以上 2016年6月 ツイッター掲載分を転送