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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Corrigan, Ray

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:

价格:540.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781846286728

丛书系列:

图书标签:

• 决策制定
• 数字技术
• 商业策略
• 数据分析
• 人工智能
• 机器学习
• 算法
• 创新
• 管理学
• 未来趋势

《无声的呼唤：人工智能在艺术创作中的革新》 在这本书中，我们将深入探索人工智能（AI）如何悄然改变艺术创作的边界，以及它为艺术家和艺术领域带来的深远影响。本书并非是关于理论的空谈，而是着眼于AI技术在艺术实践中的实际应用，以及这些应用如何重新定义我们对创造力、原创性和艺术价值的理解。 第一章：算法的笔触——AI如何生成艺术 本章将以通俗易懂的方式，剖析当前主流的AI艺术生成模型，例如生成对抗网络（GANs）和扩散模型（Diffusion Models）。我们将不涉及艰深的数学公式，而是通过生动的案例，解释这些技术是如何通过学习海量的图像数据，从而“理解”并“模仿”人类的绘画风格、色彩搭配、构图逻辑，甚至情绪表达。我们会展示AI如何从简单的文本描述，生成令人惊叹的视觉作品，这些作品有时能与人类创作媲美，甚至在某些方面展现出独特的、非预期的美学。同时，我们也讨论AI在音乐、文学、雕塑等其他艺术形式中的应用，例如AI谱写的交响乐、AI创作的短篇小说，以及3D打印技术的辅助下，AI参与设计的雕塑作品。 第二章：合作的画布——艺术家与AI的共生关系 “AI是否会取代艺术家？”这或许是许多人心中的疑问。本书将驳斥这种简单化的论断，而是提出一个更具建设性的观点：AI是艺术家的强大工具，而非竞争对手。在本章，我们将采访和介绍多位走在AI艺术前沿的艺术家，了解他们是如何将AI融入自己的创作流程。我们会探讨艺术家如何利用AI进行概念探索、生成草图、优化色彩方案，甚至作为一种“缪斯”来激发新的灵感。这种人机协作，并非单向的指令输入，而是艺术家与AI之间充满互动和探索的过程。我们会展示AI如何帮助艺术家打破技术瓶颈，实现过往难以想象的创意设想。例如，一位画家可能利用AI快速生成数百种不同的构图，从中挑选出最符合自己意图的；一位音乐家可能借助AI探索新的旋律组合，发现意想不到的和声。 第三章：情感的编码——AI是否能理解并表达情感 艺术最核心的价值之一在于其触动人心的情感力量。那么，AI能否真正理解并表达人类的情感？本章将审视AI在情感识别和表达方面的进展。我们会讨论AI如何通过分析文本、图像和声音中的线索，来识别和判断情绪。然而，我们也将深入探讨AI的“理解”与人类的“体验”之间的根本区别。AI的情感表达，更多的是一种对情感模式的模仿和重现，而非源自真实的生命体验。我们会分析AI创作的艺术作品中，哪些部分能够引发观众的情感共鸣，以及这种共鸣的来源是AI本身的情感，还是观众对AI生成作品的解读。这一章节将引发读者关于“何为情感”、“何为意识”的哲学思考。 第四章：版权的迷局——AI艺术的知识产权困境 随着AI艺术的蓬勃发展，关于版权归属的问题也日益凸显。当一件由AI生成的艺术品引起轰动时，版权应该属于谁？是开发AI模型的公司？是输入指令的用户？还是AI本身（如果它被视为一种“创造者”）？本章将梳理当前关于AI艺术版权的法律争议和学界讨论。我们会分析现有的版权法律框架在面对AI创作时存在的局限性，以及各国和地区可能采取的不同应对策略。我们将探讨AI艺术的“原创性”如何界定，以及如何保护AI生成作品的合法权益。这一章节将为关注AI艺术法律和伦理问题的读者提供深入的见解。 第五章：未来的画卷——AI对艺术教育和市场的重塑 AI的出现，不仅影响着艺术创作本身，也在深刻地改变着艺术教育的模式和艺术市场的格局。在本章，我们将展望AI在艺术教育领域的潜力，例如个性化学习路径的推荐、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术的艺术教学体验，以及AI作为辅助教学工具的可能性。同时，我们将分析AI对艺术品交易、展览和推广的影响。例如，AI如何帮助画廊更精准地推荐作品给潜在买家，如何分析艺术品市场趋势，甚至如何帮助策展人设计展览。本书将描绘一个AI与艺术相互赋能，共同迈向更广阔未来的愿景。 《无声的呼唤：人工智能在艺术创作中的革新》是一本面向所有对艺术、科技和未来充满好奇的读者的书籍。它不提供现成的答案，而是引导读者进行深入的思考，去理解这场由AI驱动的艺术革命，以及它将如何塑造我们共同的文化景观。

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这本书的语言风格非常学术化，句式冗长且充满被动语态，这使得阅读过程变得异常吃力，尤其是在处理需要快速吸收信息的商务阅读场景中。我发现自己不得不反复回读某些段落，只为弄清楚作者到底想表达的核心观点是什么。更严重的是，它似乎完全忽视了跨文化背景下数字决策的差异性。全球化背景下，不同文化群体对风险的容忍度、对权威的信任程度以及对时间价值的认知都截然不同，这些因素对数字工具的采用和效果有着显著影响，但书中处理这一复杂性时采取了完全的“一刀切”策略。对于那些在国际市场运作的决策者而言，这种缺乏地域敏感性的论述是危险的。我们渴望的，是那种能够提供全球视野下操作指南的著作，能够阐明在特定文化语境下，哪些数字工具是有效的，哪些是徒增困扰的，而这本书在这方面完全没有提供任何实质性的见解，显得局限性太强了。

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这本书的书名是《数字决策》，这确实是一个相当引人注目的标题，它立刻让人联想到信息时代的复杂性和我们日常生活中无处不在的数据驱动型选择。然而，当我真正翻开这本书时，我发现它似乎并没有完全满足我对这个主题的最初期望。它没有深入探讨新兴的人工智能算法如何重塑决策范式，也没有详细介绍那些在大型科技公司内部用于优化用户体验和市场策略的尖端预测模型。相反，它似乎更像是一本关于基础商业策略的复习指南，只不过披上了一层现代的外衣。比如，其中关于“SWOT分析”和“波特五力模型”的论述，虽然经典，但对于期待了解如何利用实时大数据流进行敏捷调整的读者来说，显得过于传统和缺乏新意。我期待看到的是关于机器学习在不确定性环境下的应用，或者至少是关于“数据素养”在管理层面的具体培养路径，但这些关键的现代议题在书中几乎没有得到应有的关注。整体而言，它更像是一本为初级管理者准备的入门读物，而非为寻求前沿洞见的专业人士准备的深度分析。它在构建一个宏观的“数字决策”框架上做了一些基础工作，但细节和实操层面显得力不从心。

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阅读这本书的过程中，我一直在寻找那种能让人拍案叫绝的“ Aha! ”时刻，但很遗憾，这种体验几乎从未出现。它仿佛一本被精心整理但缺乏灵魂的教科书。书中提到的许多“最佳实践”似乎都建立在一个理想化的、资源无限的假设之上，这与现实中资源受限、时间紧迫的企业决策环境存在巨大的鸿沟。例如，书中建议进行全面的“情景规划”，但在数字领域，情景变化的速度远超传统规划所能应对的范围；真正需要的，是如何建立能够快速迭代和自我修正的决策循环。令人失望的是，书中对于如何评估决策质量的指标体系也讨论得比较模糊，更多是定性描述而非定量分析。我们读一本关于“数字决策”的书，自然期待能学到更精密的评估工具，例如如何构建A/B测试的因果推断模型，或者如何处理高维度数据中的噪声干扰，但这些在书中完全缺席了。这使得整本书读起来，像是在一个高速公路上，却被要求以蜗牛的速度前行，充满了被动和不耐。

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从装帧和排版来看，这本书的设计风格显得有些过时，厚重的纸张和略显拥挤的文本排版，似乎与它试图传达的“数字时代”的轻盈和敏捷感背道而驰。不过，抛开形式不谈，这本书最大的遗憾在于其理论的深度不足。它大量使用了看似高深的术语，但并未对其进行充分的拆解和论证，比如“认知负荷”和“决策偏差”这些心理学概念，在书中更多地是以标签的形式出现，而非作为深入分析决策机制的工具。我本希望这本书能详细剖析如何利用行为经济学的洞察来设计更优的数字界面，以引导用户做出更理性的选择，但书中对此只是一笔带过，转而花了不少篇幅去阐述传统的组织架构如何阻碍信息流通——这是一个老生常谈的话题，对于今天的读者来说，新鲜感不足。如果作者能将精力集中在如何量化和优化那些难以用传统指标衡量的“软性”决策要素，这本书的价值或许会大大提升，但目前看来，它更像是对既有管理学知识的重新包装，而非一次真正的知识革新。

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这本书的结构和叙事方式着实让人费解，读起来感觉像是作者在不同章节间随意跳跃，缺乏一个清晰、连贯的逻辑主线来支撑“数字决策”这个宏大的主题。某一章还在讨论供应链优化中的概率论应用，下一章却突然转向了企业文化对创新速度的影响，中间的过渡生硬得让人猝不及防。更让我困惑的是，书中引用的案例研究普遍陈旧且缺乏针对性，它们似乎都是上个世纪末的商业故事，与当下数字化转型浪潮中的企业所面临的瞬息万变的环境格格不入。当我试图寻找关于如何设计一个有效的数据治理框架的指导时，发现书中只是一带而过，没有提供任何可操作的步骤或工具推荐。对于一个声称探讨“数字决策”的著作，它对数据伦理、隐私保护在决策过程中的作用的讨论也极其肤浅，仿佛这是一个可以被随意忽略的“小插曲”。总而言之，这本书的阅读体验是支离破碎的，它未能提供读者迫切需要的，将理论与现代实践紧密结合的桥梁，让人感到收获甚微。

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