——云南土掌房——
{[(NΦWHERE/无Φ处)]}是一个交互影像装置，通过人工智能生成的影像和定制的交互程序构建一个穿越时间、联通过去与未来的在地性想像。
在云南的这次采风中，我选了土掌房这个视觉上非常有云南特色的人文景观，通过无人机航拍的视角采集了很多景色整体的景观，土掌房民居都是云南的人民几百几千年来与自然交互的结果，这些景色反应出的云南特色地域下自然涌现出来的模式，虽然民居经历几代人也会有拆迁重建，但从云南这片大地产生、发展的文化性是会通过一种抽象的「模式」传承下来，未来新的变化也是会建立在这种独特性之上。
我将土掌房的图像分别喂给人工智能程序，看人工智能生成的影像是否可以唤起人们穿越时间、联通过去与未来的在地性想像。
我使用雷达采集观众的手势触摸，划过屏幕可以将影像变成彩色的油画风格，通过这种交互，指向的是人与自然界的交互这种形式。
stylegan2，vvvv，mapping, UST-10LX
2021.03.20 云南古滇
相关资料链接：
⬇{[(NΦWHERE/无Φ处)]}的其他实例化⬇
——云南梯田——
{[(NΦWHERE/无Φ处)]}是一个是镜像构建的沉浸式影像空间，是一个不存在的地方，“不存在”指向的是一个抽象的悖论。在这个空间里不需要有常规的认知。通过人工智能生成的影像和定制的空间及程序构建一个穿越时间、联通过去与未来的在地性想像。
在云南的这次采风中，我选了梯田和土掌房这两个视觉上非常有云南特色的人文景观，通过无人机航拍的视角采集了很多景色整体的景观，梯田和土掌房民居都是云南的人民几百几千年来与自然交互的结果，这些景色反应出的云南特色地域下自然涌现出来的模式，虽然梯田一年四季都有不同的景色，民居经历几代人也会有拆迁重建，但从云南这片大地产生、发展的文化性是会通过一种抽象的「模式」传承下来，未来新的变化也是会建立在这种独特性之上。
我将梯田和土掌房的图像分别喂给人工智能程序，看人工智能生成的影像是否可以唤起人们穿越时间、联通过去与未来的在地性想像
搭建制作的那几天我在空间里坐了好久，思考了好多过去不存在将来也可能不会形成的东西，也许你也应该过来坐会。
我将云南梯田的影像通过AI的训练重新生成，模糊了时间和空间，再使用算法重新呈现一个沉浸式的空间状态。空间里的粒子流动像时间之河，观众从空间里穿过像是经历永恒的当下。空间的无限镜像通过倾斜角度，将空间折射成山坡，一高一低，构成过去与未来，镜像折射出的观众自己的影像象征永远无法到达的过去与未来。我们仅能观察但无法抵达。音乐使用了NASA在外太空采集的观察地球的声音，这是一个不存在的空间，而且是在无尽虚空的黄金分割点上。
stylegan2，unreal，mapping
2021.03.20 云南古滇
在云南采风航拍了梯田的照片，梯田是一个有趣的地方，梯田的形态一部分是由自然界的山体决定，一部分是由人类每年的耕作重新塑造，梯田有着明显的特征，这个特征穿越时间，联通过去与未来，是具有地域特征的自然景观。
相关资料链接：
⬇{[(NΦWHERE/无Φ处)]}的其他实例化⬇
NΦWHERE@20201224深圳科技艺术节的卫星展场。
艺术家专题vol.2：相对界限 | 2020深圳湾科技艺术节
Q：龙星如
A：In_K
Q：对你来说，机器学习作为创作工具，和过往的工具比起来，带来的工作范式和观念转变是什么？
A：我一直倾向于直接学习和使用技术。比起“技术外包”直接获取新技术附魅产生的效果，我更渴望直接的参与到技术发生作用的现场。
对比我过往使用的算法和编程等工具，用机器学习进行长做带来的转变主要在于：以前从设计程序到参数控制都和内容直接对应，但使用计算机语言也有其叙述的局限性—似乎说出的更是计算机偏好表述的语言。而机器学习中，人可参与的巨大控制量已经不适合用手工遍历，更偏向于使用宏观调控的控制方式，控制类型也变成一个迭代交互的过程。一个迭代的过程是这样：前期输入大量的数据集-中期经过长时间训练-最后生成海量的结果。人通过审查网络训练成果选择下一步的调整方向，然后再反复进行上述循环迭代。
我突然发现以往随便一个参数不加以限制就会毁了整体效果的情况不再出现–比起单个的数据个体和行为，数据集的宏观面貌变得更为重要。我与机器的关系有了很大的改变：以往人需要参与计算，更聪明或更有经验的人与计算机合作就会得到更快速的程序；而现在人的工作更偏向于宏观的掌控方向、制定战略。这种人对技术使用的转变类似于50年代兴起并发展的控制论到90年代至今一直讨论的复杂系统的转变。这种转变带来一种解放（或者说凯文·凯利说的“Out of Control”），在人工智能到来的时代人更应该思考自己的意义所在。
对我来说关注和讨论技术与人的关系是一种常态。在审美上把握所使用技术的质感，在技术层面探寻和认知技术可能性及边界，才能保障对技术附魅或祛魅的双向可选。
Q：NΦWHERE中的“无处”，从你的个人经验和记忆出发，有什么特别意味？
A：“NΦWHERE”是一个悖论，悖论是符号学系统中的隐性存在。道德经里讲“有和无，同出而异名”，符号和规则是显式，悖论是隐式，两者互相依存，没有逻辑也就没法形成悖论。“NΦWHERE”就是想提供一个不同于现有的任何规则和逻辑的一个场域。我从使用算法生成和其他技术的时期也有这样的意图，让观者在一个更抽象的状态下观察或脱离生活的本质。作为创作者我提供一个假设，观者带着自己的经验和幻想来交互。如果能实例化出好的呈现，它就像镜子，通过虚幻的影像反馈出的是观者自己。
Q：在深圳湾科技艺术节的现场，你搭建了一个进入作品前几乎全黑的通道，背后的想法是什么？
A：小时候喜欢玩儿闭着眼走路，身边有最信任的伙伴做引路人，视觉被剥夺后我会在脑中用记忆去虚构自己走在哪条熟悉的路上，一旦大脑的虚构出现裂隙，就能切实的体验到“撞上虚空”的感觉，会不敢迈步，伸手触摸那并不存在的障碍。我逐渐意识到一无所失，即一无所知。这种对视觉感官的剥夺反而让人能感受到虚空的真实性。在这次艺术节展览的现场，适应了户外现实的光线的人一头扎进“无处”的黑暗里，我想观众首先迎来的就是撞上虚空的一击，当身体逐渐适应了黑暗，在回旋中迷失了方向，与现实分离，就可以抵达“无处”。
Q： 你在创作时，如何寻找到自己感兴趣的研究对象，我注意到你的许多创作也有很强的文本语境，你如何构建这些文本和作品之间的关联？
A：波德莱尔有个比喻，他说就像中世纪的贵妇人为了维持美丽吃的蛔虫一样，诗歌和文学也是他一辈子要喂养的蛔虫。文学、哲学等文本也是我的蛔虫。
和所有创作者一样，我有一个巨大的“抽象”想要表达。这团呼之欲出的奇妙物质被很多伟大的前人反复描述：马尔克斯能把抽象的概念具象化成故事而布朗肖又能把任何具体的现实都抽象成感觉，直到有一天博尔赫斯给了我启发，他有一门绝技可以突破具体现实直接抵达“无限”，他重复的写同一篇关于无限关于永恒关于迷宫的故事，在不同的维度构建起一个关于永恒的宇宙。
我试图模仿博尔赫斯直接做出“假设”，想用诗歌的方法将不同媒介不同材料不同质感直接展示出来。比如用“人工智能”用“算法”来呈现技术的质感，用文学建立想象和假设，用空间和体验带来多层次的材料呈现… 最后的点睛之笔留给观者，每个个体需要亲自去体验、感受，建构完整的作品。
Q：是否可以介绍一下你在运用GAN的线索下“实例”的创作逻辑，目前有什么进行中的计划？
A：“实例化”是计算机编程语言下的一个概念，在编程时编写一个方法，然后每次调用的时候需要赋予这个方法具体的变量数值就叫实例化。一个方法可以被无数次的调用，更换不同的变量。
我这系列作品的核心是关于“无限和混沌”的后符号学探索，也通过“实例化”对新媒体技术语言进行探索。
第一个层面是作品要表达的是通过“符号”来探索“符号”之外的符号。符号性需要一个具体的实例化的符号，但所有的实例化的符号并不能穷尽符号性。这是作品的骨架。
第二个层面是将“符号”实例化成主题。
NΦWHERE呈现出的是空间的符号，这一系列还有关于“时间”、“概念”、“身体”等概念的实例化。我想通过对同一个主题的不同维度的实例化去构建那个抽象的主题。这是作品的血肉。
第三个层面是技术语言层面的探索。是作品的表皮。
使用GAN作为核心的工具之一有几方面的作用：一是我用同一个机器学习算法对不同符号进行拆解，可以用同样的逻辑保证形式的统一（比如在分类上不同层级尺度上不同大小的概念的实体去构建数据集，不同比例的地图、不同物种对时间的感官、不同语言的身体、不同概念的文字）；二是利用GAN从数据集寻找通性的特性来分别将这些符号抽象化时，每次实例形成互不干涉的、特点鲜明的抽象图像。最后就是GAN具有的泛用型构建，可以使每个作品的概念作为“变量”从同一个技术上实例化成独立的作品。
最后，我目前的计划就是边喂养蛔虫边寻找更多的实例化的机会。
这是最初训练的模型。
同一个概念下的其他形态：
关键词： 悖论，人工智能，超出人类认知的潜在可能性，无限，
图书馆馆长博尔赫斯某天翻到一本书，书中详细描写了一个不存在的地方叫“特隆”。特隆存在于另外一个宇宙，他们的文学世界有大量想象的实物，根据诗意的需要可以随时组合或者分解。哲学性质的作品全部含有命题和反命题。他们对一个理论严格的支持和反对。
一开始我从网上开始寻找通往那里的地图，试图从每一张公开的地图中寻找蛛丝马迹，就是那些地图与对应的世界不符的地方。现实中我无数次被导航引向那些不存在的地方，一条标示在地图上但实际不存在的路。但是现在我要找的不是一条具体的路，而是所有这些错位组成的一个空间。
它叫“无处”。
AI帮我找到了它，我把数万张地图喂给AI，经过长久的学习和探索，终于得到了这个空间—一个不存在的空间。
在这个空间里，世界不是物体在空间的汇集，而是一系列的思维过程和互补相关的行为。
我的运气如此之好，还找到了这个无限空间的黄金分割线—NΦWHERE
严格的说NΦWHERE 并不是一条线，线是1维的指示存在于2维空间，而NΦWHERE 所在的Latent Space是一个具有256维度的超维空间。
我只能用2维的投影将它从超维空间中降维才能展示出来。
所以你看到的会是一系列的影像的变化。就好象舞者的影子一样。
我们现在去往不同的目的地都需要导航来指引方向，但经常导航会将我们带到一个地方明明显示前方还有路但现实中却无法到达那个地方，我利用AI人工智能终于找到了那个地方，幸运的是我还找到了那些不存在地方的黄金分割点的位置。
NoWHERE 一个不存在的空间
Φ：大写，读Phi， 第21个希腊字母，用于黄金分割率的符号。
NΦWHERE 是一个AI生成的空间影像装置，AI学习了数万张存在于网络空间中的地图后，生成了一系列不存在的空间并用地图呈现出来，装置所在的空间是这个“无”处的黄金分割线的一部分。
一些NΦWHERE的实例化：
