三個問題：超越資料驅動美學

要點

• 展覽基於Haridis的博士研究，探討資料驅動機器學習（如ChatGPT和Stable Diffusion）與長期以來美學判斷的理論之間的歷史聯絡。
• 展覽分為五個主題區域：美學度量、美學指南、演算法美學、美學挪用和美學新穎性，每個區域對應一個特定的計算美學方法的出版物。
• 設計被用作解釋性翻譯的方法，將演算法和抽象概念轉化為視覺、空間和體驗形式。
• Haridis計劃進一步研究計算系統如何參與建築和應用藝術中的美學判斷，以及設計本身作為解釋性工具的作用。