Преподавател(и):

 Людмил Дуриданов  д-р
проф. Симеон Симов  д-р

Описание на курса:

Компетенции:

Students having successfully graduated the course:

1) Will acquire key competencies in communication strategies concerning an active presence online via social media and a visual image on the web within typical business networking situations.

2) The acquired skills will give the students an opportunity for a successful business interaction with:

- a corresponding style or web design

and

- a corresponding web presence (with practical examples concerning mobile communications in Germany, Switzerland, Australia and USA).
Предварителни изисквания:
Students are required to have the following skills:

• working English

and

• elementary computer skills.

Форми на провеждане:
Редовен

Учебни форми:
Лекция

Език, на който се води курса:
Английски

Теми, които се разглеждат в курса:

1. Ключови мултидисциплинарни моменти в развиването и прилагането на ИИ в различни сфери на изкуството и артмениджмънта (Predictive Analytics, Machine Learning, Social Data Science, Evolutionary Algorithms, Deep Learning, Robotics, Human-Machine Interaction)
2. Ключови стандарти за етика в изкуството на 21.век, базирани върху постулатите на Кант (след Френската революция 1789 г.): 1. Какво трябва да знам за ИИ приложенията, генериращи изкуство?
3. Трите дигитални революции и техните естетически и етически последствия в света на изкуството: - дигиталното усамотяване на твореца и създаване на нови социални и артистични различия (революция на новите различия между творци и „медиатори“) - динамично неравенство относно достъп до знанието и изкуството в реално време (революция на артистичната интелигентност) - всеобхватен контрол на поведението в реално време (революция в управлението и контрола на културни продукти и творци на изкуството).
4. Вълни на актуалното развитие на ИИ До каква степен е приемливо да се допуска заложените алгоритми да имат възможности за самостоятелно развитие и в света на изкуството (от 1998 - Internet AI; от 2004 – Business AI; от 2011 – Perception AI; от 2015 – Autonomous AI, AI (deep) Dreaming; от 2017 – Autonomous Robots)?
5. Аналитичната етика на данните през 21. век (Data Ethics) До каква степен е етически допустимо „колекционирането“ на масиви от визуални и музикални обекти на изкуството (напр. над 5 милиарда файла от платформата Stability AI) като онлайн инструмент за създаване на ново изкуство и арт дизайн? Дали „облагодетелстването“ на потребителя и превръщането му в „арт дизайнер“ може да намери своя баланс посредством алгоритмично решение? Или играта в сферата на изкуството ще бъде просто продължение на масивно „подслушване“ от страна на глобални играчи (Apple, Google, Amazon, Facebook, Microsoft) и държавни институции (в глобален мащаб, след разкритията на Едуард Сноуден)?
6. Национална и глобална дигитална власт – алгоритмична етика Как да се „вградят“ етически съобразени deep fake филтри без да се създава „дигитална диктатура“ в света на изкуството и арт дизайна? В тази връзка ще бъде поставен въпросът за ролята на човека като творец, „моделиращ околната среда“ и „медиатор“ на дигитални медии и услуги. Дали мозъчни тръстове като Apple, Google, Facebook и Amazon е етически препоръчително да бъдат оставени да изграждат „младия виртуален континент“, на който „израсналите в мрежата“ намират първото си у дома, или да бъдат възстановени старите „национални граници“ и закони на индустриалното време, в които принципите на частна собственост, ясно разграничено лично пространство и авторско право са с ключово значение?
7. Етика и естетика на ИИ генератор на изкуство – две страни на една и съща монета „Вграждането“ на исторически формирани стандарти за естетически и етични граници в ИИ (Естетическото образование на индивида / Шилер и естетиката на Кант – след Френската революция 1789 г.) като критерии за елегантност и естетическа красота в изкуството, свързана с етиката на свободния избор на „създатели“ и „медиатори“ в 21. век?
8. Алгоритмичната прозрачност в изкуството на 21.век – водещата роля на ИИ дизайна (функционалност, привлекателност и „прозрачност“ на ИИ) „Всеки да облече дрехата, която съответства на неговата същност“ (Маги де Руф, Философия на елегантността). А на ИИ арт създаващите изкуство каква „дреха“ им приляга? Може ли алгоритмичната прозрачност да прокара ясна граница между авторско създаване и неавторско манипулиране на изкуството? (примери за „създаване“ на картини с програмата DeepDream на Google)
9. Тест на Lovelace за артистична креативност и интелигентност на ИИ в „хибридното изкуство“ – критерии за емоционална интелигентност Ако всяка епоха има свои критерии за емоционална интелигентност в изкуството, а творците – „своя съдба“, дали е редно дигиталните асистенти да останат със „съдба без минало“, бидейки просто „невидими“ функционални платформи, ИИ колекционери на минало изкуство? Дали човешката изненада и учудване могат да бъдат критерии за изкуство в 21. век, ако всеки знае, че ИИ е генерирал тези обекти на изкуството? (анализ на конкретни казуси на ИИ генерираните портрет на Едмънд дьо Белами и песни на Eminem /“Not Afraid”/ и Beyonce /“Halo”/).
10. „Странната долина“ (uncanny valley) и социалното признание на ИИ-роботи като творци на изкуство Дали някога „приближаването“ на ИИ-роботиката до елегантността и емоционалната интелигентност на творческото поведение в изкуството ще преодолее дразнещото чувство, че сме „дублирани“ като творци, наричано с право „странната долина“? (сравнителен анализ на примери с прилагане на самостоятелен и не напълно самостоятелен ИИ през различни епохи)
11. „Вечната симбиоза“ между натрупаното на „неостаряващия ИИ“ знание и човешката мъдрост при творческия избор Прието е да се счита, че мъдростта на твореца определя кое е елегантно, красиво и възвишено в изкуството, отговарящо на неговата същност; каква ще бъде естетиката на „неостаряващия ИИ“, който само колекционира абстрактно знание и визуално натрупан опит като масив от данни, но не и престраданата мъдрост на твореца, чийто човешки критерий за зряло познание ни подсказва кога и от какво да се откажем, независимо че може да го изберем. (което вече е осъзнато и заложено в ИИ- приложения като Harmonai)
12. „Шаблони за етика“ на интелигентните машини, създаващи изкуство В какви случаи бихме взели човешкия индивид като „шаблон за творец“, разграничавайки четирите типа машинни агенти: - агенти за етично въздействие (напр. робот жокей), - имплицитни етични агенти (напр. безопасен автопилот) - експлицитни етични агенти (напр. използвайки формални методи за оценка на полезността) и - пълноценни етични агенти (които могат да правят експлицитни етични преценки и като цяло могат компетентно да ги обосновават разумно) - Какви етични стандарти да се „вградят“ за преодоляване на противоречия, базирани на „здравия разум“ при „съдебен спор“ за творчество в изкуството (подобно на автопилоти, които да изберат как да направят автомобилна катастрофа – с колко и какви жертви? Само през 2022 г. в Китай са били спестени $35.000.000.000 посредством намеса на ИИ в съдебни спорове).
13. Виртуалните инфлуенсъри – компютърно генерирано изкуство или оптимизиране на маркетинг и рекламна дейност Каква е ролята на артистичното влияние на компютърно-генерирани аватари и анимации? Дали изкристализират нови модернистични подходи в изкуството, успоредно с оптимизиране на социалния маркетинг (Search Engine Optimization)? Дали невидимите алгоритми оптимизират нашия избор (като choice architectures и collaborative filtering може да „съдействат“ в подбора на елегантни сценарии и етически модели на асинхронно общуване с цел пробуждане на пасивен или активен интерес за едно „дълго спътничество“ с клиенти и партньори), които да бъдат свързани не само чрез естетически критерии.
14. Етика на машинните решения и свободата на човешкия избор в артмениджмънта Как аналитичната предсказуемост (predictive analytics) да помага при вземане на етични и морални законни решения в артмениджмънт посредством създаване на оригинално изкуство, „предвиждайки“ сценарии на колизии между културни традиции, агенции, импресарски къщи и куратори, както и да ни предпази от полицейска намеса в личната сфера чрез създаване на профили (от IBM Bluemix до Minority report)
15. Развиване и прилагане на алгоритмична ИИ етика Развиване на етически стандарти за проектиране поведението на интелигентни решения за компютърно създаване на изкуство (анализ на примери за проектиране самостоятелни решения на дигитални асистенти)

Литература по темите:

• ELLIOT, JAY & SIMON, WILLIAM: The Steve Jobs Way: iLeadership for a New Generation, New York 2011 [= ДЖОБС, СТИВ: iЛидерът. Човекът, преобразил начина ни на общуване и живот, София 2011].

• ERICKSON, TAMARA: Plugged In, the Generation Y Guide, Harvard Business Press 2008. [ЕРИКСЪН, ТАМАРА: В мрежата: ръководство за блестяща кариера, София 2012]

• JEFFRIES, MARK: Using the Secrets of Strategic Communication and Soft Skills to Win, London 2008.

• KIRKPATRICK, DAVID: The Facebook Effect, the Inside Story of the Company that Is Connecting the World, New York 2010.

• SCOTT, DAVID MEERMAN: The New Rules of Marketing & PR. How to Use Social Media, Blogs, News Releases, Online Video and Viral Marketing to Reach Buyers Directly, New Jersey 2007. [СКОТ, ДЕЙВИД МИЪРМАН: Новите правила в маркетинга и в ПР, София 2009]

• SIEMENS, GEORGE & TITTENBERGER, PETER: Handbook of Emerging Technologies for Learning, 2009.

• SCHMIDT, ERIC & COHEN, JARED: The New Digital Age. Reshaping the Future of People, Nations and Business.2013.

• TAPSCOTT, DON & WILLIAMS, ANTHONY: Macrowikinomics. New Solutions for a Connected Planet. 2010.

Средства за оценяване:

Grading of current control is a combination of:

• Optional components:

- Case analysis (20 lines each or a video recorded analysis - 3-5 min.) – 35%

- Group project (oral presentation) – 35%

- Individual project (oral presentation) – 35%

- Seminal discussion – 35%

AND

• Online test (as a mandatory component) – 30%

Participants having NOT assessed 100% attend an exam which consists of:

- two oral case analyses (each 35%) = 70% of the final note

OR

- a group project (oral presentation) = 70% of the final note

AND

• A mandatory online test (written) – 30%. A make-up within the exam term is also an option.