317: Dr. Brian Magerko on Revolutionizing Creativity: AI's Role in Art, Music, and Education
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Brian Magerko博士是佐治亚理工学院数字媒体教授，他同时也是表达机械实验室主任和数字媒体研究生项目主任。他拥有卡内基梅隆大学的认知科学学位以及密歇根大学的计算机科学与工程学位，他的研究探索了人类创造力和人工智能的交叉点。Magerko博士是EarSketch的创建者，这是一个通过代码创作音乐的平台，在美国已有超过一百万用户使用，他的工作获得了超过2000万美元的联邦拨款，并在《纽约客》、《今日美国》和NPR等媒体上都有报道。在这次谈话中，我们讨论了： Brian Magerko博士在人类创造力和人工智能交叉点上的工作如何重新定义教育工具和艺术表达。 EarSketch的创建和影响，这是一个通过音乐教授编码的平台，已覆盖超过一百万用户。 人工智能生成的艺术和音乐的伦理考量，包括意图和文化影响。 即兴认知和具身计算如何影响人机交互的未来。 将ChatGPT等人工智能工具整合到学习环境中的社会和教育意义。 音乐、舞蹈和公共互动装置中创新的人工智能应用的精彩示例。 资源 订阅人工智能与未来工作通讯 在LinkedIn上与Brian联系 人工智能趣闻文章 关于新兴市场创业 </context> <raw_text>0 但很多事情都归结于意图的概念。我相信意图区分了人类生成的艺术和人工智能生成的艺术。如果我们知道它是计算机生成的，我很难看到公众对计算机生成的艺术作品有那种兴奋、兴趣、思考或讨论。

早上好，下午好，或者晚上好，这取决于你在哪里收听。欢迎收听人工智能与未来工作播客，第317集。我是你的主持人Dan Turchin，PeopleRain的首席执行官，PeopleRain是一个面向IT和人力资源员工服务的AI平台。

感谢你们所有人，我们的社区正在不断壮大。我们经常被问到，你们如何与其他听众互动？正如你们所知，我们最近在Beehive上推出了一个通讯。加入它，获取一些有时会被剪掉的额外事实和技巧。当然，我们会在节目说明中分享一个链接。如果你喜欢我们所做的，

当然，请告诉你的朋友，并在Apple Podcasts、Spotify或你收听的任何地方给我们点赞和评分。如果你留下评论，我可能会在接下来的剧集中分享它，就像来自加利福尼亚州文图拉的Thomas的这条评论一样。

Thomas是一位会计师，在跑步机上收听。Thomas最喜欢的剧集是2021年与Endeavor首席执行官Linda Rotenberg的那一集精彩节目，讲述了Linda的创业历程以及新兴经济体创业的未来。Linda是一位国宝。如果你还没有听过，那就去听听吧。

我们会在节目说明中分享一个链接。在这个节目中，我们每周都会从人工智能思想领袖那里学习。当然，额外的奖励是，你会得到一个关于人工智能的趣闻。今天的趣闻，Yan Wu在《华盛顿邮报》在线版上写道，为什么音乐家应该拥抱人工智能，因为它更多的是一种灵感，而不是一种威胁。6月份，美国唱片业协会宣布

环球音乐集团、索尼音乐娱乐公司和华纳音乐集团联手起诉流行的AI音乐应用程序Suno和Yudio，指控它们侵犯版权，

尽管存在担忧，但人工智能可能为音乐家带来更多机遇，而不是挑战。一个例子是，一群音乐家和科学家用贝多芬的音乐训练人工智能，然后用它来完成贝多芬未完成的第十交响曲。人工智能模型生成了多种可能性，音乐家们选择了最合理的贡献。

我的评论是，让AI增强你的创作过程。负责任地使用AI，要知道它只是一个工具，它生成的内容可能是属于某人的，而这个人应该为你的衍生作品获得认可。作为音乐和艺术爱好者，我为未来感到兴奋。

这是一个完美的过渡到今天的谈话。当然，我们会在节目说明中链接到这篇文章。Brian McGurko博士是数字媒体教授、数字媒体研究生项目主任和佐治亚理工学院表达机械实验室主任。他获得了卡内基梅隆大学的认知科学学士学位以及密歇根大学的计算机科学与工程硕士和博士学位，Go Big Blue。他已经在100多篇同行评审的出版物中发表文章，并获得了超过2000万美元的联邦拨款支持。他开发了EarSketch，这是一个通过代码创作音乐的平台，已被美国所有50个州的超过一百万用户采用。

McGurko博士的研究重点是人类和机器认知如何帮助创造新的沉浸式体验。他的作品曾在《纽约客》、《今日美国》、《美国有线电视新闻网》、《雅虎财经》和NPR等媒体上刊登。

接下来，不用多说了，McGurkow博士，我很荣幸欢迎您来到“人工智能与未来工作”节目。让我们从您分享更多关于您杰出的背景以及您是如何进入这个领域开始吧。哦，当然。谢谢你的邀请。是的。你说我获得了卡内基梅隆大学的认知科学学位。那是90年代末。

在那里的时候，我非常热衷于深入学习即兴创作。所以我主修爵士乐，也学习即兴戏剧。我只是，我甚至在高中时就认为即兴创作非常棒。当我参加辩论队时，我参加的是即兴演讲，而不是准备好的演讲。我一直对这种人类创造力的元素很感兴趣。

我在卡内基梅隆大学参与的第一个研究项目是研究爵士乐专家在演奏和即兴演奏独奏时的认知过程。

我与Herb Simon一起做了这项工作，这真是太棒的经历了。这很快转变为与机器人一起工作，并试图让机器人即兴创作。所以我作为本科生的第一篇论文是与其他人的合作成果，我们建立了世界上第一个即兴机器人喜剧剧团。

它就像表演一样，我现在会把它放在公共场合，我认为它很有趣。但是这些小机器人，每次你运行它们时，它们都会即兴创作一个不同的场景，围绕着其中一个想要离开它所在的房间，而另一个试图说服它留下这个想法。

所以我认为这很棒。我想，哇，这真是太棒了。我不知道你可以把这种对认知、创造力、表演和技术的兴趣结合在一起。所以我申请了一所研究生院，因为这似乎是个好主意。

幸运的是我被录取了，我与那里的机器人教授谈过。我说，我想做即兴表演机器人，但兴趣不大。1999年，从事创造力和人工智能的想法有点边缘化。

现在你可以在你的手机上用Play Store的应用程序之类的东西来做。但在当时，它有点边缘化。所以我有一段时间很难找到自己的立足点，直到我找到了一位新的导师John Laird，他说，嘿，我从一个非常有趣的地方——创意技术研究所——获得了一些资金。你想做一个AI地牢管理员式的剧情导演吗？

我说，是的，听起来很完美，谢谢。从那时起，我就意识到，这就是在创造力和计算机科学领域工作的理念。

这是一个可行的职业选择。我很幸运在我的职业生涯早期就获得了我的第一个NSF资助。它主要研究即兴认知并构建其计算模型。所以我作为本科生和研究生所做的工作直接促成了

能够提出其他人没有提出的非常独特的问题，而我却奇怪地具备了提出这些问题的独特资格。我在趣闻中提到，音乐版权所有者起诉——哦，这就是我写下来的，是的。AI音乐应用程序，我想听听你对此的看法。站在创意人员一边。你知道，如果——

我不是一个古典音乐迷，但如果有一部出土的贝多芬交响曲，对吧？而且它和他创作的任何作品一样好。人们会去看那些演出，人们会买那些专辑，我假设在古典音乐中是这样。这不一样，对吧？说我们有一首巴赫未完成的作品，

我们让AI预测巴赫最有可能做的事情。巴赫的伟大之处在于，虽然他制定并编纂了创作圣歌和其他类型音乐的规则，但他打破了这些规则。

艺术在于超越公式化的严格结构，并做出关于何时何地具有创造性、趣味性和突破常规的决定。因此，如果你去看这场由AI完成的巴赫演出，你将得到平庸的巴赫。你不会得到真正的天才巴赫。所以在某种程度上，对我来说有点像，因为它

我们正在制作填充物。这是一个真正的人类发起的创造性产出。这是一种观点。所有这些都归结于，我听过的你的最后一个播客是关于意识的。我没有听到太多关于这个的内容，但很多事情都归结于意图的概念。所以当我们有

为我们填补空白。或者即使在使用AI时，我们也有约翰·列侬的投影在屏幕上与保罗·麦卡特尼在舞台上一起唱歌，或者图帕克·沙库尔作为全息图出现在舞台上，对吧？艺术家背后缺乏意图，这使得它显得空洞，对吧？约翰·列侬在活着的时候接受采访时说，我们不会在我们

40多岁，在我们老年的时候唱这些歌，对他来说，那已经是老年了。但在这里，他被迫违背自己的意愿，他的歌曲和肖像出现在舞台上。这与挖掘巴赫的圣歌并生成新的圣歌没有什么不同，对吧？艺术家、巴赫、列侬，任何人都没有意图。作为消费者，作为人们，

我们看到了这一点，这对我们来说是缺乏的。现在，如果我们不知道，如果我们得到一首非常酷的音乐，我们想，哇，这真棒，这真好听。我们被告知，惊喜，这是AI创作的。我们会说，哦，这令人失望，但也挺酷和有趣的。

这与“这是一件来自人类内心深处的东西，他们通过乐器、笔记本电脑或他们自己的声音等媒介传递给我们，我们正在听到和感受这个人的内心世界”的体验不同。这就是音乐和文化的本质。归根结底，我们内心深处的东西会传达给其他人，让他们吸收进自己的思想中。

所以我有一个想法，我有一个主意，它非常基于神经元，无论如何。我设法把它表达成文字。这些文字设法进入你的耳朵，并再次转化为你的大脑中的神经信号。这是一种艺术交流。

AI产生的东西模糊了这一点。尤其是在你不知道它是AI的情况下。有一个很棒的，我将继续谈论。大约两周前出现了一个很棒的广告。我前几天才看到它。我不知道你是否看过这个。这是一个关于选举的深度伪造广告。只是一个？不，我停顿了一下，因为我看到的所有东西都是关于选举的深度伪造广告。不，不，不，这是一个公益广告。这是一个公益广告。

我明白了。如果你搜索一下“柯克·道格拉斯、克里斯·洛克、选举广告”之类的词语，就会看到。是的，好的。但这些名人只是坐了大约三分钟，谈论

深度伪造在选举周期中的危险。它将在接下来的几周内加剧，以下是一些需要注意的事项，如果有什么感觉不对劲，请保持怀疑和警惕。然后在最后，他们表明大多数人甚至都不是名人。他们是这些名人的深度伪造，他们说他们得到了克里斯·洛克和所有人的许可，但是

超级有效，太令人震惊了。我从事AI素养工作，我看到这个后，我想，我必须看完整个广告。这太棒了。我会在节目说明中分享一个链接。是的，是的，是的。有一篇关于它的文章等等，但我记不清我为什么提到它了。我们正在谈论意图。我想也许挑战一下，或者只是更深入地探讨一下。所以

当然，我相信意图区分了人类生成的艺术和人工智能生成的艺术。但是，如果我们作为艺术消费者来思考，我们会用钱包投票，用耳朵投票，用点赞、播放列表等投票。在这种我们选择消费内容的开放市场中，意图重要吗？如果我们出于任何目的

原因选择AI生成的内容，意图重要吗？我会说重要，我会绝对地说重要。我的意思是，我知道一个人现在购买音乐，我想，是数字化的。但假设人们购买唱片和CD。你为Spotify付费。当然，是的，但是当你收听肯德里克·拉马尔的新歌时，你不仅是因为

音频文件的属性。

音频文件的内容。你还在听它，因为它存在的更广泛的社会背景，来自肯德里克·拉马尔，以及他在他的音乐中谈论的内容。以及他们对此的回应以及你看到的TikTok。关于这首歌的整个事情存在于人类文化的范畴内。我很难找到

看到公众对计算机生成的艺术作品有那种兴奋、兴趣、思考或讨论。如果我们知道它是计算机生成的，这就是问题所在，对吧？我们认为Milli Vanilli非常棒，但事实证明，对吧？或者我们认为猴子演奏乐器非常出色，无论如何，对吧？最终他们做到了，但在开始的时候。所以其中一些是关于感知的。如果有人发布

AI生成的音乐并假装它来自一个人，并将其呈现为一个人的作品。是的，也许这会通过审查。但这并不是我们对文化的看法。这不仅仅是关于人工制品。这是关于人工制品的交流以及它来自谁。你会如何看待Spotify不将AI肯德里克·拉马尔放在我的推荐中，而更喜欢真正的肯德里克·拉马尔？我认为，我认为，

那些认为这是一个坏主意的人并不在少数，对吧？我们通常希望我们的艺术来自人类。

我们肯定想消费那些好的东西。在某种程度上，这就是流行文化所关心的。也许这就是AI适合的领域。就像我们可以生成下一部公式化的摇滚电影，或者我们可以生成下一部公式化的流行音乐一样。这就是行业已经做的事情。他们应用算法和公式。只是人们在做，而不是电脑。所以在某种意义上，我不知道有多少质量的某种类型的流行文化人工制品，你知道，

但对于那些想要艺术的人，那些迫不及待地想看下一部斯科塞斯电影的人来说，其中一部分原因在于它来自马丁·斯科塞斯这个人。

我属于少数派。原因是，只要它被标记为AI生成的，就像它被标记为由真正的肯德里克·拉马尔生成一样，我想能够自己决定。是的。

这种感知，就像我说的，感知很重要。如果有人试图欺骗我们，如果它被标记为AI，嘿，这是最新的，这是AI DJ机器人今天生成的第1000首歌曲，无论如何。太棒了。有些人会绝对地，人们已经这样做并消费了。人们去看自动化的，

是无限的朋友故事吗？它不是很有趣，但它引人入胜且很奇怪。嘿，我会看看。我保证你可以无限地生成dubstep音乐。约翰·列侬和肯德里克·拉马尔受到其他伟人的影响，就像AI一样，被引用为“受到影响”。

通过向其他音乐家学习。所以谁来决定什么创造性的影响以及是否有意图应该决定我是否可以收听它，对吧？是的，绝对……好吧，我的意思是……

有影响，然后有伦理和认可的影响，对吧？齐柏林飞艇乐队就是一个很好的例子。当我意识到齐柏林飞艇乐队从50年代及更早的布鲁斯艺术家那里偷了多少东西时，

以及许多其他人——像披头士乐队。但没有给予他们荣誉，对吧？披头士乐队并没有假装写了那些早期的布鲁斯歌曲，当他们翻唱查克·贝里时，他们翻唱的是查克·贝里。齐柏林飞艇乐队说，嘿，这是我们写的这首嚎叫狼的歌曲。这就是奇怪的地方，即使他们是 我最喜欢的乐队之一，听起来也很不舒服。100%，100%。所以当你听——是的，我们不应该被误导。

当然，但是当你收听生成的音乐或消费生成的图像或视频时，也会出现同样的问题。这些来自哪里？因为反向传播的最大优势之一已经存在了几十年。改变的是，除了transformer和是的，但从根本上来说，我们能够访问的计算能力以及

胆敢从人类文化中获取并将其卖回给我们。这是一种奇怪的方式让我们思考消费这些模型。当我使用Chat GPT时，它来源于大量辛勤工作的人们的工作，他们根本没有得到补偿，而且可能永远不会得到补偿。

所以我们在这里面临与齐柏林飞艇乐队同样的挑战，就像，鉴于它的来源，可以吗？这是非常好的音乐，这是一个非常方便的工具。作为一个社会，无论我们是否消费AI生成的音乐等等，所有这些都将归结于一些大型社会力量，而且它不会是统一的。我们不会接受AI生成的荷里活电影，我们不会。

我们会接受消费者。作为消费者，我们只是不会购买它们，我们会反抗它们。我只是认为这种情况不会发生，至少在未来50年内不会，也许在遥远的未来。但有一些界限，我们似乎不愿意越过。但是AI用于电影，我的意思是，我在一部电影中看到了凯丽·费雪，她看起来很棒，她既死了，又不像她年轻时那样年轻，对吧？我们在某种程度上可以接受这一点，尽管对此有反对意见。

那么我们会接受吗？作为消费者，我们的界限在哪里是一个非常开放的问题。如果你看看200年前的技术，我不确定留声机何时变得流行。但在某个时候，如果你想在派对上听音乐，如果你想在家听音乐，如果你想听音乐，你需要一个音乐家。

你需要一台钢琴在家让你的侄女演奏，或者你需要雇佣一个弦乐四重奏来演奏，无论什么。你需要现场音乐家来体验音乐。而当我们说，嘿，我们可以录制这个的时候，这从根本上改变了我们与音乐家的关系，对吧？现在我们已经完全转向Spotify等等。甚至不确定音乐家如何赚钱了。

但作为一个社会，我们是可以接受的。我们说，嘿，这种便利性非常好。音乐家仍然存在，也许没有那么多。而且他们的平均收入可能不如以前高。有些人赚了很多钱，但这对我有用，作为消费者，我可以接受这项技术。所以，

对于AI在文化产业中的应用，这仍然是一个悬而未决的问题，我们能接受什么，让我们将这个论点应用到你的工作中，无论是剪影即兴演奏爵士乐，还是让我们以EarSketch为例，正如我在你的个人资料中提到的那样，

AI增强创造性工作或生成创造性内容。你认为你的目标受众应该如何看待那些经过AI增强的作品？哦，人们应该如何看待我的作品？

好吧，我的意思是，我们会考虑数据的来源。我的意思是，我们有一个AI舞者，它通过与人跳舞来学习跳舞。我们用来训练它的模型是与肯尼索州立大学的一位舞蹈教授和她的学生合作完成的，每个人都得到了报酬。我们没有上网获取迈克尔·杰克逊视频中所有他的动作，然后像

处理它们之类的事情。所以公开可用的数据集，你自己生成的数据集，非常好。我们正在努力，所以EarSketch，这是一个在线环境，通过制作音乐来学习编程。所以孩子们通过JavaScript和Python来操作样本、效果和节拍。它主要面向高中生，但它在各地都被使用。

我们尝试为它构建一个AI伴侣，以帮助学生在制作音乐和编程方面逐步提升学习体验，这是一个非常有趣的问题。

但是——你如何获取训练数据？是的，对。所以我们从头开始构建了第一个版本，这是我们在2017年开始的。让我告诉你，这是一个开始聊天机器人研究的糟糕时机。

我们刚刚开始完成我们的工作，然后LLM无处不在，并且——就在transformer论文之前。是的，学生的期望更多的是关于技术对学生的易用性。所以学生们一看到ChatGPT，他们对我们工作的评价就骤降了，因为

他们对如何与这些东西互动抱有极大的期望。无论如何，我们自己构建了这个东西，现在我们正在更小规模地研究这个东西的2.0版本。当然，我们正在研究大型语言模型技术。我们需要考虑的一件事是，我们不能只获取ChatGPT。如果有什么，

不安全和不私密。所以不仅仅是这些大型语言模型来自哪里，我们从中得到了什么？这是一家私营公司，它正在利用与它的所有互动来为自己的设备创造更多利润。这不是一个好机会。这并不是一项适合高中生或大学生的好技术。在FERPA和学生数据隐私非常重要的任何地方。

所以我们将不得不使用学术界制作的模型或Llama，这是Meta的开源模型，至少他们把它还给了所有人。天哪，我不敢相信扎克伯格站在这些人的道德前沿。但是从现有的模型来看，这从制作方式到易用性都是最好的模型，它是一种

它是如何制作的，以及它的易用性，它是每个人的模型。所以我们可以在我们自己的电脑上运行它，没有人会获取我们的数据，它会创造一种使世界变得更美好的可用技术，太棒了。

老实说，如果这些公司只是免费发布他们的模型，这可能会缓解很多盗窃问题。因为如果它回馈给每个人，并使我们所有人作为一个社会能够更高效、更有创造力、做得更好，那就太好了。但如果它是在同时从我们这里获取东西的时候，那就变得有点可疑了。

所以我想知道，作为一位在创造力和计算机科学交叉领域的教授，假设我们正在录制这段对话，现在是2034年。但是我们正在录制，对吧？我们正在录制。好的，只是检查一下。这将是真正的McGurko博士和真正的Dan Turchin，而不是我们的化身，这些化身将在2034年广泛可用。但真正的人类正在录制这段对话的版本。如何

AI生成的艺术和音乐的普及影响了你所教的学生以及你所教授的课程？它会改变课程吗？是的，这真的取决于老师，天哪，这也是，我们现在正处于一个非常未知的领域，我们正在努力弄清楚作为教师，如何最好地驾驭这个工具，并

试图引导学生既要接受这些工具的存在，又要避免滥用它们，并有效、安全、合乎道德地使用它们。肯定存在一个巨大的担忧，那就是孩子们在未来不会拥有同样的技能，他们可以使用ChatGPT。我觉得这是

我不是这方面的STS专家。我觉得这可能是许多技术的共同呼声，当计算器出现时，我们就不再能够进行数学运算。当文字处理器出现时，我们就不能再写草书了。其中一些是正确的。但归根结底，这是一个目标是什么的问题。

所以这里的目标是提供能够让人们过上充实而丰富生活的教育体验。也许为他们做好工作准备。

而且看起来，无论好坏，这些技术在可预见的未来都将成为我们生活的一部分。我不认为大型语言模型带来的负面影响或麻烦，例如幻觉等等。我不认为这些事情一定会消失，但我认为它们会随着时间的推移而得到缓解。就像ChatGPT-4-0现在可以搜索网络一样。

它只知道2022年或其最后一个模型制作时的内容。突然之间，它可以访问世界其他地方，并突然知道现在的情况。Claude现在可以进行数学运算。

这曾经是我的一个重要问题，那就是记住这些东西不能进行数学运算。好吧，该死的，现在肯定有一些很容易找到和使用的模型可以进行数学运算。对于我们来说，这是一个不断变化的窗口，感觉技术正在发展并赶上，足以超过我们对负面因素的厌恶。所以我认为这些东西会存在一段时间。而与这些工具互动和学习的学生，

这将是现状，就像计算器、电子表格或文字处理器一样。这将取决于我们真正反思和学习如何学习，如何用人类的大脑思考。以及这正在做什么，以及这正在取代什么，以及我们如何加倍努力去做它没有做的事情。

并意识到我们可能错过的东西，也许甚至应该避免的东西。你在一二年级、二三年级不能使用计算器。你可以在十年级使用它，对吧？所以在某种程度上，

即使这项技术存在，我们也知道你需要首先培养一些基本技能。我们将不得不确定并弄清楚这对我们现在存在的这些技术意味着什么。这些技术可以很好地进行总结，并且可以很好地进行头脑风暴和构思，并且

现在，我的意思是，老实说，拼写检查就可以了。我们已经可以接受了。没有人会拼写了。我必须让你摆脱困境。但鉴于最后一个答案，你不会在回答我最后一个重要问题之前离开。你提到了Claude和数学。这些模型中许多新兴能力之一是能够记录你的鼠标点击，并使用AI来预测或复制你的操作。

在你机器前面。这是一个新的。我还没见过。是的，跟我一起做吧。事实上，这在基础模型社区现在是一种趋势。我的问题是，我知道你研究过人机交互，HCI。我要稍微发表一下意见了。我觉得这像是对过去的重新发明。我更希望我们能为孩子们、学生们等等准备

孩子们、学生等等，为一个可能意味着人类以不同方式与技术互动而不是试图捕捉鼠标点击或十年前我们称之为 Excel 宏或机器人流程自动化而真正失败的东西的世界做好准备。在不诱导证人作证的情况下，你对人类未来如何参与技术有什么看法？我从未发现在我的电脑上自动化东西比我自己做更容易。

而且当你这样做的时候，你每次都能做到正确。是的，差不多。我从来都不是学习的人，那是什么，Apple 脚本？

或者人们会在他们的苹果电脑上，比如他们的 Mac 笔记本电脑上进行黑客攻击以制作东西？我经常谈论人类和机器的融合。哦，关于不同的互动。有些事情机器比人类做得更好，而有很多事情人类比机器做得更好。我觉得我们应该提出一个将两者结合起来的思维模型。所以我一直对研究舞蹈和人工智能如此感兴趣的原因之一不是因为我是一个舞者。事实上，我根本不会跳舞。

八年级的创伤经历。但这仅仅是一种与世界互动以及与计算机以这种方式与我们互动的人类方式，这非常陌生。我觉得有点推动并指向

思考我们如何体现计算的不同方式。所以它不一定是鼠标和键盘。还有很多很多其他的方法。几年前，我们实验室有一个电脑游戏。控制器是一个巨大的汽车大小的圆顶礼帽。

它悬挂在天花板上，面向两个人。其想法是你要控制一个有两个头的外星人。所以你必须与你的伙伴协调和合作，通过倾斜和移动圆顶礼帽来引导外星人四处走动。这是一种我从未体验过的与计算机互动的方式。我喜欢这个项目、舞蹈作品以及我可以谈论的其他东西，但是

我们经常感觉受到为屏幕编写软件的限制，而现实世界中真正有趣的地方是现实世界。我们有一个由沙滩球组成的展览，一个网络摄像头感知沙滩球的位置。当他们四处抛掷和移动它们时，会产生声音和音乐，因为这是一个非常简单的计算机视觉问题。

这种与世界互动的非常本能的方式。沙滩球，每个人都知道如何使用沙滩球。我们只是把它们放在地上，在一个公共场所，人们走过来摆弄它们，他们就像，音乐发生了。然后他们演奏，就像大键盘一样，他们偶然发现它，突然有了这种轻松有趣的公共体验。

但是与现实世界中的人们互动，我觉得，以及与他们的身体互动，在我们作为生物存在的地方与我们相遇，我发现，是一个更大的开放空间。

这更引人入胜，而且有很多工作要做，而不是在屏幕上工作。虽然你的草图，我的意思是，有些东西属于屏幕上，显然，但就你关于未来人机交互的问题而言，我觉得绝大多数将是关于我们如何设计到我们的空间中，而不是我们如何进入计算机本身。

McGurk 博士，听众在哪里可以了解更多关于你的工作或看到一些正在进行的工作？哦，如果你只是访问我的网站 expressivemachinery.gatech，就像 gatech.edu 一样。互联网上也没有那么多 Brian McGurkos。所以如果你碰巧搜索我的名字，我就是那个不是摔跤手的人。这很好知道。我可以证明通过视频进行这次谈话，你看起来不像摔跤手。

我要问，有很多重要的主题，我们才刚刚开始。当我们让你回来拍摄这部电影的续集时，我可以请你为我们即兴创作那次八年级创伤性舞蹈经历吗？它深深地印在我的记忆里，我想我能记住。好吧，就是这样。我们将从那里开始。事实上，我无法证实你擅长即兴表演，因为

我们今天谈论的任何事情都不是我们在主题列表中实际准备的，这使得这一切都更加有趣。嘿，Murgocco 博士，非常荣幸邀请你。而且真的，请接受我的邀请。来玩吧。绝对的。我很乐意回来。这是一次荣幸。非常感谢，丹。太棒了。好吧，

这就是我们本周关于人工智能和未来工作的所有时间。像往常一样，我是来自 PeopleRain 的主持人 Dan Turchin。当然，我们下周将邀请另一位令人着迷的嘉宾。