存儲、尋址、執(zhí)行、循環(huán)、遞歸、條件、“與或非”以及錯誤，不僅是現(xiàn)代編程攜來的新知識和工具，也是被注入今日生活的隱秘腦回路，支配著手機(jī)軟件之間的每次無意識跳轉(zhuǎn)，對流程管理的迷戀，對導(dǎo)航的信賴和諸多看似不假思索的決策。海量數(shù)據(jù)挖掘和高性能計算環(huán)境使得以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)呈現(xiàn)不可思議的有效性，并迅速在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層級鋪陳開來。運算系統(tǒng)蔓延至星球尺度，海洋之底，山脈之基。然而，這一似乎乘風(fēng)破浪的技術(shù)，也承載著過量的交互與不可統(tǒng)計的漏洞，模棱兩可，誤差與濫用。
　　盡管“人工智能”定義的外延一直在形變，其分支和占主流地位的模型隨著時間不斷演進(jìn)，它本身并不比基礎(chǔ)物理學(xué)更難被“科普”——今天的世界見證了更為精明的消費者，和對數(shù)據(jù)與隱私更謹(jǐn)慎的用戶的誕生，也目睹了“知識”的定義，乃至證據(jù)和直覺之間的界限如何悄然改變。未必多少人讀過圖靈的論文或想象過他那臺機(jī)器，但無疑我們都共享著這片圖靈的領(lǐng)土，藝術(shù)創(chuàng)作者也并不孤立于圖靈的話語之外。我們開始相信類似的算法可以被用在看似毫不相關(guān)的領(lǐng)域，在“可計算的空間”里，圖像與文字并無二致。如果我們回到二十世紀(jì)初期，會發(fā)現(xiàn)許多顛覆性的概念絕不停留在學(xué)科內(nèi)部，而會成為更基礎(chǔ)性的，共享的學(xué)科遺產(chǎn)。海森堡，香農(nóng)與貝塔朗菲或許已經(jīng)證明過這一點。本次展覽通過對22組藝術(shù)家，共28件作品和一系列人工智能會議技術(shù)展示的呈現(xiàn)，探索“人工智能”如何滲入藝術(shù)創(chuàng)作觀念，邏輯，具體工具和效應(yīng)等層面，又如何重新關(guān)聯(lián)到今日生活之“隱秘的腦回路”，和沉浸在技術(shù)環(huán)境中的無意識。
　　“Mind the Deep” 是對 DeepMind 的倒置。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之“深”(層數(shù))意味著極度復(fù)雜，使人“不知其所以然”的運算，而在通用算法領(lǐng)域最頂尖的 DeepMind ，與“意識”之深或許還相去甚遠(yuǎn)。如果說 DeepMind 是現(xiàn)狀，那么 Mind the Deep 則是態(tài)度——“深”(Deep)的，百轉(zhuǎn)千回的腦洞，需要關(guān)注(Mind)，警惕(Mind)，和心智(Mind)。