С появлением произведений искусства с искусственным интеллектом люди часто задаются вопросом, может ли карьера художников каким-либо образом оказаться под угрозой. Что интересно в технологии ИИ, так это то, как вся творческая индустрия может быть сведена к алгоритмам, которые могут создавать детализированные произведения, копируя стили самых известных произведений искусства в мире. Но ИИ — это гораздо больше, чем математические формулы и пустой холст: он обучает, обучает и направляет искусственный интеллект к тому, чтобы видеть то, что может видеть человеческий глаз. Итак, мы не можем не задаться вопросом: можно ли научить творчеству?

Что такое искусство ИИ?

Ответ на этот вопрос, мягко говоря, обескураживает. Представьте себе создание компьютерного алгоритма, который мог бы научить машину копировать Мону Лизу или создавать замысловатые произведения искусства с использованием программного и аппаратного обеспечения, разумно запрограммированного для этого.

Самое короткое и интуитивно понятное определение состоит в том, что искусство ИИ — это коллекция произведений искусства, полностью созданных компьютером. Однако можно подвергнуть сомнению правильность этого утверждения, сказав, что человеческое руководство также несет ответственность, поскольку для создания алгоритма или машины требуется человек. Да, но как долго...?

Как работает искусство, созданное искусственным интеллектом?

Когда дело доходит до искусства, ИИ может работать двумя разными способами. Он может определить стиль и элементы конкретного произведения искусства, а затем применить полученные знания для изменения существующих изображений, чтобы воспроизвести стиль. В противном случае он может идентифицировать элементы на похожих изображениях, а затем использовать собранные знания для создания чего-то нового.

ИИ можно применять ко всему, от музыки, видео, фотографий, картин и многого другого. Концепция использования этого переноса стиля довольно проста: вы можете выбрать произведения искусства или изображения, которые хотите воссоздать, а затем применить алгоритм для копирования этого стиля и элементов на другое изображение. ИИ также может создавать коллажи из разных изображений, чтобы смешивать несколько стилей для получения конечного результата.

ИИ-аукционы

Чтобы вывести искусство и технологии на новый уровень, художники теперь стремятся поиграть с технологиями, чтобы сделать их партнерами в создании новых произведений искусства. С помощью алгоритмов машинного обучения художники теперь могут превратить технологии в партнеров по созданию идей. Марио Клингеманн, например, из художника превратился в нейрографа. Он создает программное обеспечение, которое использует эти специальные алгоритмы, чтобы подтолкнуть его к изучению элементов, используемых в различных рисунках, фотографиях и картинах.

В 2018 году нью-йоркский аукцион Christie’s продал картину с искусственным интеллектом почти за полмиллиона долларов. Эдмон де Белами — так называлась работа, созданная художественным коллективом Obvious. Аукцион по этому произведению длился около семи минут, и это первое в своем роде произведение, проданное на аукционе. Это может открыть мир возможностей для картин, созданных искусственным интеллектом.

Сама картина кажется довольно искаженной (вы можете проверить это в нашем списке искусств AI, описанном ниже), и была подписана с использованием алгоритма, который использовался для ее создания. Долгое время это будет считаться поворотным моментом в истории искусства, заставляя людей задаваться вопросом, где находится порог между искусством, созданным руками человека, и произведениями, созданными искусственным интеллектом.

Что такое Deep Dream от Google?

Александр Мордвинцев, инженер Google, создал компьютерную программу под названием Deep Dream. Используя нейронную сеть, эта часть технологии может идентифицировать и воссоздавать шаблоны в уже существующих изображениях для создания других чрезмерно обработанных изображений.

Программа способна обнаруживать лица и узоры на существующих изображениях, искать способы их понимания и классификации. После обучения программного обеспечения сеть может работать в обратном направлении, корректируя исходное изображение. Чтобы лучше понять, как это работает, Google позволяет пользователям Интернета загружать свои собственные фотографии и наблюдать за фантастическим результатом почти психоделического изображения, основанного на их оригинальной фотографии.

Как работает глубокий сон?

Чтобы Deep Dream работал, Google создала искусственную нейронную сеть, что означает «программа, которая может обучаться сама по себе». Эти сети можно адаптировать на основе того, как работает человеческий мозг, с искусственными нейронами, которые заменяют биологические. Данные, используемые для создания изображений ИИ, фильтруются несколькими способами, прежде чем будет получен окончательный результат.

Возможно, мы часто использовали слово «поезд». Это потому, что нейронные сети не просто запрограммированы на идентификацию данных с самого начала. Вы должны обучать их, снабжая их достаточным набором данных, пока они не смогут прийти к собственному выводу о том, что к чему. Как только у них будет достаточно информации, которую можно использовать в качестве ориентира, они смогут разобраться в ней.

В одном из своих сообщений в блоге Google объяснил, что процесс обучения представляет собой серию наборов повторений и анализа, что означает, что программа фактически должна увидеть множество изображений одного и того же объекта, прежде чем она сможет полностью понять его. Например, вам нужно показать программе миллион изображений с автомобилями, если вы хотите, чтобы она научилась распознавать машину самостоятельно.

Эта нервная система может не так уж сильно отличаться от человеческого мозга (которому, в случае с искусством, может быть легче научиться делать то или иное). Другими словами, вам не нужно просматривать миллион фотографий автомобиля, прежде чем узнать, какие элементы делают автомобиль таким, каким он есть, или как воспроизвести изображение. Но описанный процесс очень похож: когда сеть знает, как идентифицировать определенные объекты, она может воссоздать их.

Но истина, которая делает Deep Dream такой увлекательной, заключается в том, что до сих пор никто до конца не понял, что контролирует вывод. Поскольку человеческий разум не направляет программное обеспечение к конкретному результату, программа в значительной степени выполняет ряд заранее запрограммированных задач и использует полученную информацию для получения результата для расплывчатых инструкций. Полученное изображение представляет собой представление того, как Deep Dream интерпретировала свою работу и задачи, и, возможно, именно этот точный компьютерный ввод и непредсказуемость превратили «искусство» в «искусство ИИ».

«Воспоминания прохожих» Марио Клингеманна

Фото от: Bloomberg

Марио Клингеманн, немецкий ученый-компьютерщик, создал ИИ, полностью созданный компьютером. Удивительное искусство изображает серию искаженных лиц, которые образуют портреты на двух отдельных экранах в результате компьютерного алгоритма. Существует много споров о том, действительно ли эту часть можно считать продуктом, на 100% созданным ИИ, поскольку Клингеманну пришлось самому создавать машину.

«Эдмон де Белами» от Obvious

Фото от: Dezeen

432,000 10,000 долларов. Это была окончательная цена продажи произведения Эдмона де Белами, которое первоначально оценивалось в 15,000 XNUMX долларов. На этой картине, созданной парижским художественным коллективом Obvious, изображен мужчина в черном пальто. Хотя существует много противоречивых мнений о том, почему эта картина кажется незавершенной, за ней стоит технология, которая использовала информацию, взятую из более чем XNUMX XNUMX портретов, с использованием алгоритма GAN (Generative Adversarial Network). В правом нижнем углу картина была подписана по той самой формуле алгоритма, которая использовалась при ее создании.

«Падение дома Ашеров» Анны Ридлер

Еще в 2017 году художница Анна Ридлер создала 12-минутное видео, вдохновленное рассказом бессмертного Эдгара Аллана По. Кадры, составляющие это видео, были созданы на основе рисунков художника тушью, обучающих нейронную сеть. Как заявила сама Ридлер, это была не попытка обучить машину создавать произведения искусства, а скорее показать, как цифровое искусство может нейтрализовать беспорядочный мир, в котором мы живем.

«Обнаженные портреты» Робби Баррата

Фото от: Робби Баррат

Робби Баррат — еще одно многообещающее имя в области искусства, созданного искусственным интеллектом. Его серия обнаженных портретов была создана с использованием алгоритмов генеративно-состязательной сети, применимой к серии обнаженных портретов, взятых из WikiArt. Нейронная сеть была обучена создавать эти нереальные портреты. Сам художник утверждает, что машина не усвоила нужные атрибуты выброшенных портретов и создала окончательные изображения с минимальным пониманием исходной работы. Результат? Каплеобразные и сильно деформированные обнаженные портреты.

«Нейронный сбой» Марио Клингеманна

Фото от: квазимондо

Еще в 2018 году художник Марио Клингеманн начал изучать новую технику под названием «Нейронный сбой». Манипулируя GAN, художник может заменять, изменять или удалять обученные веса, создавая произведение с семантическими и текстурными сбоями. Что еще более интересно в этой технике, так это то, что существующие фотографии не фильтруются и не обрабатываются, поэтому весь набор работ создается с нуля.

«Я вижу тебя» Майка Тайки

Фото от: Майк Тайка

В рамках своей серии под названием «Портреты воображаемых людей» Майк Тайра создал эту работу с искусственным интеллектом, изображающую человеческое лицо, которого не существует в реальности. Лицо было создано с использованием тысяч различных портретов, найденных на Flickr, и с использованием GAN, о которых мы постоянно упоминали ранее. Эти системы основаны на двух нейронных сетях: одна из них нацелена на то, чтобы различать реальные и искусственно сгенерированные фотографии, а другая пытается создать убедительный вывод.

«Глубокий динозавр» Криса Родли

Фото от: chrisrodley.com

Вот интересный пример передачи стиля, созданный Крисом Родли. Используя DeepArt.io, Родли создал коллаж между цветами и динозаврами, воссоздав изображения последнего компонента, используя элементы первого. Эта работа стала вирусной на Reddit как психоделический пример того, как использовать глубокие стили для создания искусства ИИ.

Заключение

Тема искусства ИИ дает людям много поводов для разговора. Как и в случае с любой другой формой искусства, ИИ также будет создавать произведения, которые находятся в центре внимания субъективных мнений, так что это в значительной степени отношения любви/ненависти, без чего-либо промежуточного. Долгое время искусство использовалось для того, чтобы вызвать эмоциональный отклик у публики или для выражения воспоминаний и чувств художников, которые чувствовали, что им есть что сказать.

Сочетая древнейшие формы создания произведений искусства с современными технологиями, которые программисты используют для создания сложных алгоритмов, мы с нетерпением ждем, какие другие результаты принесет будущее с точки зрения того, как числа и формулы могут влиять на вечно творческий мир. искусство.