Человек постоянно взаимодействует с искусственным интеллектом, часто не замечая и не осознавая этого. Различное множество алгоритмов и методов работы с данными, где машина сама учится решать поставленную задачу, также применимы в творческой практике. Сегодня уже нет сомнений, что мы живем в эпоху, когда машина и художник стали соавторами, дополняя друг друга. Начинаем разбираться, как это произошло, изучая терминологию.
ИИ — искусственный интеллект.
Python — высокоуровневый язык программирования, в нем все является объектами. Он ориентирован на повышение производительности разработчика, читаемости кода и его качества, а также на обеспечение переносимости написанных на нем программ.
Neural style transfer – самая популярная форма применения ИИ в искусстве, в ее основе лежит стилизация изображения и построение модели на базе сверхточных нейронных сетей (CNN).
DeepFake – технология синтеза изображения, используемая для замены элементов изображения на желаемые образы. Название произошло от объединения терминов «глубокое обучение» (англ. Deep Learning) и «подделка» (англ. Fake). В большинстве случаев в основе метода лежат GAN.
Generative Adversarial Network (GAN) — технология, которая использует две нейронные сети, одна генерирует псевдослучайные образы из заданного набора распределений, а другая — CNN дискриминатор — определяет правдоподобие образа на основе тренировочного набора. То есть одна часть алгоритма учится на фотографиях объекта и создает изображение, «состязаясь» со второй частью, пока та не начнет путать копию с оригиналом. Глобально технология привлекла внимание широкой общественности на аукционе Christie’s 25 октября 2018 года. Произведение (нечеткий портрет человека, распечатанный на холсте размером 70 x 70 см.), созданное французской арт-группой Obvious было продано за 432 500 $.
Сreative Adversarial Network (CAN) — нейронная сеть, которая научилась создавать оригинальные произведения искусства, комбинируя опыт, полученный в ходе изучения различных стилей живописи. Технология была разработана командой ученых The Art & AI Laboratory Ратгерского университета (Нью-Джерси). Дискриминатор имеет множество классов, каждый из которых соответствует своему стилю – импрессионисты, сюрриалисты и т.д. Яркий пример — картина «Летние сады» итальянского художника Давиде Квайолы. Художник снял на видео цветы, колеблющиеся поздним вечером от порывов ветра. Дальше креативно-состязательная сеть преобразовала полученную информацию в полотна французских импрессионистов. Палитра и движения на видео остались неизменными, сеть создала новую живопись поверх исходных данных.
Cyborg’s head with energy glow
Но несмотря на то, что разрыв между ИИ и человеком сокращается в ближайшее время преодолен полностью он не будет. Ведь именно человек настраивает модель, подбирает обучающие примеры и использует технологии для творчества. ИИ дает экстраординарные инструменты работы, открывает для художников большое экспериментальное поле, упрощает и автоматизирует рутинные действия. Но, чем более автоматизированным становится процесс создания произведений искусства, тем выше возрастает ценность самой идеи. И теперь, когда вопрос исполнения, физического воплощения и наличия необходимой техники автора отпадает, новые идеи остаются основной движущей силой в развитии искусства. А создание этих идей — это то, что пока ИИ не может отобрать у человека.
Фото || www.depositphotos.com, www.wikipedia.com
Автор || Святослав Олейник @svyat_runner
*Эту статью можно прочитать в онлайн номере журнала ОСЕНЬ 2021
