Что такое искусство искусственного интеллекта и как оно работает?

Что такое искусство искусственного интеллекта? Хорошее и плохое

Искусство искусственного интеллекта - это не просто еще один мазок кисти в мире цифрового искусства. С помощью AI art вы загружаете подсказки (текстовые инструкции) в инструмент-генератор на базе искусственного интеллекта, который затем создает новые уникальные иллюстрации на основе этих инструкций.

Эти инструменты (генераторы искусства искусственного интеллекта) используют возможности алгоритмов и машинного обучения для создания, настройки и / или имитации существующих изображений. Хотя искусственный интеллект может создавать эти изображения независимо, именно ваш уникальный человеческий подход, работающий в тандеме с точностью машины, воплощает произведение искусства в жизнь.

Возьмем, к примеру, генеративное искусство. Здесь алгоритмы машинного обучения создают сверх непредсказуемые визуальные эффекты. Пользователь может установить некоторые основные правила, на которых ИИ будет опираться, или позволить ему разгуляться в собственном “творческом процессе” (если это можно так назвать).

Затем есть передача стиля, смешивание стилей, управляемое нейронными сетями. Что касается перспективы, подумайте о том, чтобы позаимствовать стиль картины Ван Гога и наложить его на фотографию городского пейзажа, чтобы создать завораживающее сочетание, одновременно знакомое и новое.

Итак, само собой разумеется, что при всем своем богатом потенциале искусство искусственного интеллекта постоянно выходит за рамки. Оно переопределяет границы творчества, к которым мы привыкли, создавая тем самым захватывающие границы, изобилующие возможностями и свежими путями для самовыражения.

Однако, как и в случае с любой другой новаторской технологией, искусство искусственного интеллекта сопряжено с трудностями. По мере того, как искусственный интеллект все больше определяет место в творческом мире, на первый план выходят разговоры о роли художника и сути прав интеллектуальной собственности в пространстве цифрового искусства. Вы можете задаться вопросом, где заканчивается влияние художника и начинается влияние машины? И кто на самом деле владеет искусством? К сожалению, четких и объективных ответов пока нет.

Искусство искусственного интеллекта против традиционного искусства: что их отличает?

В основе своей традиционное искусство ориентировано на человека. Оно может быть непосредственным проявлением наших чувств, воспоминаний и вибраций. Каждый штрих, скульптурная линия и музыкальная нота отражают страсть и воображение. Искусство обычно представляет собой коктейль из корней художника, жизненных историй и эмоций, выплеснутых в его уникальное творение.

Искусство искусственного интеллекта, с другой стороны, создается с помощью алгоритмов и моделей машинного обучения. Хотя эти алгоритмы могут быть разработаны и отлажены людьми, фактический процесс создания выполняется машиной.

Вот что отличает их друг от друга:

• Вдохновение: В то время как художники могут черпать вдохновение в разбитом сердце или закате, муза ИИ - холодные, твердые данные. Вы могли бы рассматривать это как разницу между приготовлением пищи с “любовью” и точным следованием рецепту.
• Последовательность: Думайте о традиционном искусстве как о разовом легендарном живом концертном исполнении — его трудно воспроизвести с помощью той же магии. Искусственный интеллект, особенно в текстовых задачах, может последовательно воспроизводить одну и ту же мелодию. Инструменты искусственного интеллекта для преобразования текста, такие как DALL-E 2.0, могут импровизировать, то есть вы задаете ему тему, которая каждый раз может звучать по-разному. Тем не менее, в определенных рамках оно более предсказуемо, чем человеческая спонтанность.
• Чувства: Искусственный интеллект не рыдает на своем холсте после тяжелого расставания. Он не “чувствует” – он обрабатывает. Традиционное искусство, между тем, часто похоже на необработанные эмоции, размазанные по холсту.
• Инструменты искусственного интеллекта Эволюция и обучение: можно учиться и развиваться. Если инструмент искусственного интеллекта предназначен для обучения на основе обратной связи, он может со временем совершенствовать свои творения, потенциально приводя к более сложным или привлекательным результатам.
• Универсальность: В то время как традиционные художники часто специализируются на определенных стилях или средах, искусственный интеллект может быть обучен нескольким стилям и может переключаться между ними или даже плавно смешивать их.
• Намерение: Традиционное искусство часто (хотя и не всегда) начинается с намерения или сообщения, которое художник хочет передать. У искусственного интеллекта нет намерения в человеческом смысле. Оно генерирует искусство на основе шаблонов, которые распознает в данных.

Как искусственный интеллект создает произведения искусства?

Создание произведений искусства с помощью искусственного интеллекта включает в себя увлекательное взаимодействие алгоритмов и данных. Различные модели искусственного интеллекта, такие как диффузионные модели и генеративные состязательные сети (GAN), превратились в мощные инструменты для создания различных форм художественного контента. Не вдаваясь в технические подробности, давайте быстро разберемся, что это за модели и как они работают.

Диффузионные модели

Диффузионные модели основаны на идее постепенного улучшения. Они не просто мгновенно создают изображение; они начинают с базовой структуры и постепенно дорабатывают ее. Процесс похож на то, как скульпторы практикуют свое искусство, то есть начинают с объемного блока и вырезают до тех пор, пока не будет сформировано детализированное произведение искусства.

Это особый класс генеративных моделей, которые имитируют процесс случайного распространения для преобразования простых распределений данных — таких как гауссов шум — в сложные, скажем, изображения животных. Идея навеяна физикой диффузии, когда частицы распространяются с течением времени.

Вот как это работает:

• Оно начинается с образца ваших целевых данных — например, изображения.
• Затем он постепенно вводит шум в этот образец. Каждая итерация становится все более хаотичной, пока не будет отражать прямое, известное распределение, подобное гауссовскому шуму. Это известно как “прямой процесс”.
• Основная задача диффузионной модели - воспроизвести этот процесс в обратном порядке. Начиная с нашего простого образца с шумом, модель заглушает и восстанавливает исходные данные. Колесо обучения для диффузионной модели в значительной степени зависит от оптимальной функции шумоподавления для каждого этапа реконструкции. Здесь часто вступают в игру нейронные сети. После полного обучения модель может создавать новые образцы, начиная с простого шума и используя отточенные маневры шумоподавления.

Генеративные состязательные сети (GAN)

Представьте две нейронные сети: одна генерирует искусство, а другая его критикует — это генеративные состязательные сети в их простейшей форме. Первая сеть называется генератором, а другая - дискриминатором. Эти две взаимозависимые и сотрудничающие сети работают в тандеме, причем каждая подталкивает другую к совершенству.

• Генератор: Его роль заключается в создании изображений. Он начинается с генерации изображений из случайного шума. Со временем, получая обратную связь от дискриминатора, он совершенствует свои выходные данные для получения более реалистичных изображений.
• Дискриминатор: его задача - отличать реальные изображения от поддельных, создаваемых генератором. Он обеспечивает генератору обратную связь о качестве сгенерированных им изображений.

В процессе обучения генератор пытается создавать все более реалистичные изображения, в то время как дискриминатор становится лучше различать реальные изображения от изображений, созданных искусственным интеллектом. Цель состоит в том, чтобы в конечном итоге генератор создавал изображения настолько убедительные, что распознаватель не мог отличить их от реальных.

Передача нейронного стиля (NST)

Вы могли бы рассматривать NST как идеальный художественный блендер. Он улавливает суть одного изображения и объединяет его со стилем другого. Технология основана на глубоких нейронных сетях, оптимизирующих изображение в соответствии с особенностями содержания одного и стилевыми особенностями другого.

Это техника, позволяющая гармонично сочетать контент и культовые художественные стили, что затем предлагает свежий взгляд на знакомые визуальные эффекты.

Вариационные автокодеры (VAEs)

VAE действуют в сфере возможностей. Они улавливают основные характеристики набора изображений, а затем создают новые, которые повторяют эти черты. Ориентируясь в своих сложных пространствах, художники могут создавать уникальные визуальные эффекты, каждый из которых отражает намек на первоначальное вдохновение.

Создание скрытого пространства, где различные точки соответствуют вариациям сгенерированного контента, позволяет художникам направлять процесс генерации и исследовать новые художественные возможности.

Этические последствия искусства искусственного интеллекта

Рост искусства, созданного искусственным интеллектом, с такими программами, как DALL · E 2, Stable Diffusion и DragGAN, возглавляющими атаку, вызвал несколько этических и юридических дилемм, связанных с владением и авторским правом, среди прочих проблем. Некоторые из них включают:

Загадка владения и авторского права

Искусство, созданное искусственным интеллектом, бросает вызов традиционным представлениям об авторстве. Например, хотя Закон Великобритании об авторском праве, дизайнах и патентах 1988 года признает созданные компьютером произведения, в нем двусмысленно говорится, что автор - это лицо, которое принимает “меры, необходимые для создания произведения”.

В случае литературного, драматического, музыкального или художественного произведения, созданного компьютером, автором считается лицо, которым предпринимаются меры, необходимые для создания произведения.

— Закон Великобритании об авторских правах на образцы и патенты 1988 года [Раздел 9 (3)]

Это вызывает вопросы: является ли автор тем человеком, который вводит подсказку в ИИ? Или это разработчик, который обучил ИИ? Например, условия использования DALL · E 2 указывают, что пользователи владеют своими подсказками и результирующими изображениями, но более широкое юридическое толкование остается неопределенным.

Оригинальность и индивидуальность

Суд Европейского союза (CJEU) утверждает, что произведения защищены, если они являются “собственным интеллектуальным творением их автора”. Это подразумевает, что произведение должно отражать личность автора. Может ли искусственный интеллект, лишенный человеческих эмоций и сознания, обладать индивидуальностью? Если результат работы искусственного интеллекта не отражает никакой “индивидуальности”, может ли он быть защищен авторским правом?

Проблемы, связанные с нарушениями

Модели искусственного интеллекта, такие как DALL · E 2, обучаются на обширных наборах данных, которые, вероятно, включают изображения, защищенные авторским правом. Это создает потенциальные проблемы с нарушениями. Например, если DALL · E 2 создает изображение, напоминающее защищенных авторским правом персонажей или стили, это может нарушать существующие авторские права. Более того, поставщики искусственного интеллекта не гарантируют, что созданные изображения не защищены авторскими правами.

В целом, в творческом и юридическом сообществах растет потребность в обновленных правовых рамках для решения проблем контента, созданного искусственным интеллектом. Несколько стран рассматривают возможность разрешения интеллектуального анализа данных для различных целей, что потенциально влияет на обучение моделей искусственного интеллекта. Более того, по мере дальнейшего развития искусственного интеллекта может возникнуть толчок к признанию искусственного интеллекта в качестве отдельного юридического лица.

Принимая во внимание все эти факторы, искусство искусственного интеллекта обладает преобразующим потенциалом. Но это также влечет за собой сложную сеть этических и юридических проблем. Более четкие правила и более глубокое понимание возможностей искусственного интеллекта необходимы для решения этих проблем.

Является ли искусство, созданное искусственным интеллектом, настоящим искусством?

Ответ в конечном счете зависит от того, как вы определяете искусство. Это правда, что генераторы искусства искусственного интеллекта создают искусство с помощью алгоритмов и нейронных сетей. Нет сердца и души, которые можно было бы вложить в цифровое полотно. Но тогда, хотя у этих инструментов искусственного интеллекта нет сердцебиения или слезных протоков, это не означает, что искусство, созданное искусственным интеллектом, не может зажечь искру вдохновения. И это еще больше усложняет вопрос — в конце концов, разве пробуждение эмоций и разжигание воображения не является отличительной чертой подлинного искусства?

Будут ли ценители и энтузиасты искусства так же охотно вкладывать деньги в произведение, зная, что его истоки лежат в алгоритмах, а не в человеческой страсти? Сутью искусства всегда была его способность вызывать эмоции — может ли искусство, созданное искусственным интеллектом, действительно резонировать таким же образом? Возможно, мы еще не собрались на открытие выставок генераторов искусства искусственного интеллекта, но эти инструменты, безусловно, используются на корпоративных аренах.

Будущее искусства искусственного интеллекта: рассвет или сумерки для творчества?

Генераторы искусства искусственного интеллекта - это художник, кисть и холст в одном лице. Конечно, у этих программ нет личных предпочтений, они не проводят мозговой штурм с коллегами и, конечно же, не вкладывают душу в создаваемое искусство.

Хотя исторически художники владели инструментами, с появлением искусственного интеллекта инструменты, похоже, работают сами по себе. Является ли это окончательным отделением искусства от художников? Учитывая все эти факторы, будущее искусственного интеллекта в искусстве, по-видимому, трудно предсказать. В конечном счете, будущее искусственного интеллекта в искусстве зависит от его эволюции и интеграции. При внимательном развитии и использовании искусственный интеллект может вызвать новый ренессанс в индустрии искусства и за ее пределами.