Может ли ИИ воспроизвести стили исторического искусства?
Искусственный интеллект продемонстрировал невероятную способность воспроизводить различные стили искусства. Однако, несмотря на эти достижения, генераторы изображений ИИ имеют ограничения, когда дело доходит до идеальной имитации исторических стилей искусства. Первое препятствие заключается в контекстуальном понимании; поскольку ИИ не хватает человеческого опыта, культурный контекст и эмоциональная сущность часто теряются при переводе в искусстве, созданном ИИ.
Как ИИ применяется в искусстве?
Отвечая на ваше желание узнать о возможностях и ограничениях ИИ в воспроизведении исторических стилей искусства, давайте углубимся в практические примеры. Инструменты искусственного интеллекта, такие как GAN (генеративно-состязательные сети), использовались для воспроизведения произведений искусства. Известным примером является «Портрет Эдмона де Белами», созданный искусственным интеллектом портрет, который был продан на аукционе Christie’s. В работе, созданной французским арт-коллективом Obvious, использовалась модель BigGAN. Несмотря на успех на аукционе, мир искусства раскритиковал ее за размытость черт, демонстрируя неспособность ИИ точно обрабатывать детали — основное ограничение искусства ИИ.
Ограничения ИИ в обработке художественных нюансов
Еще один случай, который может вас заинтересовать, — это работы нью-йоркской художницы Анны Ридлер. Ее проект «Вирус мозаики», видео-арт, созданный с помощью искусственного интеллекта, был создан с использованием тысяч изображений тюльпанов. Работа Ридлера показала, как ИИ изо всех сил пытался воспроизвести естественное разнообразие и неравномерность тюльпанов. Это еще раз подчеркивает, как сложно ИИ уловить неточность, ценную черту во многих видах искусства.
Плюсы и минусы использования GAN в создании произведений искусства
GAN находятся в авангарде создания искусств искусственного интеллекта. Плюсы использования GAN включают в себя:
— Они имеют хорошую производительность со сложными и большими наборами данных.
— Это методы обучения без присмотра, которые могут генерировать новые примеры, в данном случае искусство.
— Они, как правило, имеют отличные результаты или производительность благодаря конкурентному сценарию.
Однако у GAN есть минусы:
— Обучение GAN — сложная задача из-за процесса оптимизации.
— Высокое качество генерируемых данных требует огромного количества вычислительных ресурсов.
Где можно найти инструменты искусственного интеллекта?
Nvidia предлагает платформу GAN, и она относится к премиум-категории, цены указаны по запросу.
Если вам нужны онлайн-курсы или семинары по искусственному интеллекту в искусстве, вы можете посетить курс «ИИ для искусства» на Udemy. Веб-сайт предлагает доступные курсы, цены на которые варьируются в зависимости от географического положения.
Наконец, для поиска научных статей вы можете воспользоваться такими ресурсами, как JSTOR или Springer, где можно найти множество статей, связанных с искусственным интеллектом.
Что ждет искусственный интеллект и искусство в будущем?
Заглядывая в будущее, мы можем ожидать дальнейшего сближения ИИ и искусства. Инструменты ИИ будут совершенствоваться, сужая существующие ограничения. Они могут научиться лучше обрабатывать детали и создавать неровности, становясь более способными, чем когда-либо, имитировать исторические художественные стили.
Может ли ИИ заменить художников?
Это не значит, что ИИ заменит художников. Напротив, это может породить новую форму художественного самовыражения, в которой ИИ будет использоваться художниками в качестве инструмента, точно так же, как краска или глина. Человеческую сущность в искусстве, эмоции и контекст, ИИ по-прежнему не сможет полностью воспроизвести. Такое сочетание, казалось бы, несовместимых понятий – холодной логики искусственного интеллекта и теплоты человеческого творчества – может определить новую эру в мире искусства.
