Чи може ШІ відтворити історичні стилі мистецтва?
Штучний інтелект продемонстрував неймовірну здатність відтворювати різні стилі мистецтва. Однак, незважаючи на ці досягнення, генератори зображень штучного інтелекту мають обмеження, коли справа доходить до ідеальної імітації стилів історичного мистецтва. Перша перешкода полягає в контекстуальному розумінні; Оскільки штучному інтелекту не вистачає людського досвіду, культурний контекст і емоційна сутність часто втрачаються під час перекладу в створеному ШІ мистецтві.
Як AI був застосований у мистецтві?
Відповідаючи на ваше бажання дізнатися про можливості та обмеження ШІ у відтворенні історичних стилів мистецтва, давайте заглибимося в практичні приклади. Інструменти AI, такі як GAN (Generate Adversarial Networks), використовувалися для відтворення творів мистецтва. Відомим прикладом є «Портрет Едмона де Беламі», створений штучним інтелектом портрет, який продавався на Christie’s. Твір мистецтва, створений французьким мистецьким колективом Obvious, використав модель BigGAN. Незважаючи на успіх на аукціонах, світ мистецтва розкритикував його за розмиті риси, що демонструє нездатність штучного інтелекту точно обробляти деталі — основне обмеження мистецтва ШІ.
Обмеження ШІ щодо обробки художніх нюансів
Інший випадок, який може вас зацікавити, — це робота художниці з Нью-Йорка Анни Рідлер. Її проект «Вірус мозаїки», створений штучним інтелектом відеоролик, був створений із використанням тисяч зображень тюльпанів. Робота Рідлера показала, як штучному інтелекту важко відтворити природне різноманіття та нерівномірність тюльпанів. Це ще більше підкреслює труднощі штучного інтелекту у вловленні неточності, що цінується в багатьох формах мистецтва.
Плюси та мінуси використання GAN у створенні мистецтва
GAN знаходяться в авангарді генерації мистецтва ШІ. Плюси використання GAN включають:
– Вони мають хорошу продуктивність зі складними та великими наборами даних.
– Це методи навчання без нагляду, які можуть генерувати нові приклади, мистецтво в даному випадку.
– Вони загалом чудові за результатами чи продуктивністю завдяки конкурентному сценарію.
Однак у GAN є недоліки:
– Навчання GAN є складним завданням через процес оптимізації.
– Висока якість згенерованих даних потребує надзвичайної кількості обчислювальних ресурсів.
Де можна знайти художні інструменти AI?
Nvidia пропонує платформу GAN, і вона відноситься до преміум-категорії, ціни вказуються за запитом.
Для онлайн-курсів або майстер-класів зі штучного інтелекту в мистецтві ви можете ознайомитися з курсом «ШІ для мистецтва» на Udemy. Веб-сайт пропонує доступні курси, ціни на які залежать від географічного розташування.
Нарешті, щоб отримати наукові статті, ви можете скористатися такими ресурсами, як JSTOR або Springer, де можна знайти багато статей, пов’язаних зі штучним інтелектом.
Яке майбутнє чекає на ШІ та мистецтво?
Дивлячись у майбутнє, можна очікувати подальшого зближення ШІ та мистецтва. Інструменти штучного інтелекту вдосконалюватимуться, звужуючи існуючі обмеження. Вони могли б краще працювати з деталями та створювати нерівності, стаючи більш здатними, ніж будь-коли, імітувати історичні стилі мистецтва.
Чи може ШІ замінити художників?
Це не означає, що ШІ замінить художників. Навпаки, це може породити нову форму художнього вираження, де ШІ буде використовуватися художниками як інструмент так само, як фарба чи глина. Штучний інтелект все ще не зможе повністю відтворити людську сутність у мистецтві, емоції та контекст. Це поєднання, здавалося б, несумісних концепцій – холодної логіки штучного інтелекту та теплоти людської творчості – може визначити нову еру у світі мистецтва.
