XVI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2024

Значительную роль в жизни современного человека играют технологии. Они охватили практически каждую сферу нашей жизнедеятельности. При этом наряду с использованием технологий как вспомогательного средства для решения задач отмечаются тенденции автономного решения задач посредством технологий. В XXI веке учёные и инженеры активно занимаются развитием сферы искусственного интеллекта для выполнения различных задач. По мнению людей, для машин есть область, в которую технологиям путь закрыт, – это искусство. Однако уже стала распространяться информация об искусственном интеллекте, который может быть обучен художественным практикам.

И скусственный интеллект – это разработанная технология, которая позволяет компьютеру учиться на своём опыте, решать проблемы и распознавать шаблоны. Эта технология приближена к человеческому мышлению.

Искусство – это обобщающая категория эстетики, искусствознания и художественной практики. Это понимание реальности: процесс и итог выражения внутреннего и наружного (по отношению к автору) мира.

При этом искусственному интеллекту трудно совместить своё существование с искусством, так как машина не способна чувствовать и понимать мир вокруг себя. И поэтому для обучения искусству машин вывели отдельный термин – Artificial Intelligence Art.

Artificial Intelligence Art (AI Art) – это компьютерный алгоритм, который анализирует стили художественных работ, их цветовую палитру и форму, а затем, на своём опыте, создаёт новые работы. Визуально они довольно схожи с работами, написанными художниками.

Р ассмотрим существующие методы работы с изображениями с помощью искусственного интеллекта. Одной из первых в данной области стала нейронная передача стиля (NST). Она является самой простой и популярной формой использования искусственного интеллекта в творческой работе. В основе лежит принцип работы, при котором на входе модели есть два изображения – стандартный стиль и оригинал. Технология даёт возможность успешно имитировать стиль Ван Гога или Моне, только используя библиотеку шаблонов. Каждый шаблон соответствует набору параметров заранее обученной нейронной сети. По сути искусственный интеллект воспроизводит оригинал, добавляя некоторые штрихи или изменяя стиль рисунка.

Далеерассмотримметод GAN (Generative Adversarial Network). Он заключается в использовании двух нейронных сетей, одна из которых создает псевдослучайные изображения из выбранного набора распределений, а вторая (CNN discriminator) определяет вероятность изображения на основе обучающего набора. Другими словами, суть технологии заключается в том, что одна нейронная сеть генерирует изображение с помощью библиотеки шаблонов, а вторая нейронная сеть проверяет это изображение на его сходство с шаблонами. Так что и этот метод подвергается проверке на оригинальность, потому что написанная картина будет неким симбиозом эскиза автора и шаблонов искусственного интеллекта.

В мире есть множество недописанных картин, и сложно даже понять, как бы могло выглядеть целое произведение. Но возможно, например, дообучить модели картинами конкретного художника (или взять в выборку конкретный период), а затем уже эти картины использовать как вдохновение, основу для «дорисовывания» картин.

З а основу для работы нейронной сети был взят известный портрет Джорджа Вашингтона 1796 года, так и оставшийся недописанным Гилбертом Стюартом. С помощью нейронной сети ruDALl-E были сделаны попытки «дорисовать» картину. В результате изображение было «достроено» нейронной сетью. Причём на выходе получили не одну версию, а четыре. Нейронная сеть может реализовать и больше, но по техническим характеристикам этого сделать не получается. Результат хоть и не идеален, но уже вполне применим как способ генерации потенциально возможных работ автора

Таким образом, рассмотрев использование искусственного интеллекта в различных сферах искусства и применив одну из технологий дорисовки изображения на практике, можно прийти к выводу, что для технологий нейронных сетей всё только впереди. Подобных примеров ещё мало, рамки расширяются постепенно, но художникам стоит присмотреться к возможностям такой технологии. Новая эра уже наступила и для этапа творчества. Не стоит бояться конкуренции с искусственным интеллектом и активно вступать в сотрудничество для расширения возможностей. Основным автором останется человек, поскольку генерация идей принадлежит ему, а вот воплощение работ при помощи искусственного интеллекта может повысить ценность как самой работы, так и стоящей за ней идеи.

Работы Искусственного Интеллекта по запросам

Библиографический список

1. OpenAI. URL: https://openai.com/blog/clip/

2. ruDALL-E. URL: https://rudalle.ru/

3. Аверкин А. Н., Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелов Д. А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. URL: http://www.raai.org/library/tolk/aivoc.html#L208

4. Горбачева А. Г. Искусственный интеллект и современное искусство: новые возможности и вызовы // Человек.RU. 2018. № 13. С. 145–154.

5. Степаненко А., Каменщиков С., Суетин Н. Искусственный интеллект в современном искусстве. URL: https://sk.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-sovremennom-iskusstve/

6. Фасмер М. Р. Искусство / Этимологический словарь русского языка. М.: Прогресс, 1964–1973.