Ședințe video Cum A.I. Arta generată poate ambele mesmerizeze sau bantuie visele tale

La începutul acestei luni, casa de licitații Christie's a vândut ceea ce se spune că este prima piesă de artă generată algoritmic, vândută de o casă de licitație majoră. Eticheta de preț - aproape o jumătate de milion de dolari americani - a ridicat o serie de întrebări cu privire la originea autorului, a pieței de artă obsedată de noutăți și, poate cel mai important: de ce?

Și totuși, eforturile depuse pentru a învăța mașinile despre artă, sau mai exact despre imagini, nu sunt cu greu o cascadorie de publicitate. De la a fi capabili să detecteze mai bine videoclipurile înșelătoare pentru a schimba retroactiv distribuția unui film, oamenii de știință de la calculator au o serie de motive practice pentru a învăța cum să se angajeze mai bine cu lumea vizuală.

Daniel Heiss este un entuziast de tehnologie. Dezvoltatorul creativ al Centrului ZKM pentru artă și mass-media a fost un adoptor timpuriu al unei rețele neuronale publicate de cercetătorii NVIDIA în aprilie. A fost creat pentru a genera imagini cu celebrități imaginare după antrenament cu mii de fotografii ale unor celebre existente. Acest lucru a inspirat Heiss să cuprindă 50.000 de imagini de fotografie, colectate de una dintre instalațiile de artă interactivă ale lui ZKM, pentru a vedea ce fel de artă a lui A.I. ar produce. Într-un interviu online, spune el Invers rezultatele au fost mai bune decât le-a imaginat vreodată.

"Am văzut răsucirea nebună a imaginilor unei fețe în trei imagini față în două imagini de pe fața și așa mai departe. A fost mult mai bine decât am crezut vreodată ", a spus el. "Am încercat chiar să filtrez imaginile astfel încât să fie folosite numai imagini cu o singură față, dar în timp ce lucram la asta, mostrele generate din setul de date nefiltrate au ieșit atât de bine încât să opresc acest lucru".

progresiv crescute GAN (Karras et al) instruit pe ~ 80.000 picturi pic.twitter.com/fkNjw8m2uC

- Gene Kogan (@ genekogan) 3 noiembrie 2018

Heiss "a câștigat de atunci mai mult de 23.000 de creșteri pe Reddit. El a inițiat pe Twitter materialul vazut mai sus pe 4 noiembrie, ca răspuns la o altă utilizare triplu a algoritmului NVIDIA de către programatorul Gene Kogan. În loc să alimenteze rețelele neuronale, Kogan a folosit aproximativ 80.000 de picturi.

Kogan a fost, de asemenea, îndepărtat cu abilitatea lui A.I. de a crea cadre care seamănă cu stiluri distincte, în loc să distrugă totul.

"Am fost surprins de capacitatea sa de a memora atât de multe esteticii diferite, fără a fi prea agitat", spune el Invers. "Cred că asta are efectul de a avea câțiva sute de milioane de parametri pentru a juca cu".

Cum ne învață A.I. să-și facă propriile imagini

Echipa de cercetare NVIDIA, condusă de Tero Karras, a folosit o rețea generică de adversarială sau GAN, inițial teoretizată de omul de știință Ian Goodfellow, în anul 2014. Acesta a fost tehnologia care stătea în spatele instrumentului Google DeepDream, care a făcut valuri în teren și online.

GAN este alcătuit din două rețele: generatorul și discriminatorul. Aceste programe de calculator concurează reciproc cu milioane de milioane de ori pentru a-și perfecționa abilitățile de generare a imaginii până când sunt suficient de buni pentru a crea ceea ce în cele din urmă devine cunoscut sub numele de profet.

Generatorul este alimentat cu fotografii și începe să încerce și să le emuleze cât mai bine posibil. Apoi arată imaginile originale și generate ale discriminatorului, al cărui misiune este de a le deosebi. Cele mai multe încercări au condus la îmbunătățirea generatorului pentru sintetizarea imaginilor și cu atât mai bine devine discriminatorul în a le spune separat. Acest lucru are ca rezultat unele chipuri destul de convingătoare - dar complet false - și picturi.

Cum acest Tech poate ajuta artiștii

A.I. și-a făcut deja un nume în lumea artei. În plus față de portretul generat de calculator, care a fost vândut la Christie's, DeepDream a făcut peisaje sclipitoare, înainte ca profeții să fie un lucru.

Heiss crede că instrumentele de învățare a mașinilor create astăzi sunt coapte pentru a fi folosite de artiști, însă utilizarea lor necesită tehnică. De aceea, ZKM găzduiește expozițiile Codurilor Open pentru a inspira mai multă colaborare între sectorul tehnologic și cel creativ.

"Instrumentele care apar acum pot fi instrumente foarte utile pentru artiști, dar este greu pentru un artist fără cunoștințe de programare și abilități de administrare a sistemului să le folosească", a spus el. "Această legătură între știință și artă poate duce la lucruri minunate, dar are nevoie de colaborare în ambele direcții".

Primele iterații ale AI, precum GANS, pot absorbi milioane și milioane de puncte de date pentru a vedea modele și chiar imagini pe care oamenii nu le-ar putea găsi niciodată. Cu toate acestea, viziunea lor creativă este încă limitată de ceea ce oamenii aleg să le dea acestor algoritmi ca date brute.

Cu un ochi ascuțit pentru abilitățile de estetică și codificare, artiștii viitorului care utilizează inteligența ar putea utiliza învățarea de mașină pentru a începe o nouă eră a creativității sau a respira viața în stiluri mai vechi de artă. Dar va fi nevoie de o mulțime de date pentru a învăța mașinile cum să imite mai bine ingeniozitatea umană și să ia ceea ce computerul scutește un pas mai departe.