Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: Научного журнала «Студенческий» № 29(199)

Рубрика журнала: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): скачать журнал часть 1, скачать журнал часть 2, скачать журнал часть 3

Библиографическое описание:
Титов А.М. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ИСКУССТВЕ И ТВОРЧЕСТВЕ // Студенческий: электрон. научн. журн. 2022. № 29(199). URL: https://sibac.info/journal/student/199/263697 (дата обращения: 02.12.2022).

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ИСКУССТВЕ И ТВОРЧЕСТВЕ

Титов Андрей Михайлович

студент, институт Экономики и финансов, Российский Университет Транспорта,

РФ, г. Москва

АННОТАЦИЯ

В статье изучаются некоторые аспекты функционирования искусственного интеллекта в искусстве и творчестве. Тема работы актуальна, так как нейросети развиваются, ежегодно направлений их применения становится все больше. Сейчас особое развитие существует непосредственно в сфере искусства, так как до начала первого десятилетия двадцать первого века им практически не интересовались. Итогом работы станет определение причин развития искусственного интеллекта в искусстве, а также формирование предположений о его дальнейшем развитии.

ABSTRACT

The article studies some aspects of the functioning of artificial intelligence in art and creativity. The topic of the work is relevant, as neural networks are developing, every year there are more and more areas of their application. Now there is a special development directly in the field of art, since until the beginning of the first decade of the twenty-first century, there was practically no interest in it. The result of the work will be to determine the reasons for the development of artificial intelligence in art, as well as the formation of assumptions about its further development.

 

Ключевые слова: искусственный интеллект, творчество машин, инсептионизм, нейросети, произведения машин.

Keywords: artificial intelligence, machine creativity, insectionism, neural networks, machine creations.

 

Нейросети известны человечеству достаточно давно – уже в 1921 году была опубликована статья, ставшая основой создававшихся нейротехнологий. При этом лишь в первом десятилетии двадцать первого века искусственный интеллект (ИИ) начали применять в сфере искусства. Так, например, ИИ учили распознавать болезни, создали на их основе высокоэффективные охранные системы, создали автопилоты и так далее. Исключением является программа Х. Коэна, созданная в 1973 году, создававшая картины, однако, однозначно утверждать, что их формировал именно ИИ, доподлинно нельзя [2]. Причина заключается в том, что до этого момента человечество решало с его помощью более важные проблемы. Более того, ученые и программисты считали, что творчество непостижимо программой или роботом. При этом до сих пор актуален вопрос, готово ли человечество к такому искусству, необходимо ли оно ему, согласны ли мы с тем, что творчество будет подвластно не человеку? Этот философский вопрос, а также стремительное развитие ИИ в сфере искусства и творчества формируют высокую актуальность данной работы.

Уже сейчас ИИ способен функционировать во множестве творческих направлений. Так, чрезвычайно развито применение ИИ в музыке и художествах, уже сейчас программы способны создавать собственные мультфильмы из созданных самостоятельно фрагментов. Слабо развита сфера создания скульптур, но здесь тоже есть примеры. Таким образом, ИИ в творчестве уже сейчас распространен, наиболее яркие примеры будут продемонстрированы дальше.

Первым примером будет создание мультфильмов ИИ. Так, С. Колтон смог создать The Painting Fool, способный создать изображения, которые в дальнейшем сплетались в видеоряд. Это программное обеспечение функционирует следующим образом. ИИ размечает области, например, для портрета это область глаз, носа и так далее. После этого обосновываются границы, и происходит сегментирование области. С этой целью используется метод neighbourhood-growing. Далее каждый сегмент окрашивается в различный цвет различными инструментами, которые имитируют работу карандашом, акварельные мазки, линии мела и так далее.

Необходимо отметить, что при использовании инструмента кисть, ИИ имитирует мазки, присущие настоящему художнику, могут также применяться их оригинальные техники. При этом допускается смешивание стилей и красок, что в результате дает еще больший неожиданный эффект, свойственный работе настоящего живого художника.

Нельзя не выделить примеры, когда ИИ создавал непосредственно картины. Наиболее ярким примером стала работа команды Obvious. Их алгоритм создал известный в сфере творчества от ИИ «Портрет Эдмонда Белами», а также иные портреты этой вымышленной семьи на основе пятнадцати тысяч портретов разных эпох и художников.

Алгоритм работы их ИИ основан на технологии GAN (Generative Adversarial Network, генеративно-состязательная сеть), являющейся одной из трех наиболее применяемых для этих целей технологий. Применяя генеративно-состязательную сеть, разработчики применяют одновременно две нейронные сети. Первая формирует псевдослучайные образы, исходя из заранее выбранного набора распределений. Вторая обучена выявлять оригинальность сгенерированного образа, исходя из указанного тренировочного образа. Иными словами, вторая нейросеть отвечает программе на вопрос, является ли предоставленное изображение работой человека или нет.

Примером также может стать ИИ Inception, созданный фирмой Google. Нейросеть была обучена определять объекты согласно предоставленным визуальным подсказкам. Их база фотографий облаков и разных предметов случайных форм позволила программе создать картины, являющиеся собственными идеями на основе измененных известных картин, на которых можно видеть различные гибридные существа. Уже сейчас существует направление живописи – инсептионизм, созданный непосредственно под влиянием этого ИИ [3].

Представленная нейросеть работает на основе технологии Neural style transfer. Ее база – наличие шаблонов, формирующих стиль для оригиналов произведений. Алгоритм стилизует оригинал, в соответствии с командой по шаблону, после оптимизации получается новое произведение.

Далее примеры будут относиться к музыкальной сфере. Программное обеспечение было создано работниками «Яндекса». ИИ смог сгенерировать тексты, схожие с работами Е. Летова – лидера музыкальной группы «Гражданская оборона». Робот не смог создать музыку, однако, его создатели сделали это за него. В результате, уже сейчас на сервисе «Яндекс.Музыка» существует альбом «Нейронная оборона», тексты которого были созданы ИИ, а музыка – его создателями. Люди утверждают, что зачастую сложно отличить тексты Е. Летова от текстов, созданных этим ИИ.

Алгоритм программного обеспечения функционировал следующим образом. Ему предоставили многочисленные стихи из русской поэзии. Обучив его создавать тексты, ему предоставили тексты Е. Летова, задали ритм стихов, который характерен для исполнителя. В результате, произошла автоматическая генерация произведений.

Аналогичный пример можно привести с ИИ DeepBach, который функционируя приблизительно также, смог сформировать произведения, напоминающие сонеты Баха. В итоге, многие люди просто не смогли отличить классику от сгенерированной ИИ музыки.

Более подробно опишем процесс создания именно музыки, как это произошло с ИИ DeepBach, который, в отличие от нейросети сотрудников «Яндекса», генерировал непосредственно мелодию. ИИ обучается на предоставляемых ему многочисленных примерах. Наиболее часто применяют либо автокодировщики, либо генеративно-состязательный вид нейросети. После обучения ИИ начинает создавать музыку либо генерируя ноты, либо сразу аудио дорожку. Разработчики отмечают, что генерировать музыку с человеческим голосом очень сложно, так как необходимо обучить ИИ особенностям человеческого тембра, в целом голоса, научить формировать выразительную музыку и так далее. При этом некоторые примеры создания ИИ полноценных композиций тоже есть.

Таким образом, внедряя ИИ в различные сферы, человек, во-первых, экспериментирует с его возможностями. Уже сейчас можно сказать, что они на данный момент точно не ограничены. Во-вторых, для некоторых компаний это способ экономии. На данный момент доподлинно известно, что штатным дизайнером более года в студии Артемия Лебедева был ИИ, который, по их мнению, выполнял работу достаточно эффективно. В-третьих, многие фирмы зарабатывают на этом, формируя новое направление бизнеса. Так, упомянутый «Портрет Эдмонда Белами» был продан за 432,5 тысячи долларов США [1]. Исходя из всех трех аргументов, можно с уверенностью сказать, что направление будет развиваться и дальше. В дальнейшем можно предположить, что будут появляться картины, фильмы, сериалы и музыка, которые будут созданы ИИ, но при этом ее популярность будет даже выше, чем у произведений живых людей.

  

Список литературы:

  1. Быльева, Д. С. Искусство и искусственный интеллект / Д. С. Быльева // Философия и культура информационного общества : Тезисы докладов Девятой международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 18–20 ноября 2021 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2021. – С. 187-189.
  2. Соколова, Е. И. Искусственный интеллект и искусство / Е. И. Соколова // Научные труды Санкт-Петербургской академии художеств. – 2021. – № 59. – С. 242-247.
  3. Черноморец, А. В. Искусственный интеллект в сфере культуры и искусства / А. В. Черноморец, А. И. Соснило // Экономика и управление: современные достижения и перспективы развития : Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Омск, 03 сентября 2021 года / Редколлегия: М.Г. Родионов, С.П. Качесова, Е.Ю. Воробьева, А.А. Кузьмин. – Омск: Омский государственный технический университет, 2021. – С. 420-424.

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом