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AI艺术的生长:让艺术通过人工智能变得更具缔造力和人性化_亚博网站有保障的
2021-07-25 [83200]
本文摘要:出品 | CDA数据分析研究院,转载需授权人工智能和深度学习对大量领域发生了庞大影响,并在已往几年中引发了许多破坏和希望,这一事实对于许多人来说并不会让人感应意外。

出品 | CDA数据分析研究院,转载需授权人工智能和深度学习对大量领域发生了庞大影响,并在已往几年中引发了许多破坏和希望,这一事实对于许多人来说并不会让人感应意外。然而,有些人可能会感应惊讶的是,纵然是艺术和创意领域,一直被视为显着是人类的领域,也不会受到这些最新希望的影响。人工智能取代事情的恐惧是围绕这些技术最常见的问题之一。

现在,它甚至正在侵蚀我们的缔造性追求。这是否意味着我们不仅要担忧AI失去事情,还要担忧我们的人性?虽然许多人担忧AI会取代或替代人类,或者认为人工智能永远不会具有缔造性,而且人工智能发生的任何工具在界说上都不是艺术,我想提出另一种看法。

我相信先进的人工智能将使我们能够专注于我们奇特的才气和优势,为我们提供缔造性探索和表达的新工具,让我们享受更高品质的休闲时光。最终它将使我们变得越发人性化。

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在本文中,我首先想要向您先容深度学习与艺术交织的很是简短(而且很是不完整)的先容,并向您先容一小部门接纳神经网络作为首选前言的艺术家。然后,我想向您先容我现在公司Qosmo已往几年一直致力于的一些项目,以及我自己的一些小我私家项目。最后,我想与大家分享一个未来的愿景,不仅是人工智能和缔造力,另有更广泛的事情和人性。

我希望在本文竣事时,我会说服你们,我们既不应该畏惧人工智能正在削弱或贬低我们的人性,也不应将其视为只影响日常事情但不会对我们的缔造能力发生任何影响的工具。相反,我希望最终你会对AI的未来感应兴奋,而且愿意接受它而不是作为竞争者,而是作为重获和牢固我们人性的有力工具。旁注:本文基于我在日本SciPy 2019和日经AI 201峰会的扩展版本中举行的一系列谈判。

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如果您更喜欢寓目视频,可以在YouTube上找到SciPy演讲。可是这篇文章既是最新的,也是更深入的,特别是关于知识事情和缔造力未来的最后一节,我在SciPy谈话期间没有时间去讨论。

AI艺术的一个很是简短的历史人工智能和缔造力之间的联系第一次从相当深奥的圈子渗透到主流意识中,这可能是谷歌在2015年宣布推出DeepDream的时候。想象一下盯着云,过了一会儿,你会感受到你可以在那里看到一种模式,也许是一张脸。你盯着云看的时间越长,你对脸部的想法越多,你就越能说服自己,云中真的有一张脸盯着你看。DeepDream本质上就是这种现象的神经网络。

通过重复增强神经网络在图像中拾取的图案,最初很是微妙的图案(或其想象的表示)逐渐酿成这些图案的完整体现。通过这种方式,眼睛开始长出狗,蜗牛似乎从修建物中萌芽,风物酿成奇异的都会景观与童话塔。从高中开始,一直到我的博士学位我偶然会为乐队制作音乐视频。我的第一个使用深度学习的项目是在2016年我的博士学位竣事时,其时我使用DeepDream网络在我为“The Void”字母和树所做的视频中实现了一种有点新颖的视觉效果。

虽然今天没有人会对此感应兴奋,但你必须记着,2016年是史前的深度学习术语。那时候它是一个很是酷的效果(至少这是我的想法),这对我来说是一个很好的方式让我熟悉TensorFlow(其时还处于初期阶段)以及一般的深度学习。最近,我们已经逾越仅仅利用现有图像。

特别是,我们已经看到神经网络生成图像的惊人突破。很大水平上,这归功于一类称为GAN,生成性反抗网络的网络。

GAN基本上是通过使两个网络相互相互作用,生成虚假数据的生成器和必须判断数据是真实的判别器或评论者还是由生成器网络建立的伪造,已经到达了令人震惊的准确性和可信度。在他们可以发生的那种图像中。特别受接待(和奇怪的)是(半)真实面貌相互变形的幻觉图像,导致令人着迷的视频。

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由于最近实现了这种GAN伪造品的真实性,所以像thepersondoesnotexist.com这样的网站的整个家庭手工业如雨后春笋般涌现。每次刷新该特定站点时,都市生成由神经网络设想的新的照片级真实肖像。

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虽然玩起来很有趣,但它也是围绕Deep Fakes日益增长的问题和近乎完美的AI伪造时代的真实数据可信度的焦点。这是我将在下面再次回到的一点。

虽然人工智能艺术自己既有趣又有趣,但它也 - 就像其他形式的艺术一样 - 使我们能够突出问题并表达我们的关注。通过将这些问题或失败点作为我们事情的基础并将其置于极端,我们作为艺术家可以流传意识和教育。最好的艺术品不仅雅观,而且还邀请人们思考。2018年10月,当法国团体“Obvious”能够以432,500美元的价钱在着名的拍卖行Christie's拍卖他们的GAN生成的艺术品“Edmond de Belamy”时,AI艺术首次成为主流。

这引起了艺术和人工智能社区的骚动,并提出了人工智能能否真正发生艺术的问题。然而,这远远不是它提出的唯一问题,拍卖效果的大部门注意力都集中在Obvious靠近并实施该项目的路上。他们因为拿走别人的代码,在一个效果有问题的简朴数据集上举行训练,并在画布上销售生成的输出而面临严厉的品评。

我不想深入讨论Obvious是否应该获得款项和关注(如果你感兴趣,网上有许多讨论,例如伟大出书物Artnome中的这篇文章)。然而,我想说,在我看来,无论我们是否将最终作品视为艺术,Obvious都不是我看到真正艺术家的艺术家。

很是有说服力的是,他们甚至没有用自己的名字签名,而是使用了GAN算法的关键方程之一。就似乎他们想说“我们没有这样做,人工智能乐成了”。这与真正的AI艺术家正在做的完全相反。

像画家一样研究他的画笔和画布,并革新他的笔画,就像。


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