Картина, созданная искусственным интеллектом, продана с аукциона за $432,5 тысячи

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Организаторы аукциона «Кристис» в Нью-Йорке планировали продать «Портрет Эдмонда Белами» за 10 тысяч долларов. Однако результат превзошел все ожидания. Стартовая цена была превышена многократно и картина ушла с молотка за 432 500 долларов. Как же зовут автора картины? Что это за восходящая звезда мировой живописи? К сожалению, произнести имя автора человеку без математического образования сложно. Поскольку создателем полотна является алгоритм, который выражается сложной алгебраической формулой (см. иллюстрацию). Именно эта формула красуется в углу портрета, где обычно художники оставляют свои инициалы.

Эта формула красуется в углу портрета, где обычно художники оставляют свои инициалы.

Эта формула красуется в углу портрета, где обычно художники оставляют свои инициалы.

Алгоритм увлекся абстрактной живописью

- Мы обучали алгоритм, загружая в него данные 15 000 портретов написанных в период с XIV по XX век, - говорит Уго Каселль-Дюпре специалист в области машинного обучения, один из участников проекта. - При создании портрета использовалась генеративно-состязательная сеть (от английского Generative adversarial network, сокращённо GAN). Ее принцип действия основан на соревновании двух нейронных сетей (подробнее об этом см КОМПЕТЕНТНО).

Прямо скажем, шедевр выглядит, мягко говоря, немного незавершенным. Но у «крестных отцов» есть свое объяснение этому. По их мнению, алгоритм увлекся абстрактной живописью, поэтому портретное сходство его особенно не волновало. Французские программисты полагают, что анализируя работы художников на протяжении 7 веков, нейронные сети поняли, что искусство прогрессирует по вполне определенной траектории - от формы к абстракции. И решили, что нужно соответствовать веяниям времени. Тем более в абстрактной живописи больше пространства для самовыражения и новизны.

Тот самый Эдмонд Белами...

Возникает вопрос: кто такой Эдмонд Белами, который удостоился внимания искусственного разума? На самом деле это вымышленный персонаж, названный в честь создателя GAN программиста Яна Гудфеллоу из компании Google. Его фамилия переводится с английского как «хороший друг». Точно так же звучит в переводе с французского словосочетание «belle ami». Впрочем, в распоряжении разработчиков не только портрет Эдмонда Белами, но и его многочисленного «семейства». Дело в том, что участники эксперимента создали для вымышленного персонажа полноценную родословную: она начинается с парадных портретов прадеда и прабабки - графа и графини Белами. Судя по прическам и одеяниям они похожи на современников Короля Солнце - Людовика XIV. Далее следуют их дети - маркизы, бароны, дама в голубом, которая, судя по генеалогическому древу, почему-то является женой кардинала Белами и мамой Эдмонда... В общей сложности насчитывается 11 портретов. Если пустить с молотка всю эту коллекцию, то, учитывая успех Эдмонда, получится приличная сумма. Но программисты пока не делились своими коммерческими планами.

КОМПЕТЕНТНО

Нейросети ставят диагнозы точнее, чем врачи

Прокомментировать итоги интеллектуально-художественных торгов мы попросили заведующего лабораторией нейронных систем и глубокого обучения Московского физико-технического института (МФТИ) Михаила Бурцева:

- Михаил Сергеевич, помогите оценить масштаб события: художественное произведение, созданная искусственным интеллектом, это прорыв, сравнимый с победой программы «Альфа-го» над чемпионом мира? Или нечто другое?

- На самом деле это всего-лишь хороший пиар ход. Во-первых, на мой вкус эта картина является сомнительным художественным достижением. Во-вторых, алгоритм был создан достаточно давно и он может быть использован для более интересных вещей.

- Например?

- Эти алгоритмы хорошо себя зарекомендовали с точки зрения генерации фотореалистичных изображений. Например, известен эксперимент, когда с помощью GAN были созданы реалистичные портреты несуществующих знаменитостей. Вы видели парадокс: незнакомое лицо с узнаваемыми чертами внешности. Так же алгоритм можно использовать для улучшения резкости изображения, когда есть запрос на суперразрешение. За счет искусственного интеллекта вы можете докрутить мелкие детали фотографий до немыслимой четкости. Например, осеннюю листву под ногами у девушки в парке можно сгенерировать до такого разрешения, что будет видна каждая прожилка каждого листа. Неважно, что на настоящей фотографии этого не существует, этот фрагмент будет вымышлен сетью и неотличим от реальности. Кроме того, таким образом можно улучшать качество нечетких и испорченных фотографий.

С помощью алгоритма были созданы эти реалистичные портреты несуществующих знаменитостей.

С помощью алгоритма были созданы эти реалистичные портреты несуществующих знаменитостей.

- Как само изображение появляется на носителе? У нейросети ведь нет ни руки и ног.

- Не знаю, как делали в этом конкретном случае с Эмондом Белами - может быть просто распечатали на принтере. Но помню был проект, где рисовали картину Рубенса, там изображение делалось с помощью робота, который расписывал холст настоящими красками.

- А можете объяснить для массового читателя, что такое генеративно-состязательная сеть.

- Это алгоритм машинного обучения, где одна нейросеть учит другую. У одной сети есть задача синтезировать изображение. Мы загружаем в нее данные и заставляем на их основе делать картинки. А чтобы ее обучить, мы используем другую нейросеть, которая умеет отличает картинки созданные машиной и реальные - например, нарисованные человеком. А дальше включается принцип состязательности: генерирующая сеть вынуждена искать варианты создавать изображения, которые не будут отличаться от работ художников.

- Помимо игры в го есть области деятельности, где искусственный интеллект опередил человека?

- Хорошие результаты есть в распознавании картинок для всяких медицинских приложений. Например, рентгенологические снимки искусственный интеллект распознает лучше человека, следовательно, точнее ставит диагноз. Есть успехи и в распознавании речи. Сейчас нейросеть распознает телефонную речь человека не хуже людей. Это шаг к созданию виртуальных помощников, голосовых ассистентов. Мы в лаборатории занимаемся созданием умных диалоговых систем, но пока еще рано говорить, что они могут поддерживать разговор на уровне живого собеседника. Хотя для рутинных задач - ответы на часто-задаваемые вопросы по телефону, автоматические алгоритмы дают качество сопоставимое с человеком. Но надо взвешивать, что лучше: 10 минут висеть на линии, ожидая оператора, или получить быстрый ответ на типовой вопрос от машины.

- Но как человеку, позвонившему в колл-центр, определить может ли его проблему решить искусственный интеллект или нужен живой оператор?

- Принцип действия таков: голос позвонившего переводится в текст, затем текст подается в специальный классификатор, который распознает - может ли алгоритм на это ответить или нет. Если ответ на этот вопрос у нас есть - он выдается. Если система не уверена, что ответит на вопрос, то он переводится оператору.

ТЕМ ВРЕМЕНЕМ

Нейросеть от Microsoft научилась создавать изображения по текстовому описанию

В будущем создатели планирует обучить её рисовать целые мультфильмы (подробности)


Источник: www.kp.ru

Комментарии: