Video cho thấy A.I. Nghệ thuật được tạo ra có thể làm mê hoặc cả giấc mơ của bạn

Đầu tháng này, nhà đấu giá Christie, đã bán những gì nó nói là tác phẩm nghệ thuật được tạo ra bằng thuật toán đầu tiên được bán bởi một nhà đấu giá lớn. Thẻ giá - gần nửa triệu đô la Mỹ - đã đặt ra một số câu hỏi về nguồn gốc của quyền tác giả, thị trường nghệ thuật bị ám ảnh mới lạ, và, có lẽ quan trọng nhất: tại sao?

Tuy nhiên, những nỗ lực đang được tiến hành để dạy máy móc về nghệ thuật, hay chính xác hơn là về hình ảnh, hầu như không phải là một đóng thế công khai. Từ việc có thể phát hiện tốt hơn các video lừa đảo để thay đổi hồi tố dàn diễn viên của một bộ phim, các nhà khoa học máy tính có một số lý do thực tế để dạy cho máy móc cách tham gia tốt hơn vào thế giới thị giác.

Daniel Heiss là một trong những người đam mê công nghệ như vậy. Nhà phát triển sáng tạo cho Trung tâm nghệ thuật và truyền thông ZKM là người đầu tiên chấp nhận một mạng lưới thần kinh được xuất bản bởi các nhà nghiên cứu NVIDIA vào tháng Tư. Nó được tạo ra để tạo ra hình ảnh của những người nổi tiếng tưởng tượng sau khi đào tạo với hàng ngàn bức ảnh của những người nổi tiếng hiện có. Điều này đã tạo cảm hứng cho Heiss để cắm 50.000 hình ảnh photobooth được thu thập bởi một trong những tác phẩm nghệ thuật tương tác ZKM, để xem A.I của anh ấy thuộc loại nghệ thuật nào. sẽ sản xuất. Trong một cuộc phỏng vấn trực tuyến, anh nói Nghịch đảo kết quả tốt hơn anh tưởng tượng.

Tôi đã thấy sự cong vênh điên rồ của một hình ảnh khuôn mặt thành ba hình ảnh khuôn mặt thành hai hình ảnh khuôn mặt và như vậy. Điều đó tốt hơn nhiều so với tôi từng nghĩ, anh nói. Tôi thậm chí đã cố gắng lọc các hình ảnh để chỉ những hình ảnh có một mặt được sử dụng, nhưng trong khi tôi đang làm việc thì các mẫu được tạo từ bộ dữ liệu chưa được lọc xuất hiện tốt đến mức tôi dừng nó lại.

GAN phát triển dần dần (Karras et al) được đào tạo trên ~ 80.000 bức tranh pic.twitter.com/fkNjw8m2uC

- Gene Kogan (@genekogan) ngày 3 tháng 11 năm 2018

Video Heiss xông đã thu được hơn 23.000 lượt upvote trên Reddit. Ban đầu, anh đã tweet đoạn phim được thấy ở trên vào ngày 4 tháng 11, để đáp lại một cách sử dụng thuật toán NVIDIA NVIDIA khác của nhà lập trình Gene Kogan. Thay vì nuôi những bức ảnh tự sướng của mạng lưới thần kinh, Kogan đã sử dụng khoảng 80.000 bức tranh.

Kogan cũng bị thổi bay với khả năng A.I.iên để tạo ra các khung giống với các phong cách riêng biệt, thay vì chỉ nghiền ngẫm mọi thứ.

Tôi đã rất ngạc nhiên bởi khả năng ghi nhớ rất nhiều tính thẩm mỹ khác nhau mà không quá lộn xộn, anh nói Nghịch đảo. Tôi nghĩ rằng, đó là hiệu ứng của việc có hàng trăm triệu thông số cho đồ chơi.

Cách chúng tôi dạy A.I. để làm cho hình ảnh của riêng mình

Nhóm nghiên cứu NVIDIA, do Tero Karras dẫn đầu, đã sử dụng mạng đối thủ thế hệ, hay GAN, ban đầu được lý thuyết bởi nhà khoa học máy tính quý giá Ian Goodfellow vào năm 2014. Đây là công nghệ cơ bản đằng sau công cụ Google Deep DeepDream tạo ra sóng trên mạng và trực tuyến.

GAN bao gồm hai mạng: trình tạo và phân biệt đối xử. Các chương trình máy tính này cạnh tranh với nhau hàng triệu lần để tinh chỉnh các kỹ năng tạo hình ảnh của họ cho đến khi họ đủ tốt để tạo ra thứ cuối cùng được gọi là deepfakes.

Trình tạo được cho ăn ảnh và bắt đầu thử và mô phỏng chúng tốt nhất có thể. Sau đó, nó hiển thị các bức ảnh gốc và được tạo ra cho người phân biệt đối xử, có nhiệm vụ phân biệt chúng. Càng nhiều thử nghiệm được tiến hành, máy phát điện càng có khả năng tổng hợp hình ảnh tốt hơn và người phân biệt đối xử càng trở nên tốt hơn khi phân biệt chúng. Điều này dẫn đến một số khuôn mặt và bức tranh khá thuyết phục - nhưng hoàn toàn giả mạo.

Làm thế nào công nghệ này có thể giúp các nghệ sĩ

A.I. đã tạo nên tên tuổi của mình trong thế giới nghệ thuật. Ngoài bức chân dung do máy tính tạo ra được bán tại Christie, DeepDream đã tạo ra những cảnh quan trippy kể từ trước khi các tác phẩm sâu là một điều.

Heiss tin rằng các công cụ học máy được tạo ra ngày nay đã chín muồi để được sử dụng bởi các nghệ sĩ, nhưng sử dụng chúng đòi hỏi năng lực kỹ thuật. Đó là lý do tại sao ZKM tổ chức triển lãm Mã mở để truyền cảm hứng hợp tác nhiều hơn giữa lĩnh vực công nghệ và sáng tạo.

Các công cụ hiện đang nổi lên có thể là công cụ rất hữu ích cho các nghệ sĩ nhưng nó rất khó đối với một nghệ sĩ mà không có kiến ​​thức về lập trình và kỹ năng quản trị hệ thống để sử dụng chúng, anh nói. Kết nối này giữa khoa học và nghệ thuật có thể dẫn đến những điều tuyệt vời, nhưng nó cần sự hợp tác theo cả hai hướng.

Các bước lặp đầu tiên của A.I., như Gans, có thể thu hút hàng triệu điểm dữ liệu để xem các mẫu và thậm chí cả hình ảnh con người không bao giờ có thể tự mình tìm ra. Tuy nhiên, tầm nhìn sáng tạo của họ vẫn bị giới hạn bởi những gì con người chọn để cung cấp cho các thuật toán đó dưới dạng dữ liệu thô.

Với con mắt tinh tường về thẩm mỹ và kỹ năng mã hóa, các nghệ sĩ A.I. trong tương lai có thể sử dụng máy học để bắt đầu một thời đại sáng tạo hoàn toàn mới hoặc thổi hồn vào các phong cách nghệ thuật cũ. Nhưng nó sẽ mất rất nhiều dữ liệu để dạy cho các máy móc cách bắt chước sự khéo léo của con người tốt hơn và đưa những gì máy tính phun ra một bước xa hơn.