Tarkan Ahde Vefa Albümü 2016
İçindekiler:
- A.I.'yi Nasıl Öğretiyoruz? Kendi Resimlerini Yapmak
- Bu Teknoloji Sanatçılara Nasıl Yardımcı Olabilir?
Bu ayın başlarında, müzayede evi Christie’nin, büyük bir müzayede evi tarafından satılan, algoritmik olarak üretilmiş ilk sanat eseri olduğunu söylediği şeyi sattı. Fiyat etiketi - yaklaşık yarım milyon Amerikan doları - yazarlığın kökenleri, yenilik takıntılı sanat piyasası ve belki de en önemlisi: neden?
Ve yine de sanatla ilgili makinalara, ya da daha kesin olarak imgelerle ilgili ders verme çabaları, tanıtım amaçlı bir tanıtım hareketi değildir. Aldatıcı videoları daha iyi tespit etmekten filmin oyuncu kadrosunu geriye dönük olarak değiştirmeye kadar bilgisayar bilimcileri, makinelere görsel dünyayla daha iyi ilişki kurmayı öğretmek için çeşitli pratik nedenlere sahiptir.
Daniel Heiss böyle bir teknoloji meraklısıdır. ZKM Sanat ve Medya Merkezi'nin yaratıcı geliştiricisi, Nisan ayında NVIDIA araştırmacıları tarafından yayınlanan bir sinir ağının ilk uygulayıcısıydı. Binlerce ünlü fotoğrafçı ile eğitimden sonra hayali ünlülerin resimlerini üretmek için yaratıldı. Bu, Heiss'e, ZKM’nin interaktif sanat enstalasyonlarından biri tarafından toplanan 50.000 fotograf görüntüsünü yerleştirmesi için ilham verdi. üretecekti. Bir çevrimiçi röportajda, o söyler Ters sonuçlar tahmin ettiğinden daha iyiydi.
“Bir yüz imgesinin üç yüz imgesine, iki yüz imgesine çılgınca çarpılmasını gördüm. Bu düşündüğümden çok daha iyiydi ”dedi. “Görüntüleri yalnızca tek yüzlü görüntüler kullanılacak şekilde filtrelemeye bile çalıştım, ancak üzerinde çalışırken filtrelenmemiş veri setinden üretilen örneklerin ortaya çıkması o kadar iyi çıktı ki” dedi.
aşamalı olarak yetiştirilen GAN (Karras ve diğerleri), ~ 80.000 resimlerde eğitim gördü pic.twitter.com/fkNjw8m2uC
- Gene Kogan (@genekogan) 3 Kasım 2018
Heiss’in videosu Reddit’te 23.000’den fazla oy topladı. NVIDIA’nın algoritmasının başka bir üçüncül kullanımına yanıt olarak, programcı Gene Kogan tarafından 4 Kasım’da görülen görüntüleri tweetledi. Sinir ağı özçekimlerini beslemek yerine, Kogan yaklaşık 80.000 tablo kullandı.
Kogan, ayrıca A.I.'nin sadece her şeyi karıştırmak yerine, farklı stillere benzeyen çerçeveler oluşturma becerisiyle de havaya uçurulmuştu.
“Çok fazla farklı estetiği ezberlemeye kabiliyetinden şaşırdım” dedi. Ters. “Bunun için birkaç yüz milyon parametrenin kullanılmasının etkisi olduğunu düşünüyorum.”
A.I.'yi Nasıl Öğretiyoruz? Kendi Resimlerini Yapmak
Tero Karras liderliğindeki NVIDIA araştırma ekibi, 2014 yılında saygın bilgisayar bilimcisi Ian Goodfellow tarafından teorik olarak üretilen ve çok sayıdaki bilgisayar bilimcisi Ian Goodfellow tarafından teorik olarak kullanılan GAN'ı kullandı. Bu, Google'ın sahada ve çevrimiçi olarak dalga oluşturan DeepDream aracının arkasındaki temel teknolojiydi.
GAN iki ağdan oluşur: jeneratör ve ayrımcı. Bu bilgisayar programları, görüntü oluşturma becerilerini geliştirmek için nihayetinde milyonlarca kez birbirleriyle rekabet ederek sonunda derin derinler olarak bilinen şeyi yaratacak kadar iyiler.
Jeneratör fotoğraflarla beslenir ve bunları mümkün olan en iyi şekilde denemeye ve taklit etmeye başlar. Daha sonra orijinal ve üretilen resimleri, işlerini ayrı tutması gereken ayrımcıya gösterir. Ne kadar fazla deneme yapılırsa, jeneratör görüntü sentezlemesinde o kadar iyi olur ve ayrımcı onları birbirinden ayırmada o kadar iyi olur. Bu, bazı oldukça inandırıcı - ancak tamamen sahte - yüzler ve resimlerle sonuçlanır.
Bu Teknoloji Sanatçılara Nasıl Yardımcı Olabilir?
A. I. zaten sanat dünyasında bir isim yapmış. Christie’lerde satışa sunulan bilgisayar tarafından oluşturulan portreye ek olarak, DeepDream, derin sahiller bir şey olmadığından beri trippy manzaralar yaratıyor.
Heiss, bugün yaratılan makine öğrenme araçlarının sanatçılar tarafından kullanılmak için olgunlaştığına inanıyor, ancak bunları kullanmak teknik yetenek gerektiriyor. ZKM'nin Açık Kodlara ev sahipliği yapmasının nedeni, teknoloji ve yaratıcı sektör arasında daha fazla işbirliğine ilham vermek.
“Şu anda ortaya çıkan araçlar, sanatçılar için çok yararlı araçlar olabilir, ancak programlama ve sistem yönetimi becerilerini kullanma konusunda bilgisi olmayan bir sanatçı için bunları kullanmak zor” dedi. “Bilim ve sanat arasındaki bu bağlantı harika şeylere yol açabilir, ancak her iki yönde de işbirliğine ihtiyacı var.”
GANS gibi, A.I.'nin erken dönemindeki yenilikleri, kalıpları görmek için milyonlarca veri noktasını emebiliyor, hatta görüntüler bile kendi başlarına asla çözemediler. Ancak, yaratıcı vizyonları hala insanların bu algoritmaları ham veri olarak vermeyi tercih ettiği şeylerle sınırlıdır.
Estetik ve kodlama becerilerine keskin bir bakış açısıyla, geleceğin A.I. kullanan sanatçıları, yeni bir yaratıcılık çağı başlatmak veya daha eski sanat tarzlarına hayat vermek için makine öğrenmesini kullanabilir. Ancak, makinelere insanın yaratıcılığını nasıl daha iyi taklit edebileceğini ve bilgisayarın bir adım öteye attığı şeyi almayı öğretmek çok fazla veri alacaktır.
Eşit Büyüklükteki Depremler Neden Drama Ücretsiz - veya Ölümcül Olabilir?
En büyük depremleri duymamış olabilirsiniz. Büyüklüklerine rağmen, bu rakam her zaman yüksek kaza oranlarıyla ilişkili değildir. Bir depremin etkisi, tsunamiler yıkıcı olabileceğinden, nüfusun ve altyapısının ve suya olan mesafenin hazırlıklı olmasına bağlıdır.
A. I. Oluşturulan tatil tezahürat Noel hayallerinizi perili etmek için burada
Yapay zekanın binlerce dolara satılan bir sanat eseri yarattığından, sinir ağlarının klişe filmleri, jingle'ları ve tatilleri tanımlayan görüntüleri yeniden yaratabilmesi gerektiğini düşünürdüm. Ama sonuçta A.I. üretilen yuletid glee aslında oldukça korkunç.
Neden A.I. Tarafından Oluşturulan Resimler Henüz Sanatçıları Değiştiremiyor
Google Dubleks'ten özerk arabalara, A.I. hayatın birçok yönüne sızdı. Peki ya sanat? Bu ay, Christie's ilk A.I. "Edmond Belamy'nin Portresi" adlı sanat. Ahmed Elgammal, sanatçıların, A.I.