Roboter können uns helfen, Kunst neu zu verstehen
Entgegen weit verbreiteter Missverständnisse können Roboterkunst und andere Anwendungen von KI in der bildenden Kunst Künstlern zu kreativem und kommerziellem Erfolg verhelfen.
Man kann nicht anders, als von Michelangelos unsterblichem Werk „David“ erstaunt und sogar ein wenig erschrocken zu sein. Dieses Originalgemälde, das sich in Florenz, Italien, befindet, zeichnet sich aus mehreren Gründen aus: Sein massiver Rahmen ist überlebensgroß und dennoch seltsam intim und berührend, seine künstlerische Entscheidung, David als jungen Erwachsenen darzustellen, und nicht in einer eher strikten Version von Goliaths kindermörderischen künstlerischen Entscheidungen und Kenntnis seiner zahlreichen Nachbildungen, die über die ganze Welt verstreut sind.
Normalerweise gliedert sich die Entstehung solcher Meisterwerke in zwei Teile. Die erste besteht darin, auf dem Strudel der Inspiration und des Einflusses zu reiten und im Geiste ein originelles Konzept zu entwickeln. Im zweiten Teil geht es darum, dieses Konzept mit physischen Werkzeugen und Fähigkeiten zum Leben zu erwecken.
Ein so klassisches Meisterwerk wie dieses erfordert, dass diese beiden Teile perfekt zusammenpassen, ein Prozess, der Jahre, sogar Jahrzehnte dauern kann, bis er perfektioniert ist. Wie gelangten Roboter also in diesen freigeistigen Raum? Wie wir sehen werden, ermöglicht die Roboterkunst heutigen und zukünftigen Kunstschaffenden, diese beiden Teile von Kunst und Handwerk mit unmenschlicher Effizienz zu verbinden.
Was ist der Unterschied zwischen Kunst und Handwerk?
Wenn es um die Begriffe Kunst und Handwerk geht, kommt man leicht durcheinander und verwendet im Gespräch einen der Begriffe, wenn wir eigentlich über den anderen sprechen. Während einige Elemente von Kunst und Handwerk miteinander verschmelzen, sind die Unterschiede leicht zu erkennen.
Kunst ist eine Arbeitsform, die sich mit abstrakten Faktoren wie angeborenem Gefühl und Vorstellungskraft beschäftigt, während es beim Handwerk eher um greifbare Ergebnisse geht. Ersteres ist daher naturgemäß offen und unstrukturiert und berücksichtigt, wie man sich vorstellen kann, nicht alle Konsequenzen und Konsequenzen konkreter Handlungen. Letzteres verleiht der Gleichung Realismus, wobei Aspekte wie Grenzen, Fähigkeiten und Fachwissen der Originalkunst eine eindeutige Form verleihen.
Einfach ausgedrückt: Kunst und Handwerk sind beide Teil des kreativen Prozesses des Künstlers. Wenn Kunst richtig gemacht wird, fesselt sie den Betrachter auf emotionaler Ebene, während Handwerkskunst ihn mit Talent und technischer Perfektion begeistert. Im Gegensatz zur Kunst führen kontinuierliche Ausbildung und Erfahrung zum Verständnis und schließlich zur Beherrschung jedes Handwerks.
Zum Beispiel stellt sich ein Künstler ein Stück im Kopf vor, während ein erfahrener Handwerker über den technischen Scharfsinn und die Anleitung verfügt, die es ihm ermöglicht, dem Bauplan zu folgen und die Kreation in die Realität umzusetzen. Und Kreative, beispielsweise diejenigen, die in der bildenden Kunst tätig sind, müssen beide Elemente nutzen, um ihre eigenen Vorstellungen zum Leben zu erwecken.
Wie Roboterkunst die Künstler von heute stärkt
In der Neuzeit wurde Technologie eingesetzt, um die Kunstindustrie neu zu gestalten. Heute sind Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotik und Computer Vision so weit entwickelt, dass sie die bildende Kunst entscheidend beeinflussen und verbessern können. Das Aufkommen der Roboterkunst ermöglicht es Künstlern, ohne Sorgen Kunst zu schaffen, während Maschinen die handwerklichen Aspekte vereinfachen und ihnen letztendlich dabei helfen, ihre Kreationen zu kommerzialisieren und davon zu leben.
Kunst für eine breitere Verbreitung
Abstrakte Einheiten, die nicht sofort wiederhergestellt werden können. Bestimmte Ereignisse, wie die Reaktion eines Paares auf den ersten Schrei ihres Neugeborenen, der Ausdruck echter Angst im Gesicht einer Person angesichts ihrer unheilbaren Krankheit und andere, sind zu real, um sie nachzubilden. Das Gleiche gilt für Momente künstlerischer Inspiration. Beim Schaffen von Kunst geht es vor allem darum, im perfekten Moment die richtigen emotionalen Töne zu treffen. Daher kann selbst der größte Künstler ein herausragendes Kunstwerk nicht auf ähnliche Weise reproduzieren.
Professionelle Roboterkunst beinhaltet den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen und Mustererkennungstools, um die wirklich charakteristischen Elemente in einem schönen Kunstwerk zu finden. Mithilfe der Mustererkennung können künstliche Intelligenz und Roboter den Takt der Entstehung eines Werks mathematisch nachvollziehen. Während es solchen Systemen an der impulsiven Emotionalität und Vorstellungskraft von Künstlern mangelt, machen sie dies durch die Präzision und Zahlenverarbeitungskraft von Robotern wett.
Es gibt Software für künstliche Intelligenz und Roboterwerkzeuge, die so konfiguriert sind, dass sie verlorene Meisterwerke antiker Kunst nachbilden. Im Jahr 2018 entwickelten KI-Forscher am MIT eine KI-basierte App, die genau das tun könnte. Als es erstmals entwickelt wurde, konnte das Tool historische Gemälde mit einer Genauigkeit nachbilden, die viermal höher war als die fortschrittlichste Reproduktionstechnologie, die den Forschern damals zur Verfügung stand.
Wie jeder kommerzielle Produzent müssen Künstler Originalkopien ihrer Kunstwerke herstellen, um sie an möglichst viele Käufer verkaufen zu können. Die Kunst der Robotik ermöglicht es ihnen, präzise und konsistent zu sein.
Erwecken Sie digitale Kunstwerke zum Leben
Künstler können wählen, ob sie ihre künstlerischen Ideen auf einem Computer oder in einem handgefertigten Dokument festhalten möchten. Robot Art ermöglicht es künstlicher Intelligenz und Robotern, prädiktive Analysen und andere kognitive Tools zu nutzen, um möglicherweise vorhandene Lücken im ursprünglichen Design zu schließen, bevor ein echtes Kunstwerk entsteht.
Es gibt Werkzeuge und Systeme, die die Ideen, die die Grundlage eines Kunstwerks im digitalen Bereich bilden, in Leinwand oder reale Materialien umwandeln können. Ein Beispiel für diese Transformation ist das von den Entwicklern von Art-Supreme erstellte AINORN-Projekt. Bei dem Projekt handelt es sich um einen Roboterarm, der die Koordinaten eines digitalen Gemäldes scannt, bevor er mit echter Farbe und Pinseln das entsprechend skalierte digitale Gemälde auf die Leinwand malt.
Tools zur Generierung natürlicher Sprache wie GPT-3 können große Textmengen basierend auf grundlegenden Ideen und Zusammenfassungen erstellen. Ebenso haben Roboter-Kunstwerkzeuge ein visuelles Äquivalent, das es Künstlern ermöglicht, unvollständige Ideen, wie beispielsweise unvollständige Musikkompositionen, zu schaffen, aus denen dann intelligente automatisierte Werkzeuge Kunstwerke schaffen können.
Inspirierende echte Künstler
Wie Ihnen jeder Künstler sagen wird, kann eine kreative Blockade selbst für die versiertesten Künstler ein echtes Problem sein. Wenn wahre Inspiration schwer zu finden ist, können kleine Dinge wie ein einfacher Pinselstrich oder eine keimende Idee als Funke dienen, der die Kreativität eines Künstlers weiter anregt.
Robot Art ist durchaus in der Lage, den heutigen Kunstschaffenden einen solchen Auslöser zu bieten. Um ein Roboterkunstsystem zu entwickeln, das dieses Ziel erreichen könnte, haben Entwickler einen Algorithmus für künstliche Intelligenz mit Tausenden von Trainingsbildern gefüttert. Schulungsbilder bestehen aus Originalvorlagen und ähnlichen Referenzmaterialien. Grundsätzlich sind Robotersysteme streng so konfiguriert, dass sie Faktoren wie Komplexität, Mehrdeutigkeit und Neuheit in jedes schöne Kunstwerk, das sie produzieren, extrahieren können.
Roboterkunstmodelle, die zum Erstellen von Kunstauslösern verwendet werden, bestehen typischerweise aus zwei neuronalen Netzwerkalgorithmen, einem zum Generieren einer Kopie des Gemäldes und einem anderen zum Auswerten des Unterschieds zwischen der Eingabeprobe des Kunstwerks und der generierten Ausgabe. Um die Originalität aufrechtzuerhalten, stoppt Robot Trigger Creator die Ausgabe, sobald einer dieser Faktoren auf Null geht, d. h. es kann kein Unterschied zwischen der ursprünglichen Arbeit und dem generierten Ergebnis festgestellt werden. In ähnlicher Weise können moderne generative Designanwendungen Grafiken basierend auf den ihnen bereitgestellten Eingabebeschränkungen generieren.
Letztendlich können wir anhand der aufgeführten Apps erkennen, dass Roboter-Kunstwerkzeuge und KI Künstlern dabei helfen, Inspiration zu finden, ihre Kreativität durch Auslöser zu verwirklichen und Originalkunst zu reproduzieren, wodurch das Einkommen herausragender Künstler gesteigert wird.
Warum Roboter einen negativen Einfluss auf die Kunst haben
Intelligente Automatisierung hat ihre positiven Seiten und kann die Kunst in vielerlei Hinsicht verbessern. Gleichzeitig könnte es zu neuen Dilemmata für Kunstschaffende und andere auf diesem Gebiet Tätige führen.
Einfaches Kopieren
Die Kopierfunktionen des Robot Art Tool machen es Einzelpersonen leicht, Originalkunstwerke zu erstellen, die raubkopiert und ohne ihr Wissen an Käufer verkauft werden können. Verluste durch Piraterie sind schwer nachzuvollziehen und können sich negativ auf die Lebensgrundlage von Kunstschaffenden auswirken.
Entlassung von Handwerkern
In einigen Bereichen ist die Aussage, dass Technologie Menschen arbeitslos macht, möglicherweise übertrieben, da Technologie letztendlich dazu dient, Arbeitskräfte zu unterstützen und nicht, sie vollständig zu ersetzen, aber sie ist möglicherweise nicht förderlich für die Beschäftigung echter Handwerker, wie z es würde sie tatsächlich überflüssig machen. Darüber hinaus könnte es für talentierte Kunstschaffende finanziell attraktiver sein, bei der Gestaltung ihrer Kunst auf Technologie zurückzugreifen, anstatt auf teure, qualifizierte Handwerker zurückgreifen zu müssen.
Heutzutage kann die Schaffung eines künstlerischen Meisterwerks wie Michelangelos David mit digitaler Unterstützung eine gewaltige Aufgabe sein, aber mit den neuesten Kunstautomatisierungstools ist sie nicht ganz außer Reichweite. Die Vorstellung dieses kreativen Prozesses kann Sie mit Ehrfurcht erfüllen. Bei der Roboterkunst gibt es vielleicht noch einige Probleme zu lösen, aber sie kann der bildenden Kunst eine neue Dimension verleihen, wie es andere Technologien nicht können.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonRoboter können uns helfen, Kunst neu zu verstehen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht

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