Table des matières
Quelle est la différence entre l'art et l'artisanat
Comment l'art robotique donne du pouvoir aux artistes d'aujourd'hui
Art pour une diffusion plus large
Donnez vie aux œuvres d'art numériques
Inspirer les artistes du monde réel
Pourquoi les robots ont un impact négatif sur l'art
Copie facile
Licenciement des artisans
Maison Périphériques technologiques IA Les robots peuvent nous aider à re-comprendre l'art

Les robots peuvent nous aider à re-comprendre l'art

May 12, 2023 pm 03:28 PM
人工智能 机器人

Les robots peuvent nous aider à re-comprendre lart

Contrairement aux idées reçues, l'art robotique et d'autres applications de l'IA dans les beaux-arts peuvent aider les artistes à réussir sur le plan créatif et commercial.

On ne peut s’empêcher d’être émerveillé et même dans une certaine mesure effrayé par l’œuvre immortelle de Michel-Ange « David ». Cette peinture originale, située à Florence, en Italie, se démarque pour plusieurs raisons : son cadre massif est plus grand que nature mais étrangement intime et touchant, son choix artistique de représenter David comme un jeune adulte, plutôt qu'une version plus fidèle au livre. des choix artistiques de Goliath en matière de meurtre d'enfants et de la connaissance de ses nombreuses répliques dispersées dans le monde.

Habituellement, la création de tels chefs-d'œuvre est divisée en deux parties. La première consiste à surfer sur le vortex d’inspiration et d’influence et à proposer mentalement un concept original. La deuxième partie consiste à utiliser des outils et des compétences physiques pour concrétiser ce concept.

Un chef-d'œuvre aussi classique nécessite que ces deux parties s'assemblent parfaitement, un processus qui peut prendre des années, voire des décennies, pour se perfectionner. Alors, comment les robots sont-ils entrés dans cet espace libre d'esprit ? Comme nous le verrons, l'art robotique permet aux créateurs d'art d'aujourd'hui et de demain de combiner ces deux parties de l'art et de l'artisanat avec une efficacité surhumaine.

Quelle est la différence entre l'art et l'artisanat

Quand il s'agit des termes art et artisanat, il est facile de se confondre et d'utiliser l'un des termes dans une conversation alors que nous parlons en réalité de l'autre. Même si certains éléments de l’art et de l’artisanat se mélangent, les différences sont facilement perceptibles.

L'art est une forme de travail qui traite de facteurs abstraits tels que le sentiment inné et l'imagination, tandis que l'artisanat concerne davantage les résultats tangibles. Naturellement, la première est donc ouverte et non structurée et, comme on peut l’imaginer, ne prend pas en compte toutes les conséquences et conséquences d’actions spécifiques. Ce dernier ajoute du réalisme à l’équation, avec des aspects tels que les limites, les compétences et l’expertise donnant une forme définitive à l’art original.

En termes simples, l’art et l’artisanat sont tous deux inclus dans le processus créatif de l’artiste. Lorsqu’il est bien réalisé, l’art engage les spectateurs sur le plan émotionnel, tandis que l’artisanat les épate par son talent et sa perfection technique. Contrairement à l’art, la formation continue et l’expérience mènent à la compréhension et éventuellement à la maîtrise de n’importe quel métier.

Par exemple, un artiste imagine une pièce dans son esprit, tandis qu'un artisan qualifié possède le sens technique et la direction qui lui permettent de suivre le plan et de transformer la création en réalité. Et les créateurs, comme ceux qui travaillent dans le domaine des beaux-arts, doivent utiliser ces deux éléments pour donner vie à leur propre imagination.

Comment l'art robotique donne du pouvoir aux artistes d'aujourd'hui

Dans les temps modernes, la technologie a été utilisée pour remodeler l'industrie de l'art. Aujourd’hui, des technologies telles que l’intelligence artificielle, la robotique et la vision par ordinateur se sont développées au point de pouvoir influencer et améliorer de manière décisive les beaux-arts. L’émergence de l’art robotique permet aux créateurs de créer de l’art sans aucun souci, tandis que les machines simplifient les aspects artisanaux, les aidant ainsi à commercialiser leurs créations et à en vivre.

Art pour une diffusion plus large

Entités abstraites qui ne peuvent pas être recréées en un instant. Certains événements, comme la réaction d'un couple au premier cri de leur nouveau-né, l'expression de véritable peur sur le visage d'une personne face à la maladie en phase terminale dont elle est atteinte, et d'autres sont trop réels pour être reproduits. Il en va de même pour les moments d’inspiration artistique. Créer de l’art implique en grande partie de toucher les bonnes cordes émotionnelles au moment parfait. Par conséquent, même le plus grand artiste ne peut pas reproduire de la même manière une œuvre d’art exceptionnelle.

Professional Robot Art implique l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage profond et d’outils de reconnaissance de formes pour trouver les éléments vraiment distinctifs d’une belle œuvre d’art. La reconnaissance de formes permet à l’intelligence artificielle et aux robots de retrouver mathématiquement le rythme de la création de l’œuvre. Bien que ces systèmes manquent de l’émotion impulsive et de l’imagination des artistes, ils compensent cela par la précision et la puissance de calcul des robots.

Il existe des logiciels d'intelligence artificielle et des outils robotiques configurés pour reproduire des chefs-d'œuvre perdus de l'art ancien. En 2018, des chercheurs en IA du MIT ont développé une application basée sur l’IA qui pourrait faire exactement cela. Lorsqu’il a été développé pour la première fois, l’outil pouvait recréer des peintures historiques avec une précision quatre fois supérieure à la technologie de reproduction la plus avancée dont disposaient les chercheurs à l’époque.

Comme tout producteur commercial, les artistes doivent produire des copies originales de leurs œuvres afin de les vendre au plus grand nombre d'acheteurs possible. L’art de la robotique leur permet d’être précis et cohérents.

Donnez vie aux œuvres d'art numériques

Les créateurs peuvent choisir d'enregistrer leurs idées artistiques sur un ordinateur ou dans un document réalisé à la main. Robot Art permet à l'intelligence artificielle et aux robots d'utiliser l'analyse prédictive et d'autres outils cognitifs pour combler les lacunes qui peuvent exister dans la conception originale avant de créer une véritable œuvre d'art.

Il existe des outils et des systèmes qui peuvent transformer les idées qui constituent la base d'une œuvre d'art dans le domaine numérique en toile ou en matériaux du monde réel. Un exemple de cette transformation est le projet AINORN créé par les développeurs d'Art-Supreme. Le projet implique un bras robotique qui scanne les coordonnées d'une peinture numérique avant d'utiliser de la vraie peinture et des pinceaux pour peindre la peinture numérique à l'échelle appropriée sur la toile.

Les outils de génération de langage naturel comme GPT-3 peuvent créer de grandes quantités de texte basées sur des idées de base et des résumés. De même, l’équivalent visuel des outils artistiques robotiques permet aux artistes de créer des idées incomplètes, telles que des compositions musicales incomplètes, à partir desquelles des outils automatisés intelligents peuvent ensuite créer des œuvres d’art.

Inspirer les artistes du monde réel

Comme tout artiste vous le dira, le blocage créatif peut être un réel problème, même pour les créateurs les plus accomplis. Lorsqu'il est difficile de trouver la véritable inspiration, de petites choses comme un simple coup de pinceau ou une idée germinale peuvent servir d'étincelle qui continue d'inspirer la créativité d'un artiste.

Robot Art est tout à fait capable de fournir un tel déclencheur aux créateurs d’art d’aujourd’hui. Pour développer un système d’art robotique capable d’atteindre cet objectif, les développeurs ont alimenté un algorithme d’intelligence artificielle avec des milliers d’images d’entraînement. Les images de formation sont constituées d’œuvres d’art originales et de documents de référence similaires. Fondamentalement, les systèmes robotiques sont rigoureusement configurés afin de pouvoir extraire des facteurs tels que la complexité, l'ambiguïté et la nouveauté dans chaque œuvre d'art magnifique qu'ils produisent.

Les modèles artistiques de robots utilisés pour créer des déclencheurs artistiques se composent généralement de deux algorithmes de réseau neuronal, un pour générer une copie de la peinture et un autre pour évaluer la différence entre l'échantillon d'entrée de l'œuvre d'art et la sortie générée. Afin de conserver l'originalité, Robot Trigger Creator cessera de produire une sortie une fois que l'un de ces facteurs deviendra nul, c'est-à-dire qu'aucune différence ne pourra être trouvée entre l'œuvre originale et le résultat généré. De même, les applications modernes de conception générative peuvent générer des œuvres d’art en fonction des contraintes d’entrée qui leur sont fournies.

En fin de compte, nous pouvons voir dans les applications répertoriées que les outils d'art robotique et l'IA aident les artistes à trouver l'inspiration, à réaliser leur créativité grâce à des déclencheurs et à reproduire des œuvres d'art originales, augmentant ainsi les revenus des artistes exceptionnels.

Pourquoi les robots ont un impact négatif sur l'art

L'automatisation intelligente a son côté positif et peut améliorer l'art de plusieurs manières. Dans le même temps, cela pourrait créer de nouveaux dilemmes pour les créateurs de beaux-arts et les autres personnes impliquées dans ce domaine.

Copie facile

Les capacités de copie de Robot Art Tool permettent aux particuliers de créer facilement des œuvres d'art originales à pirater et à vendre à des acheteurs à leur insu. Les pertes dues au piratage sont difficiles à retracer et peuvent avoir un impact négatif sur les moyens de subsistance des créateurs d'art.

Licenciement des artisans

Dans certains domaines, l'affirmation selon laquelle la technologie rend les gens au chômage peut être exagérée, car la technologie est finalement utilisée pour aider les travailleurs plutôt que de les remplacer complètement, mais elle peut ne pas favoriser l'emploi de vrais artisans, comme cela les rendrait en fait redondants. De plus, les créateurs d’art talentueux peuvent trouver financièrement plus intéressant d’utiliser la technologie plutôt que de recourir à des artisans qualifiés et coûteux pour façonner leur art.

De nos jours, créer un chef-d'œuvre artistique comme le David de Michel-Ange avec une assistance numérique peut être une tâche ardue, mais elle n'est pas entièrement hors de portée avec les derniers outils d'automatisation artistique. Imaginer ce processus créatif a le pouvoir de vous émerveiller. L'art robotique a peut-être quelques problèmes à résoudre, mais il peut ajouter une nouvelle dimension aux beaux-arts d'une manière que les autres technologies ne peuvent pas.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Repo: Comment relancer ses coéquipiers
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
2 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Comment obtenir des graines géantes
1 Il y a quelques mois By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Combien de temps faut-il pour battre Split Fiction?
4 Il y a quelques semaines By DDD

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière

See all articles