人工知能によって作成されたアート作品が賞を受賞し、論争を巻き起こす
ジェイソン・アレンは、コロラド博覧会アートコンペティションの「デジタルアート/デジタル操作写真」部門にエントリーし、アート作品「スペースオペラ」を提出しましたが、その作品はMidjourneyと呼ばれるテキストから画像へのAIジェネレーターを使用して作成されました。
以前、アレン氏の受賞について説明した投稿が拡散しました。この投稿は大きな反響を呼び、特に国民のほとんどがテキストから画像への AI ジェネレーターがどのように機能するかを知らないため、多くのユーザーがアレン氏が記事を投稿することでだまされていたと主張した。しかし、アレンは自分の行為を擁護した。
「人工知能のアートワークを使って自分の考えを表現したい」と彼はメディアに語った。 「自分がやってしまったような気分です。それについては謝りません。」
テキストから画像への人工知能システムは、何十億もの画像とテキストの説明のペアでトレーニングされ、それらから視覚的なパターンをマイニングします。ユーザーはプロンプトと呼ばれるテキストによる説明をユーザーに提供し、ソフトウェアはトレーニング データに基づいて説明に一致する画像を生成します。
これらのシステムは、以前は OpenAI や Google などの資金豊富なテクノロジー企業の独占的な領域でしたが、ここ数カ月でますますアクセスしやすくなりました。アレンが使用しているシステムは、Midjourney と呼ばれ、最も人気のあるシステムの 1 つであり、その詳細な美しさで知られており、多くの場合、現代のデジタル アート スタイルを模倣しています。 Midjourney 自体は Discord サーバー経由でアクセスでき、ユーザーは自分のアートワークを披露し、成果物を改善する方法についてのヒントを交換します。
しかし、アレンの勝利に対する反応はまちまちで、審査員を欺いたと非難する人も多かった。アレンの受賞についての説明から、番組の審査員は作品がどのように制作されたのかを十分に認識していなかったように思われる。アレン氏はMidjourney Discordで、このアートワークの「説明には、私がMidjourneyを通じてそれらを作成したことが明確に記載されている」と書いたが、別のユーザーがこのソフトウェアが何をするのか説明するかと尋ねると、Allen氏は「Midjourneyとは何か説明すべきでしょうか?」と答えた。
アレン氏は、この作品は「人工知能ツールで作成されたデジタルアート」であり、ミッドジャーニーについて説明する必要はない、とショーの参加者に伝えてきたと述べました。デジタルアーティストがAdobe Illustratorの仕組みを説明する必要がないのと同じです。 。彼はまた、画像の作成に費やした努力を強調し、「私はプロンプトを作成し、微調整に数週間を費やし、すべての画像を厳選しました」と付け加え、PS編集が作業の「少なくとも10%」を占めると付け加えました。 このカテゴリーの競技規則には、「創造的または表現的プロセスの一部としてデジタル技術を使用する芸術的実践」のみが記載されています。 彼の行動が公正だったかどうかについて誰もが議論しています。ユーザーは絵の美しさとアレンの創造的スキルを賞賛しましたが、多くの人は彼が自分の創造的なプロセスについてもっと率直であるべきだったと感じました。あるユーザーは、「もっとよく知っていれば、ほとんどの普通の人はAI写真を選んで賞を獲得するとは思わない」と述べ、また別のユーザーは、アレン氏の主張は誠実ではなく、番組の審査員に彼が何者であるかを全く理解してもらえなかったであろうと述べた。そうすれば、彼は競争することを許可されないでしょう。別のユーザーは「AIアートのカテゴリがあれば、それを祝福するだろう」と書いた。 「彼がテキスト画像生成ツールを使用していることを審査員が知っていたら、彼を勝者に選ばなかったでしょう。」 しかし、一部の人々は、審査員が Google 検索 Midjourney に参加するべきだとして、より支持的な意見を述べています。 Google でその仕組みを確認したり、Midjourney が Photoshop や Illustrator のような単なるデジタル アート ツールであることを指摘したりしてください。このアート作品はまさに「デジタル アート/デジタル加工写真」カテゴリに分類されます。 ソーシャルメディアでは、アレンの勝利に対する反応の一部はより極端なものでした。あるユーザーは「私たちは目の前で芸術の死が展開するのを見ている」と述べ、また別のユーザーは芸術作品が現在「できるだけ安く、できるだけ早く生産され、無限の送信速度によってマイクロ秒単位で消費されるジャンクになっている」と嘆いた。 」、「私たちは芸術の死が目の前で起こるのを見ています。」 人工知能によるテキストから画像への生成ツールの台頭は始まったばかりですが、これらのプログラムはすでに芸術の性質、これらのソフトウェアがアーティストの生活に脅威を与えるかどうか、そしてその動機について激しい議論を巻き起こしています。これらのシステムの作成の背後にある企業が、これらのプログラムのトレーニングに使用された作品の著作権を所有しているかどうか。以上が人工知能によって作成されたアート作品が賞を受賞し、論争を巻き起こすの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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