ロボットは芸術を再理解するのに役立ちます
一般的な誤解に反して、ロボット アートやその他の美術分野における AI の応用は、アーティストが創造的かつ商業的な成功を収めるのに役立ちます。
ミケランジェロの不朽の作品「ダヴィデ像」には、人は驚かずにはいられず、またある意味では恐怖を感じずにはいられません。イタリアのフィレンツェにあるこのオリジナルの絵画は、いくつかの理由で際立っています。その巨大なフレームは実物よりも大きいですが、不思議なほど親密で感動的です。デヴィッドを若者として描くという芸術的な選択です。ゴリアテの児童殺害という芸術的選択と、それらのレプリカが世界中に非常に多く存在するという知識。
通常、このような傑作の制作は 2 つの部分に分かれます。 1つ目は、インスピレーションと影響力の渦に乗り、頭の中でオリジナルのコンセプトを思いつくことです。 2 番目の部分では、物理的なツールとスキルを使用してこのコンセプトを実現します。
このような古典的な傑作には、これら 2 つの部分が完璧に組み合わされる必要があり、そのプロセスを完成させるには数年、場合によっては数十年かかることもあります。では、ロボットはどのようにしてこの自由な空間に参入したのでしょうか? これから見ていきますが、ロボット アートにより、現在および将来のアート クリエイターは、芸術と工芸のこれら 2 つの部分を非人間的な効率で組み合わせることができます。
アートとクラフトの違いは何ですか
アートとクラフトという用語になると、実際には別の用語について話しているのに、混乱して会話の中でいずれかの用語を使用してしまうことがよくあります。 。芸術と工芸の一部の要素は互いに溶け合っていますが、その違いは簡単に識別できます。
アートは生来の感情や想像力などの抽象的な要素を扱う作品形式ですが、工芸は具体的な結果を重視します。したがって、当然のことながら、前者はオープンで構造化されておらず、ご想像のとおり、特定の行動の結果や結果をすべて考慮しているわけではありません。後者では、境界、スキル、専門知識などの側面が元の芸術に明確な形状を与え、方程式にリアリズムが追加されます。
簡単に言うと、芸術と工芸はどちらもアーティストの創造的なプロセスに含まれます。正しく行われた場合、芸術は鑑賞者を感情的なレベルで魅了し、職人技は才能と技術的な完璧さで鑑賞者を驚かせます。芸術とは異なり、継続的なトレーニングと経験は、あらゆる工芸品の理解と最終的な習得につながります。
たとえば、アーティストは頭の中で作品を想像しますが、熟練した職人は、青写真に従ってその作品に命を吹き込むことができる技術的な洞察力と方向性を持っています。そして、美術分野で働くクリエイターなどのクリエイターは、両方の要素を利用して自分の想像力に命を吹き込む必要があります。
ロボット アートが今日のアーティストに力を与える方法
現代では、テクノロジーを利用してアート業界が再構築されています。今日、人工知能、ロボット工学、コンピューター ビジョンなどのテクノロジーは、美術に決定的な影響を与え、芸術を向上させることができるまでに発展しました。ロボットアートの出現により、クリエイターは何の心配もなくアートを作成できるようになり、機械は工芸的な側面を簡素化し、最終的には創作物を商品化し、それで生計を立てるのに役立ちます。
広く普及するためのアート
すぐには再現できない抽象的な存在。新生児の産声に対する夫婦の反応、末期の病気に直面した人の顔に現れる本物の恐怖の表情など、ある種の出来事は、あまりにも現実的すぎて再現できません。芸術的なインスピレーションの瞬間にも同じことが当てはまります。芸術の創作には、完璧な瞬間に適切な感情の琴線に触れることが主に含まれます。したがって、どんなに偉大な芸術家であっても、優れた芸術作品を同じように再現することはできません。
プロのロボット アートでは、ディープ ラーニング アルゴリズムとパターン認識ツールを使用して、美しい芸術作品の中から本当に特徴的な要素を見つけます。パターン認識により、人工知能とロボットは作品創作のビートを数学的に再現することができます。このようなシステムにはアーティストのような衝動的な感情や想像力が欠けていますが、ロボットの正確さと計算処理能力でそれを補っています。
失われた古代芸術の傑作を複製するように構成された人工知能ソフトウェアやロボット ツールがあります。 2018 年、MIT の AI 研究者は、まさにそれを実現できる AI ベースのアプリを開発しました。最初に開発されたとき、このツールは、当時の研究者が利用できる最先端の複製技術の 4 倍の精度で歴史的絵画を複製することができました。
他の商業プロデューサーと同様に、アーティストは、できるだけ多くの購入者に販売するために、自分の芸術作品のオリジナル コピーを作成する必要があります。ロボット工学の技術により、正確かつ一貫した作業が可能になります。
デジタル アートワークに命を吹き込む
クリエイターは、芸術的なアイデアをコンピューターまたは手作りのドキュメントに記録することを選択できます。 Robot Art を使用すると、人工知能とロボットが予測分析やその他の認知ツールを使用して、真の芸術作品を作成する前に元のデザインに存在する可能性のあるギャップを埋めることができます。
デジタル領域の芸術作品の基礎となるアイデアをキャンバスや現実世界の素材に変換できるツールやシステムがあります。この変革の一例は、Art-Supreme の開発者によって作成された AINORN プロジェクトです。このプロジェクトには、実際のペイントとブラシを使用して適切にスケールされたデジタル ペインティングをキャンバス上にペイントする前に、デジタル ペインティングの座標をスキャンするロボット アームが含まれます。
GPT-3 などの自然言語生成ツールは、基本的なアイデアや要約に基づいて大量のテキストを作成できます。同様に、視覚的にロボット アート ツールに相当するものを使用すると、アーティストは不完全な楽曲などの不完全なアイデアを作成でき、そこからインテリジェントな自動ツールが芸術作品を作成できます。
現実世界のアーティストにインスピレーションを与える
アーティストなら誰しもが言うように、最も熟練したクリエイターにとっても、創造性のブロックは深刻な問題になる可能性があります。本当のインスピレーションが得られにくいときは、単純な筆運びや芽生えレベルのアイデアなどの小さなことが、アーティストの創造性を刺激し続ける火花として機能することがあります。
ロボットアートは、今日のアートクリエーターにそのようなきっかけを提供する能力を十分に備えています。この目標を達成できるロボット アート システムを開発するために、開発者は人工知能アルゴリズムに数千枚のトレーニング画像を供給しました。トレーニング画像は、オリジナルのアートワークと同様の参考資料で構成されます。基本的に、ロボット システムは、ロボット システムが生み出すすべての美しい芸術作品の複雑さ、曖昧さ、新しさなどの要素を抽出できるように厳密に構成されています。
アート トリガーの作成に使用されるロボット アート モデルは、通常 2 つのニューラル ネットワーク アルゴリズムで構成され、1 つは絵画のコピーを生成し、もう 1 つはアートワークの入力サンプルと生成された出力の違いを評価します。独創性を維持するために、Robot Trigger Creator は、これらの要素の 1 つがゼロになると、つまり、元の作業と生成された結果の間に差異が見つからなくなると、出力の生成を停止します。同様に、最新のジェネレーティブ デザイン アプリケーションは、提供された入力制約に基づいてアートワークを生成できます。
最終的に、リストに挙げたアプリケーションから、ロボット アート ツールと AI がアーティストのインスピレーションの発見、トリガーによる創造性の実現、オリジナル アートの複製を支援し、優れたアーティストの収入を増加させることがわかります。
ロボットが芸術に悪影響を与える理由
インテリジェントな自動化にはプラスの側面があり、さまざまな方法で芸術を改善できます。同時に、美術クリエイターやこの分野に携わる人々に新たなジレンマを引き起こす可能性があります。
簡単コピー
ロボット アート ツールのコピー機能により、個人がオリジナルのアート作品を簡単に作成し、知らないうちに海賊版や購入者に販売することができます。著作権侵害による損失は追跡が難しく、アートクリエイターの生活に悪影響を与える可能性があります。
職人の余剰数
一部の分野では、テクノロジーが人々を失業させるという表現は誇張されているかもしれません。テクノロジーは最終的には労働者を完全に置き換えるのではなく、労働者を支援するために使用されるからですが、有害である可能性があります。真の職人の雇用は実際に余剰人員になってしまうため、やめるべきだ。さらに、才能のあるアートクリエーターは、自分のアートを形作るために高価な熟練した職人よりもテクノロジーを使用する方が経済的に魅力的であると感じるかもしれません。
この時代において、デジタル支援を利用してミケランジェロのダビデ像のような芸術の傑作を作成することは困難な作業になる可能性がありますが、最新のアート自動化ツールを使用すれば完全に不可能というわけではありません。この創造的なプロセスを想像すると、畏敬の念で満たされる力があります。ロボット アートには解決すべき問題がいくつかあるかもしれませんが、他のテクノロジーではできない方法で、美術作品に新しい次元を加えることができます。
以上がロボットは芸術を再理解するのに役立ちますの詳細内容です。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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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。

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。

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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