로봇은 우리가 예술을 다시 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다
대중적인 오해와는 달리, 로봇 예술과 미술 분야의 기타 AI 적용은 예술가들이 창의적이고 상업적인 성공을 거두는 데 도움이 될 수 있습니다.
미켈란젤로의 불멸의 작품 “다비드”를 보면 놀라지 않을 수 없고, 어느 정도 겁이 나기도 합니다. 이탈리아 피렌체에 위치한 이 원본 그림은 여러 가지 이유로 눈에 띕니다. 그 거대한 프레임은 실물보다 크지만 묘하게 친밀하고 감동적이며, 데이비드를 젊은 성인으로 묘사하기 위한 예술적 선택입니다. 골리앗의 아동 살해 예술적 선택과 전 세계에 흩어져 있는 수많은 복제품에 대한 지식.
보통 이러한 걸작의 창작은 두 부분으로 나누어집니다. 첫 번째는 영감과 영향력의 소용돌이를 타고 정신적으로 독창적인 컨셉을 생각해내는 것입니다. 두 번째 부분은 물리적 도구와 기술을 사용하여 이 개념을 실현하는 것입니다.
이렇게 고전적인 걸작은 이 두 부분이 완벽하게 결합되어야 하며, 완벽해지는 데 수년, 심지어 수십 년이 걸릴 수 있는 과정이 필요합니다. 그렇다면 로봇은 어떻게 이 자유분방한 공간에 들어왔을까요? 앞으로 살펴보겠지만, 로봇 예술은 오늘날과 미래의 예술 창작자들이 예술과 공예의 두 부분을 비인간적인 효율성으로 결합할 수 있게 해줍니다.
예술과 공예의 차이점은 무엇인가요
예술과 공예라는 용어의 경우, 실제로 다른 용어에 관해 이야기할 때 혼동을 일으키고 대화에서 용어 중 하나를 사용하기 쉽습니다. 예술과 공예의 일부 요소는 서로 혼합되어 있지만 차이점은 쉽게 식별할 수 있습니다.
예술은 타고난 감정, 상상력 등 추상적인 요소를 다루는 작업의 한 형태인 반면, 공예는 가시적인 결과에 더 중점을 둡니다. 따라서 당연히 전자는 개방적이고 구조화되지 않았으며 상상할 수 있듯이 특정 행동의 모든 결과와 결과를 고려하지 않습니다. 후자는 원본 예술에 명확한 형태를 부여하는 경계, 기술 및 전문 지식과 같은 측면을 통해 방정식에 현실감을 더합니다.
간단히 말하면 예술과 공예는 모두 예술가의 창작 과정에 포함됩니다. 올바르게 수행되면 예술은 감정적 수준에서 시청자의 관심을 끄는 반면, 장인 정신은 재능과 기술적 완벽함으로 시청자를 놀라게 합니다. 예술과 달리 지속적인 훈련과 경험은 모든 기술에 대한 이해와 궁극적인 숙달로 이어집니다.
예를 들어, 예술가는 마음속으로 작품을 상상하지만, 숙련된 장인은 청사진을 따르고 창작물을 현실로 만들 수 있는 기술적 통찰력과 방향성을 가지고 있습니다. 그리고 미술 분야에 종사하는 창작자들은 자신의 상상을 현실로 구현하기 위해 두 가지 요소를 모두 활용해야 합니다.
로봇 예술이 오늘날의 예술가에게 힘을 실어주는 방법
현대에는 기술이 예술 산업을 재편하는 데 사용되었습니다. 오늘날 인공지능, 로봇공학, 컴퓨터 비전과 같은 기술은 미술에 결정적인 영향을 미치고 향상시킬 수 있는 수준으로 발전했습니다. 로봇 예술의 출현으로 창작자들은 걱정 없이 예술 작품을 창작할 수 있게 되었고, 기계는 공예 측면을 단순화하여 궁극적으로 창작물을 상품화하고 이를 통해 생계를 꾸릴 수 있게 되었습니다.
더 넓은 보급을 위한 예술
한 순간에 재현할 수 없는 추상적인 존재. 신생아의 첫 울음소리에 대한 부부의 반응, 불치병에 직면했을 때 사람의 얼굴에 나타나는 진정한 두려움의 표정 등 특정 사건은 너무 현실적이어서 재현할 수 없습니다. 예술적 영감을 받는 순간에도 마찬가지입니다. 예술을 창조하는 것은 완벽한 순간에 올바른 감정의 화음을 치는 것과 관련이 있습니다. 그러므로 아무리 위대한 예술가라도 뛰어난 예술 작품을 비슷한 방식으로 재현할 수는 없습니다.
전문 로봇 예술에는 딥 러닝 알고리즘과 패턴 인식 도구를 사용하여 아름다운 예술 작품에서 진정으로 독특한 요소를 찾는 것이 포함됩니다. 패턴 인식을 통해 인공 지능과 로봇은 작품 창작의 비트를 수학적으로 다시 포착할 수 있습니다. 이러한 시스템은 예술가의 충동적인 감정과 상상력이 부족하지만 로봇의 정확성과 숫자 계산 능력으로 이를 보완합니다.
잃어버린 고대 예술의 걸작을 복제하도록 구성된 인공 지능 소프트웨어와 로봇 도구가 있습니다. 2018년 MIT의 AI 연구원들은 이를 수행할 수 있는 AI 기반 앱을 개발했습니다. 처음 개발되었을 때 이 도구는 당시 연구자들이 사용할 수 있었던 가장 진보된 복제 기술보다 4배 더 높은 정확도로 역사적인 그림을 재현할 수 있었습니다.
모든 상업 제작자와 마찬가지로 예술가는 가능한 한 많은 구매자에게 판매하기 위해 자신의 미술품 원본을 제작해야 합니다. 로봇 공학 기술을 통해 로봇은 정확하고 일관성 있게 작업할 수 있습니다.
디지털 예술작품에 생기를 불어넣으세요
크리에이터는 자신의 예술적 아이디어를 컴퓨터에 기록할지 아니면 손으로 만든 문서에 기록할지 선택할 수 있습니다. Robot Art를 사용하면 인공 지능과 로봇이 예측 분석 및 기타 인지 도구를 사용하여 실제 예술 작품을 만들기 전에 원래 디자인에 존재할 수 있는 격차를 메울 수 있습니다.
디지털 영역에서 예술 작품의 기반이 되는 아이디어를 캔버스나 실제 자료로 변환할 수 있는 도구와 시스템이 있습니다. 이러한 변화의 예로는 Art-Supreme 개발자가 만든 AINORN 프로젝트가 있습니다. 이 프로젝트에는 실제 페인트와 브러시를 사용하여 캔버스에 적절하게 크기가 조정된 디지털 그림을 그리기 전에 디지털 그림의 좌표를 스캔하는 로봇 팔이 포함됩니다.
GPT-3과 같은 자연어 생성 도구는 기본 아이디어와 요약을 기반으로 대량의 텍스트를 생성할 수 있습니다. 마찬가지로, 로봇 예술 도구와 시각적으로 동등한 기능을 통해 예술가는 불완전한 음악 작곡과 같은 불완전한 아이디어를 만들 수 있으며, 이를 통해 지능적인 자동화 도구를 통해 예술 작품을 만들 수 있습니다.
Inspiring Real World Artists
아티스트라면 누구나 말하겠지만 가장 뛰어난 창작자에게도 창작의 블록은 실질적인 문제가 될 수 있습니다. 진정한 영감을 얻기 어려울 때, 단순한 붓놀림이나 세균 수준의 아이디어와 같은 작은 것들은 예술가의 창의성에 지속적으로 영감을 주는 불꽃이 될 수 있습니다.
로봇 아트는 오늘날의 예술 창작자들에게 그러한 계기를 충분히 제공할 수 있습니다. 이 목표를 달성할 수 있는 로봇 예술 시스템을 개발하기 위해 개발자는 수천 개의 훈련 이미지를 인공 지능 알고리즘에 공급했습니다. 훈련 이미지는 원본 아트워크와 유사한 참조 자료로 구성됩니다. 기본적으로 로봇 시스템은 자신이 제작하는 모든 아름다운 예술 작품에서 복잡성, 모호함, 참신함과 같은 요소를 추출할 수 있도록 엄격하게 구성됩니다.
아트 트리거를 만드는 데 사용되는 로봇 아트 모델은 일반적으로 두 개의 신경망 알고리즘으로 구성됩니다. 하나는 그림의 복사본을 생성하고 다른 하나는 아트웍의 입력 샘플과 생성된 출력 간의 차이를 평가합니다. 독창성을 유지하기 위해 Robot Trigger Creator는 이러한 요소 중 하나가 0이 되면 출력 생성을 중단합니다. 즉, 원본 작업과 생성된 결과 간에 차이를 찾을 수 없습니다. 마찬가지로 최신 제너레이티브 디자인 애플리케이션은 제공된 입력 제약 조건을 기반으로 아트워크를 생성할 수 있습니다.
결국 나열된 앱을 보면 로봇 미술 도구와 AI가 예술가가 영감을 찾고, 트리거를 통해 창의력을 실현하고, 원본 예술을 복제하여 뛰어난 예술가의 수입을 늘리는 데 도움이 된다는 것을 알 수 있습니다.
로봇이 예술에 부정적인 영향을 미치는 이유
지능형 자동화는 긍정적인 측면도 있으며 다양한 방식으로 예술을 향상시킬 수 있습니다. 동시에 이는 미술 창작자와 해당 분야에 관련된 다른 사람들에게 새로운 딜레마를 안겨줄 수 있습니다.
간편한 복사
로봇 아트 도구의 복사 기능을 사용하면 개인이 자신도 모르게 불법 복제하여 구매자에게 판매할 독창적인 예술 작품을 쉽게 만들 수 있습니다. 불법 복제로 인한 손실은 추적하기 어렵고 예술 창작자의 생계에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
장인의 중복
일부 분야에서는 기술이 노동자를 완전히 대체하기보다는 궁극적으로 노동자를 돕는 데 사용되기 때문에 기술이 사람들을 실업자로 만든다는 진술이 과장될 수 있지만, 실제 장인의 고용에는 도움이 되지 않을 수 있기 때문입니다. 실제로는 중복되게 됩니다. 또한, 재능 있는 예술 창작자는 자신의 예술 작품을 만들기 위해 값비싼 숙련된 장인보다 기술을 사용하는 것이 재정적으로 더 매력적이라는 것을 알 수 있습니다.
오늘날 디지털 지원을 통해 미켈란젤로의 다비드와 같은 예술 걸작을 만드는 것은 어려운 작업일 수 있지만 최신 예술 자동화 도구를 사용하면 완전히 불가능한 것은 아닙니다. 이 창의적인 과정을 상상하는 것은 당신을 경외심으로 가득 채우는 힘을 가지고 있습니다. 로봇 예술은 해결해야 할 몇 가지 문제가 있을 수 있지만 다른 기술이 할 수 없는 방식으로 순수 예술에 새로운 차원을 추가할 수 있습니다.
위 내용은 로봇은 우리가 예술을 다시 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

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