Robot boleh membantu kita memahami semula seni
Bertentangan dengan tanggapan salah popular, seni robotik dan aplikasi AI lain dalam seni halus boleh membantu artis mencapai kejayaan kreatif dan komersial.
Seseorang tidak boleh tidak berasa kagum malah sedikit sebanyak takut dengan karya abadi Michelangelo "David". Lukisan asal ini, yang terletak di Florence, Itali, menonjol kerana beberapa sebab: bingkai besarnya lebih besar daripada kehidupan namun peliknya intim dan menyentuh, pilihan artistiknya untuk menggambarkan David sebagai seorang dewasa muda, Daripada versi yang lebih by-the-book pilihan artistik yang membunuh kanak-kanak Goliath, dan pengetahuan tentang pelbagai replikanya yang tersebar di seluruh dunia.
Biasanya, penciptaan karya agung tersebut terbahagi kepada dua bahagian. Yang pertama ialah menunggang pusaran inspirasi dan pengaruh dan secara mental menghasilkan konsep asli. Bahagian kedua menggunakan alat dan kemahiran fizikal untuk membawa konsep ini kepada realiti.
Sebuah karya klasik seperti ini memerlukan kedua-dua bahagian ini disatukan dengan sempurna, satu proses yang boleh mengambil masa bertahun-tahun, malah beberapa dekad, untuk disempurnakan. Jadi, bagaimanakah robot memasuki ruang yang bersemangat bebas ini, seperti yang akan kita lihat, seni robotik membolehkan pencipta seni hari ini dan masa depan untuk menggabungkan kedua-dua bahagian seni dan kraf ini dengan kecekapan yang tidak berperikemanusiaan.
Apakah perbezaan antara seni dan kraf
Apabila bercakap tentang istilah seni dan kraf, mudah untuk keliru dan menggunakan salah satu istilah dalam perbualan apabila sebenarnya Bercakap tentang istilah lain. Walaupun beberapa unsur seni dan kraf bercampur antara satu sama lain, perbezaannya mudah dilihat.
Seni ialah satu bentuk karya yang memperkatakan faktor abstrak seperti perasaan semula jadi dan imaginasi, manakala kraf lebih kepada hasil yang nyata. Sememangnya, oleh itu, yang pertama adalah terbuka dan tidak berstruktur dan, seperti yang boleh dibayangkan, tidak mengambil kira semua akibat dan hasil tindakan tertentu. Yang terakhir menambah realisme kepada persamaan, dengan aspek seperti sempadan, kemahiran dan kepakaran memberikan bentuk yang pasti kepada seni asal.
Ringkasnya, kedua-dua seni dan kraf termasuk dalam proses kreatif artis. Apabila dilakukan dengan betul, seni menarik perhatian penonton pada tahap emosi, manakala ketukangan memukau mereka dengan bakat dan kesempurnaan teknikal. Tidak seperti seni, latihan dan pengalaman yang berterusan membawa kepada pemahaman dan akhirnya penguasaan mana-mana kraf.
Sebagai contoh, seorang artis membayangkan sekeping dalam fikirannya, manakala seorang tukang yang mahir mempunyai minda dan hala tuju teknikal yang membolehkan mereka mengikuti pelan tindakan dan menghidupkan ciptaan itu. Dan pencipta, seperti mereka yang bekerja dalam seni halus, perlu menggunakan kedua-dua elemen untuk menghidupkan imaginasi mereka sendiri.
Cara Seni Robotik Memperkasakan Artis Masa Kini
Pada zaman moden, teknologi telah digunakan untuk membentuk semula industri seni. Hari ini, teknologi seperti kecerdasan buatan, robotik dan penglihatan komputer telah berkembang ke tahap di mana mereka boleh mempengaruhi dan meningkatkan seni halus dengan tegas. Kemunculan seni robotik membolehkan pencipta mencipta seni tanpa sebarang kebimbangan, manakala mesin memudahkan aspek kraf, akhirnya membantu mereka mengkomersialkan ciptaan mereka dan mencari rezeki daripadanya.
Seni untuk penyebaran yang lebih luas
Entiti abstrak yang tidak boleh dicipta semula dalam sekelip mata. Peristiwa-peristiwa tertentu, seperti reaksi pasangan terhadap tangisan pertama bayi mereka yang baru lahir, raut ketakutan yang tulen pada wajah seseorang apabila berhadapan dengan penyakit terminal yang mereka alami, dan yang lain terlalu nyata untuk ditiru. Begitu juga dengan detik-detik inspirasi seni. Mencipta seni sebahagian besarnya melibatkan memukul kord emosi yang betul pada masa yang tepat. Oleh itu, walaupun artis terhebat tidak dapat menghasilkan semula karya seni yang luar biasa dengan cara yang sama.
Seni Robot Profesional melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mendalam dan alat pengecaman corak untuk mencari elemen yang benar-benar tersendiri dalam karya seni yang indah. Pengecaman corak membolehkan kecerdasan buatan dan robot menangkap semula rentak ciptaan karya secara matematik. Walaupun sistem sedemikian tidak mempunyai emosi impulsif dan imaginasi artis, mereka menebusnya dengan ketepatan dan kuasa robot yang memecah nombor.
Terdapat perisian kecerdasan buatan dan alatan robotik yang dikonfigurasikan untuk meniru karya seni purba yang hilang. Pada 2018, penyelidik AI di MIT membangunkan aplikasi berasaskan AI yang boleh melakukan perkara itu. Apabila ia mula-mula dibangunkan, alat itu boleh mencipta semula lukisan bersejarah dengan ketepatan empat kali lebih besar daripada teknologi pembiakan paling canggih yang tersedia untuk penyelidik pada masa itu.
Seperti pengeluar komersial, artis perlu menghasilkan salinan asli seni halus mereka untuk menjualnya kepada seberapa ramai pembeli yang mungkin. Seni robotik membolehkan mereka menjadi tepat dan konsisten.
Menghidupkan karya seni digital
Pencipta boleh memilih untuk merakam idea artistik mereka pada komputer atau dalam dokumen buatan tangan. Seni Robot membolehkan kecerdasan buatan dan robot menggunakan analitik ramalan dan alat kognitif lain untuk mengisi jurang yang mungkin wujud dalam reka bentuk asal sebelum mencipta karya seni yang sebenar.
Terdapat alat dan sistem yang boleh mengubah idea yang menjadi asas kepada karya seni dalam alam digital kepada bahan kanvas atau dunia sebenar. Contoh transformasi ini ialah projek AINORN yang dicipta oleh pembangun Art-Supreme. Projek ini melibatkan lengan robot yang mengimbas koordinat lukisan digital sebelum menggunakan cat dan berus sebenar untuk melukis lukisan digital berskala yang sesuai pada kanvas.
Alat penjanaan bahasa semula jadi seperti GPT-3 boleh mencipta sejumlah besar teks berdasarkan idea asas dan ringkasan. Begitu juga, kesetaraan visual alat seni robotik membolehkan artis mencipta idea yang tidak lengkap, seperti gubahan muzik yang tidak lengkap, yang daripadanya alatan automatik pintar boleh mencipta karya seni.
Artis dunia sebenar yang memberi inspirasi
Seperti yang akan diberitahu oleh mana-mana artis kepada anda, blok kreatif boleh menjadi masalah sebenar walaupun pencipta yang paling berjaya. Apabila inspirasi sebenar sukar diperoleh, perkara kecil seperti sapuan berus ringkas atau idea peringkat kuman boleh berfungsi sebagai percikan api yang terus memberi inspirasi kepada kreativiti artis.
Seni Robot mampu menyediakan pencetus sedemikian untuk pencipta seni hari ini. Untuk membangunkan sistem seni robotik yang boleh mencapai matlamat ini, pembangun memberikan beribu-ribu imej latihan kepada algoritma kecerdasan buatan. Imej latihan terdiri daripada karya seni asli dan bahan rujukan yang serupa. Pada asasnya, sistem robotik dikonfigurasikan dengan rapi supaya mereka boleh mengekstrak faktor seperti kerumitan, kekaburan dan kebaharuan dalam setiap karya seni yang indah yang mereka hasilkan.
Model seni robotik yang digunakan untuk mencipta pencetus seni biasanya terdiri daripada dua algoritma rangkaian saraf, satu untuk menjana salinan lukisan dan satu lagi untuk menilai perbezaan antara sampel karya seni input dan output yang dihasilkan . Untuk mengekalkan keaslian, Pencipta Pencetus Robot akan berhenti menghasilkan output apabila salah satu faktor ini menjadi sifar, iaitu tiada perbezaan boleh ditemui antara kerja asal dan hasil yang dijana. Begitu juga, aplikasi reka bentuk generatif moden boleh menjana karya seni berdasarkan kekangan input yang diberikan kepada mereka.
Akhirnya, kita dapat melihat daripada aplikasi tersenarai bahawa alatan seni robot dan AI membantu artis mencari inspirasi, merealisasikan kreativiti mereka melalui pencetus, dan meniru seni asli, meningkatkan pendapatan artis yang cemerlang.
Mengapa robot akan memberi kesan negatif terhadap seni
Automasi pintar mempunyai sisi positifnya dan boleh meningkatkan seni dalam pelbagai cara. Pada masa yang sama, ia boleh mewujudkan dilema baharu untuk pencipta seni halus dan orang lain yang terlibat dalam bidang tersebut.
Mudah Menyalin
Keupayaan penyalinan Alat Seni Robot memudahkan individu mencipta karya seni asli untuk dicetak rompak dan dijual kepada pembeli tanpa pengetahuan mereka. Kerugian akibat cetak rompak sukar dikesan dan boleh menjejaskan kehidupan pengkarya seni.
Pemberhentian tukang
Dalam sesetengah bidang, kenyataan bahawa teknologi menyebabkan orang menganggur mungkin dibesar-besarkan, kerana teknologi akhirnya digunakan untuk membantu pekerja dan bukannya menggantikan mereka sepenuhnya, tetapi ia Mungkin memudaratkan pekerjaan tukang yang benar kerana ia sebenarnya akan menyebabkan mereka berlebihan. Selain itu, pencipta seni berbakat mungkin mendapati lebih menarik dari segi kewangan untuk menggunakan teknologi berbanding tukang mahir yang mahal untuk membentuk seni mereka.
Pada zaman ini, mencipta karya seni seperti Michelangelo's David dengan bantuan digital boleh menjadi tugas yang sukar, tetapi ia tidak sepenuhnya dapat dicapai dengan alatan automasi seni terkini Out of reach. Membayangkan proses kreatif ini mempunyai kuasa untuk membuat anda kagum. Seni robot mungkin mempunyai beberapa isu untuk diselesaikan, tetapi ia boleh menambah dimensi baharu kepada seni halus dengan cara yang tidak boleh dilakukan oleh teknologi lain.
Atas ialah kandungan terperinci Robot boleh membantu kita memahami semula seni. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
