ไซต์ประสาทและตำแหน่งในการดึง AI

ศูนย์กลางของการดึง AI คือแนวคิดของการเรียนรู้อุปกรณ์ ซึ่งเป็นชุดย่อยของ AI ที่ต้องสอนคอมพิวเตอร์ให้เชี่ยวชาญจากข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป ความก้าวหน้าที่สำคัญอย่างหนึ่งในภูมิภาคนี้คือการเติบโตของโครงข่ายประสาทเทียม โดยเฉพาะระบบประสาทแบบม้วน (CNN) และชุมชนผู้ต่อต้านกำเนิด (GAN) CNN ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจการออกแบบรูปภาพ ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำวัตถุ และการจัดหมวดหมู่รูปภาพ ในทางกลับกัน GAN ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทสองเครือข่าย ได้แก่ กังหันและตัวแยกแยะ ซึ่งทำงานร่วมกันเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ใหม่ เครื่องกำเนิดจะสร้างภาพถ่ายตามที่ผู้เลือกปฏิบัติประเมิน และด้วยวิธีการที่ไม่เป็นมิตร อุปกรณ์จะค่อยๆ เรียนรู้ที่จะสร้างภาพที่สมจริงอย่างยิ่ง

เครื่องมือวาดภาพ AI เช่น DeepArt, DeepDream ของ Google และแอปพลิเคชันที่ใช้ GAN ต่างๆ ได้รับชื่อเสียงร่วมกันในหมู่นักดนตรีและนักเทคโนโลยี เครื่องมือเหล่านี้สามารถเปลี่ยนภาพร่างง่ายๆ ให้เป็นภาพวาดที่ครอบคลุม สร้างงานศิลปะจากคำอธิบายที่เป็นข้อความ และพัฒนางานศิลปะรูปแบบใหม่ทั้งหมดโดยการวิเคราะห์และทำความเข้าใจจากงานศิลปะที่ใช้งานอยู่ ตัวอย่างเช่น DeepArt ใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกเพื่อนำรูปภาพประเภทหนึ่งไปใช้กับรูปภาพอื่นๆ ซึ่งช่วยให้ผู้คนสามารถสร้างภาพวาดในการออกแบบของศิลปินยอดนิยมอย่าง Van Gogh หรือ Picasso ได้อย่างง่ายดาย DeepDream ของ Google เดิมทีสร้างขึ้นเพื่อปรับปรุงและจินตนาการถึงรูปแบบการสอนของระบบประสาท โดยสร้างภาพถ่ายที่ไม่สมจริงเหมือนความฝันโดยการเพิ่มคุณสมบัติที่ระบุโดยเครือข่าย

ผลกระทบของการดึงของ AI มีขอบเขตมากกว่าการสร้างภาพที่น่าหลงใหลอย่างสร้างสรรค์ เป็นการยากต่อแนวคิดเดิมๆ ในเรื่องการประพันธ์และความคิดสร้างสรรค์ เมื่อ AI สร้างงานศิลปะขึ้นมา ใครคือศิลปิน? อาจเป็นโปรแกรมเมอร์ที่พัฒนาอัลกอริธึม อุปกรณ์ที่พัฒนาภาพ หรือผู้บริโภคที่เสนออินพุต ปัญหาเหล่านี้ได้จุดประกายให้เกิดการอภิปรายกันอย่างมีพลังภายในชุมชนศิลปะและที่อื่นๆ บางคนโต้แย้งว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือ คล้ายกับพู่กันหรือกล้องถ่ายรูป และจินตนาการที่แท้จริงนั้นอยู่ในอ้อมแขนของผู้ปฏิบัติงานแต่ละคน คนอื่นๆ แย้งว่า AI รวมประเภทของจินตนาการไว้ด้วย เนื่องจากสามารถผลิตหนังสือไอเดียและงานศิลปะบางอย่างที่จิตใจของแต่ละบุคคลไม่ได้คิดขึ้นมา

นอกจากนี้ การร่วมมือระหว่างศิลปินแต่ละคนและเทคนิค AI ได้ก่อให้เกิดงานศิลปะรูปแบบใหม่ที่หลากหลาย ซึ่งมักเรียกกันว่างานศิลปะ “AI-assisted” หรือ “co-created” ในกระบวนการทำงานร่วมกันนี้ ศิลปินใช้เครื่องมือ AI เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานที่เป็นนวัตกรรม สร้างวิธีการดั้งเดิม สำรวจประเภทใหม่ และปรับปรุงงานของพวกเขา การทำงานร่วมกันระหว่างสัญชาตญาณของแต่ละบุคคลและความแม่นยำของหน่วยทำให้เกิดการพัฒนางานศิลปะที่มีความทันสมัยและมีความซับซ้อนทางเทคนิคไม่แพ้กัน ศิลปินเช่น Mario Klingemann, Anna Ridler และ Refik Anadol ได้รับการยอมรับจากผลงานบุกเบิกของเขาหรือเธอในด้านนี้ โดยแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการเพิ่มขีดจำกัดของการแสดงออกทางจินตนาการ

การใช้ AI ในการวาดภาพยังส่งผลกระทบที่สำคัญต่ออุตสาหกรรมต่างๆ มากมายนอกเหนือจากงานศิลปะทั่วไป ในโลกของสไตล์กราฟิก เครื่องมือ AI สามารถสร้างความรับผิดชอบซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ สร้างการปรับเปลี่ยนสไตล์ และแม้แต่เสนอแรงจูงใจสำหรับโปรเจ็กต์ใหม่ ซึ่งไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังช่วยให้นักพัฒนามุ่งความสนใจไปที่แง่มุมที่ซับซ้อนและเป็นนวัตกรรมใหม่ในการทำงานของพวกเขาอีกด้วย ใ AI วาดรูป  นอุตสาหกรรมแฟชั่น AI อาจวิเคราะห์สไตล์ สร้างนิสัยเกี่ยวกับผ้า และจัดรูปแบบการเลือกทั้งหมด เพื่อเสนอเส้นทางใหม่ให้กับนักพัฒนาในด้านความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม อุตสาหกรรมการพนันและความบันเทิงใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อสร้างสภาพแวดล้อม ผู้คน และแอนิเมชั่นที่ดื่มด่ำทีละขั้นตอน ช่วยเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้ทั้งหมด

การดึง AI เพิ่มเติมพบจุดประสงค์ในด้านความรู้และการฝึกอบรม นักเรียนศิลปะและผู้เชี่ยวชาญอาจใช้วิธี AI เพื่อเรียนรู้เทคนิคใหม่ๆ ลองใช้โมเดลต่างๆ และรับคำติชมเกี่ยวกับงาน ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถวิเคราะห์แรงดึงดูดของนักเรียน จดจำจุดที่ต้องปรับปรุง และให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล ทำให้การศึกษาด้านงานศิลปะมีความพร้อมมากขึ้นและได้รับการออกแบบตามความต้องการส่วนบุคคล นอกจากนี้ AI ยังเป็นแนวทางในการฟื้นฟูและอนุรักษ์งานศิลปะที่มีชื่อเสียงอีกด้วย ด้วยการศึกษาชิ้นส่วนที่เสียหาย AI จะช่วยทำนายลักษณะที่ปรากฏเบื้องต้นและข้อมูลวิธีการบูรณะ เพื่อให้มั่นใจว่ามรดกทางชาติพันธุ์จะคงไว้สำหรับคนรุ่นต่อไป