Живо́пис на осно́ві шту́чного інтеле́кту () — це будь-яке образотворче мистецтво, створене за допомогою програм штучного інтелекту (ШІ).
Художники почали створювати мистецтво на основі ШІ від середини до кінця XX століття, коли цю дисципліну було засновано. На початку XXI століття доступність інструментів для живопису на основі ШІ для загальної публіки зросла, надавши можливості для використання поза академічним середовищем та професійними художниками. Протягом своєї історії мистецтво на основі штучного інтелекту породжувало багато філософських питань, зокрема тих, що стосуються авторських прав, обману, та його впливу на традиційних художників, включно з їхніми доходами.
Історія
Рання історія
Концепція автоматизованого мистецтва сходить щонайменше до автоматонів давньогрецької цивілізації, де винахідників, таких як Дедал та Герон Александрійський, описували як розробників машин, здатних писати текст, створювати звуки та грати музику. Традиція творчих автоматонів процвітала протягом історії, як, наприклад, створення на початку 1800-х років .
Академічну дисципліну штучного інтелекту заснували на дослідницькому в Дартмутському коледжі 1956 року, і вона пережила кілька хвиль розвитку та оптимізму протягом наступних десятиліть. З моменту її заснування, дослідники у цій галузі порушували філософські та етичні аргументи щодо природи людського розуму та наслідків створення штучних істот із людським інтелектом; ці питання раніше досліджували у міфах, та філософії з античних часів.
1950-ті — 2000-ті
З моменту заснування ШІ у 1950-х роках, художники та дослідники використовували штучний інтелект для створення художніх творів. Ці твори іноді називали , комп'ютерним живописом, цифровим живописом або новими медіа.
Одна з перших значущих систем живопису на основі ШІ — , розроблена наприкінці 1960-х років в Університеті Каліфорнії в Сан-Дієго. AARON це найвідоміший приклад живопису на основі ШІ в епоху програмування через його використання символьного підходу на основі правил для генерування технічних зображень. Коен розробив AARON з метою уможливити кодування акту малювання. У своєму первісному вигляді AARON створював прості чорно-білі малюнки. Коен відтак завершував малюнки, розфарбовуючи їх. Протягом років він також почав розробляти спосіб, щоб AARON також і розфарбовував. Коен розробив AARON так, щоби він малював за допомогою спеціальних пензлів та фарб, які програма обирала самостійно без посередництва Коена. представлили 1972 року в музеї мистецтв округу Лос-Анджелес.
У 1991 та 1992 роках отримав нагороду Золота Ніка на за свої тривимірні анімовані ШІ відео, створені за допомогою штучної еволюції.
2009 року отримав Пулітцерівську премію разом з декількома іншими нагородами за свій живопис на основі штучного інтелекту, який критикував корупцію уряду в Детройті, і призвів до того, що мера міста відправили до в'язниці.«Mayoral reporting: Free Press wins top honor». (1 квітня 2009). Detroit Free Press, с. 5A. «Free Press wins its 9th Pulitzer; Reporting led to downfall of mayor». (21 квітня 2009). Detroit Free Press, с.1A. «The 2009 Pulitzer Prize Winners: Local Reporting» . The Pulitzer Prizes. Отримано 26 жовтня 2013.
2010-ті та глибоке навчання
2014 року Ян Ґудфелоу із колегами з Монреальського університету розробили генеративну змагальну мережу (), такий тип глибокої нейронної мережі, що здатен навчатися імітувати статистичний розподіл вхідних даних, як-от зображень. Генеративна змагальна мережа використовує «генератор» (породжувач, ) для створення нових зображень та «розрізнювач» () для вирішування, які зі створених зображень вважати успішними. На відміну від попереднього алгоритмічного живопису, що слідував закодованим вручну правилам, генеративні змагальні мережі можуть навчатися конкретної естетики, аналізуючи набір даних прикладів зображень.
2015 року команда з Google представила DeepDream, програму, яка використовує згорткову нейронну мережу для пошуку та підсилення образів на зображеннях за допомогою алгоритмічної парейдолії. Цей процес створює навмисно переоброблені зображення сноподібного вигляду, що нагадують психоделічний досвід.
2018 року на аукціоні Крісті у Нью-Йорку створену за допомогою ШІ картину «» (гра слів на прізвище Ґудфелоу) було продано за $ 432 500, що майже в 45 разів перевищило її оцінку в $ 7 000—$ 10 000. Цей художній твір створили «Obvious», колектив з Парижа.
2019 року отримала нагороду за створення еволюційного штучного інтелекту на основі «інтересів та культури (культур) людей кольорової раси». Також 2019 року отримала нагороду за свої виступи з роботизованою рукою, яка використовує ШІ, намагаючись малювати подібно самій Чон.
2020-ті та генеративний ШІ
У 2020-х роках моделі зображення за текстом, які генерують зображення на основі запитів, почали наближатися до якості справжніх фотографій та живопису, створеного людьми.
2021 року, використовуючи моделі Трансформер, вжиті в GPT-2 та GPT-3, OpenAI розробила DALL-E, модель ШІ зображення за текстом, здатну створювати високоякісні зображення на основі запитів природною мовою.
Пізніше 2021 року випустила відкрите програмне забезпечення VQGAN+CLIP на основі моделі CLIP від OpenAI.
2022 року випустили Midjourney, а за нею Stable Diffusion з відкритим кодом, що призвело до бурхливого зростання використання ШІ в образотворчому мистецтві.
2022 року створив мистецьку інсталяцію на основі штучного інтелекту в Музеї сучасного мистецтва у Нью-Йорку на основі власне колекції музею.
Інструменти та процеси
Зображення
Було розроблено багато механізмів для створення живопису на основі ШІ, включно з процедурним створенням зображень «на основі правил» з використанням математичних шаблонів, алгоритмами, які імітують мазки пензля та інші художні ефекти, а також алгоритмами глибокого навчання, такими як генеративні змагальні мережі () та трансформери.
Декілька компаній випустили застосунки, які перетворюють фотографії на мистецькі зображення в відомих наборів картин. Вебсайт , запущений 2018 року, використовує моделі та BigGAN для того, щоби користувачі могли генерувати та змінювати зображення, такі як обличчя, пейзажі та картини.
Декілька програм використовують моделі зображення за текстом для генерування різноманітних зображень на основі різних текстових запитів. Серед них VQGAN+CLIP від , випущена у 2021 року, DALL-E від OpenAI, які випустили низку зображень у січні 2021 року, Imagen та Parti від Google Brain, які анонсували у травні 2022 року, NUWA-Infinity від Microsoft, та Stable Diffusion, випущена в серпні 2022 року. Stability.ai має вебінтерфейс Stable Diffusion під назвою DreamStudio. Stable Diffusion це , що дозволяє подальшу розробку, таку як плагіни для Krita, Photoshop, Blender та GIMP, а також користувацький вебінтерфейс із відкритим кодом Automatic1111. Основна попередньо натренована модель Stable Diffusion розміщена на Hugging Face Hub.
Існує багато інших програм ШІ для генерування живопису, включно з простими споживчими мобільними застосунками та записниками Jupyter, які вимагають потужних ГП, щоби працювати ефективно.
Вплив та застосування
Виставка «Thinking Machines: Art and Design in the Computer Age, 1959—1989» в MoMA надала огляд застосувань ШІ для мистецтва, архітектури та дизайну. Серед виставок, що демонструють використання ШІ для створення живопису, благодійний захід та аукціон 2016 року, спонсорований Google, у Gray Area Foundation у Сан-Франциско, де художники експериментували з алгоритмом DeepDream, та виставка 2017 року «Unhuman: Art in the Age of AI», яка відбулася у Лос-Анджелесі та Франкфурті. Навесні 2018 року Асоціація обчислювальних машин присвятила випуск журналу темі комп'ютерів та мистецтва. У червні 2018 року в Beall Center for Art + Technology представили «Duet for Human and Machine», мистецький об'єкт, що дозволяє глядачам взаємодіяти зі штучним інтелектом. 2019 року австрійська та Австрійський музей прикладного мистецтва відкрили виставки про ШІ. Фестиваль Ars Electronica 2019 року «Out of the box» досліджував роль мистецтва у сталому суспільному перетворенні.
До прикладів такого доповнення можуть належати, наприклад, розширення аматорами некомерційних нішових жанрів (поширені приклади — похідні кіберпанку, такі як соларпанк), нові розваги, нові уявні дитячі ігри, дуже швидке прототипування, підвищення доступності створення живопису та художнього результату відносно зусиль та/або витрат та/або часу — наприклад, через генерування ескізів, натхнень, довершування ескізів та складових зображення ().
Інженерія та поширювання запитів
Запити (підказки, ) для деяких моделей зображення за текстом можуть також містити зображення, ключові слова та конфігуровані параметри, такі як , який часто використовують за допомогою ключових фраз на кшталт «у стилі [ім'я художника]» у запиті та/або вибору загального естетичного/художнього стилю. Існують платформи для обміну, торгівлі, пошуку, розгалужування/вдосконалення та/або співпраці над запитами для генерування певних зображень із генераторів зображень. Запитами часто діляться разом із зображеннями на вебсайтах обміну зображеннями, таких як Reddit, та вебсайтах, присвячених живопису на основі ШІ. Запит — це не повний набір даних входу, необхідний для генерування зображення: до додаткових даних входу, які визначають згенероване зображення, належать роздільна здатність виходу, випадкове початкове значення, та параметри випадкового вибирання.
Пов'язана термінологія
, до яких належить живопис на основі ШІ, було описано 2022 року як основний технологічний напрям, який вплине на бізнес найближчими роками. Для практики генерування за допомогою ШІ схожих на фотографії зображень було запропоновано термін «синтографія» ().
Розвиток
В розробці перебувають додаткові функції, які можуть покращити різні застосування або уможливити нові, — такі як «текстове обернення» (), що позначує можливість використання користувацьких понять (таких як об'єкт або стиль), вивчених з декількох зображень. З текстовим оберненням можливо генерувати новий уособлений живопис з асоційованих слів (ключових слів, призначених вивченому, часто абстрактному поняттю) та розширень/тонких настройок моделі (див. також: ).
Згенеровані зображення іноді використовують як ескізи, експерименти з низькими витратами чи ілюстрації ідей на етапі — додаткові функції або покращення можуть також стосуватися післягенерованого ручного редагування (полірування або художнього використання) живопису на основі запитів (такого як подальше тонке ладування за допомогою редактора зображень).
Критика, проблеми та суперечності
Авторське право
Від самого початку живопису на основі штучного інтелекту він виклика́в численні дебати, які у 2020-х часто стосувалися питань, чи можливо вважати живопис на основі ШІ живописом, і який він має вплив на художників.
1985 року професорка з права інтелектуальної власності розглядала правові питання, що стосуються авторства живопису на основі ШІ у відношенні до авторського права: хто володіє авторським правом, коли твір мистецтва було створено штучним інтелектом? Стаття Самуельсон «Розподіл прав власності на комп'ютерно згенеровані роботи» стверджувала, що права мають бути передані користувачеві програми-генератора. У відповідь на це ж питання стаття 2019 року у представила три можливих варіанти. Перший, власником авторського права стає сам штучний інтелект. Для цього розділ 101 Закону про авторське право потрібно було би змінити, визначивши «автора» як природну особу або комп'ютер. Другий, слідуючи аргументу Самуельсон, власником авторського права є користувач, програміст або компанія зі штучного інтелекту. Це було би розширенням доктрини «роботи на замовлення», за якою майнове авторське право передається «роботодавцю». Нарешті, ніхто не стає власником авторського права, і робота автоматично потрапляє в публічне володіння. Аргумент тут полягає в тому, що оскільки твір мистецтва не «створила» жодна особа, авторське право не повинно належати нікому.