Этой заметной начинаю цикл коротких статей, раскрывающих суть работы художественных генеративных нейросетей. Не пугайтесь страшных названий, на самом деле всё проще, чем может показаться.
Искусство, сгенерированное искусственным интеллектом является подгруппой генеративного искусства. Большая часть новой работы в искусстве ИИ создается GANs (generative adversarial networks). GANs-это концепция, основанная на нейронных сетях, которую компьютерный ученый Ян Гудфеллоу придумал еще в 2014 году. Если это звучит сложно, не волнуйтесь, мы упростим.
Во-первых, GANs состоят из двух нейронных сетей, которые по существу являются программами, предназначенными для мышления, по принципу устройства человеческого мозга. В нашем случае мы можем представить себе эти нейронные сети как двух людей: первая, как «генератор», которого мы будем считать художником, и вторая, как «дискриминатор», которого мы будем считать искусствоведом. Теперь представьте, что мы дали фальсификатору книгу с 1000 картинами Пикассо в качестве учебного материала, который он мог бы использовать для создания подделки, чтобы обмануть критика.
Если фальсификатор посмотрел только три или четыре из этих картин Пикассо, он может быть не очень хорош в подделке, и критик, вероятно, выяснит это довольно быстро. Но после просмотра достаточного количества материала и попыток снова и снова, он может на самом деле начать создавать картины достаточно хорошо, чтобы обмануть критика, не так ли?
Именно это происходит с работой GAN-нейросети. Одна часть программы рисует картины, а вторая сравнивает их с эталоном и отсеивает все варианты, не устраивающие её по качеству исполнения.
- Нейрокотик говорит: