Рембрандт ван Рейн, знаменитый голландский художник эпохи барокко, родился 15 июля 1606 года в Лейдене, Нидерланды. Он оставил после себя внушительное наследие: более 300 картин, 300 гравюр и около 2000 рисунков. Его работы признаны шедеврами, и он обучал многих учеников в своей амстердамской студии.
Однако, если бы современный голландец встретил Рембрандта, ему было бы сложно его понять. В те времена на территории Нидерландов говорили на старонемецком и староголландском языках, а современный голландский язык сформировался только к середине XVII века. Это означает, что даже если бы мы могли пообщаться с Рембрандтом, его речь отличалась бы от современного голландского.
Ситуация похожа и с Шекспиром, который жил в Англии в те же годы. Его произведения, хоть и понятны современному читателю, не так легко воспринимаются из-за изменения языка. Это подводит нас к важному вопросу: почему искусственный интеллект лучше справляется с созданием изображений в стиле Рембрандта, чем с написанием текста, сопоставимого с классическими произведениями?
Почему ИИ легче создавать изображения, чем текст?
Изобразительное искусство гораздо старше, чем современный английский или другие языки. На протяжении всей истории человечества люди стремились к созданию реалистичных изображений. Работы Рембрандта считаются не только вершиной искусства эпохи барокко, но и примером выдающегося художественного мастерства.
ИИ, такой как DALL-E или Midjourney, обучался на миллионах изображений, включая произведения великих мастеров, таких как Рембрандт. Это означает, что его тренировка прошла на огромном количестве качественных данных — шедевров мирового искусства. В отличие от этого, текстовая база данных, на которой обучаются модели вроде ChatGPT, часто содержит гораздо более низкокачественные примеры. Это объясняет, почему генеративный ИИ легко создает впечатляющие изображения, но трудится над созданием убедительных текстов.
Текстовые данные сложнее
Почему так происходит? Когда люди учатся писать, не все достигают уровня мастеров, подобных Рембрандту в искусстве. Большинство текстов, доступных в интернете, не представляют собой шедевры. В основном это блоги, статьи любителей, или корпоративные письма, полные клише и избитых фраз. Это означает, что текстовые модели обучаются на данных низкого качества, что сказывается на их выходном материале.
Представьте, что для обучения DALL-E использовали бы не шедевры, а любительские рисунки. Результат был бы намного менее впечатляющим. То же самое происходит с текстовыми моделями, которые поглощают большое количество низкокачественных статей, блогов и социальных медиа-постов. В итоге, текстовый ИИ часто выдает результат, который кажется поверхностным или однообразным.
ИИ лучше справляется с преобразованием речи и изображений
Когда речь идет о задачах, связанных с речью, ИИ справляется лучше, чем с текстом. Это объясняется тем, что для обучения распознавания речи достаточно просто большого количества аудиоданных, в отличие от текстов, где важно качество и сложность материала. Например, OpenAI Whisper был обучен на 680 000 часах аудио, что позволяет ему довольно точно выполнять задачи, связанные с речью.
Разница в качестве данных
Мир визуального искусства предлагает ИИ более высококачественные данные для обучения, чем мир текстов. В коллекциях музеев по всему миру хранится множество работ выдающихся художников, а в интернете можно найти огромное количество фотографий высокого качества. Визуальное искусство более доступно для анализа, так как оно проще для восприятия и оценки, чем тексты.
ИИ, обученный на лучших примерах мирового искусства, выдаст вам картину, близкую к шедевру. А вот написание качественной статьи — задача гораздо сложнее. Проблема в том, что текстовые базы данных, на которых тренируются ИИ, зачастую содержат много низкокачественного материала, что неизбежно сказывается на результате.
Используйте ИИ для искусства, а не для текстов
Итак, если вы хотите использовать генеративный ИИ, лучше доверить ему создание изображений или преобразование речи в текст, а не написание оригинальных статей или книг. Это связано с тем, что в области искусства и речи ИИ обучается на данных более высокого качества, чем в области текстов.
Таким образом, ИИ отлично подходит для создания визуальных шедевров или обработки речи, но написание качественных текстов — это то, что ему пока не удается так же хорошо, как создание картин в стиле Рембрандта.
Согласны с тем, что ИИ справляется с созданием визуальных произведений искусства лучше, чем с написанием текстов? в улучшении работы ИИ?
Если вам понравилась статья и вы хотите получать больше интересных материалов о технологиях и не только, не забудьте подписаться!