Машинное творчество: как искусственный интеллект создает уникальные произведения

      Комментарии к записи Машинное творчество: как искусственный интеллект создает уникальные произведения отключены

Эта статья связана с совокупностями ИИ, воспроизводящими процесс творчества. Обычно поведение методов, например, строящих графические объекты, выясняется тяжело предсказуемым.

В случае, если трактовать эти методы как совокупности автоматического доказательства, приобретающие следствия из определяемых правил и посылок вывода, мы будем вынуждены признать принципиальную невозможность обнаружения множества следствий либо по крайней мере — трудоёмкость данного процесса, связанную с накоплением сложности при работе метода.

Хороши такие обстановки оцениваются как нежелательные, но дело обстоит совсем иным образом, в случае, если речь заходит о генераторах псевдослучайных чисел либо о совокупностях неестественного творчества. Поэтому таковой подход начинается основателем совокупности компьютерной математики Стивеном Вольфрамом, автором книги A New Kind of Science, в которой случайное поведение программ представлено через разнообразные типы клеточных автоматов.

Мы не будем углубляться в соответствующую парадигму, а приведём примеры и описание работы последовательности методов, создающих графические и звуковые объекты.

Случайные структуры

В данном типе методов уже употребляется встроенный в компьютер генератор псевдослучайных чисел. Работа программы начинается с размещения тёмного пикселя в центре рабочей области, по окончании чего пиксели прорисовываются случайным образом вверху, внизу, слева и справа от их прошлого положения.

Машинное творчество: как искусственный интеллект создает уникальные произведения

Фракталоиды

В несложном случае при их построении употребляется отдельный паттерн в виде прямоугольной области, пиксели которой частично окрашены в чёрный цвет. Затем осуществляется процесс мультипликации — любой из окрашенных пискелей паттерна заменяется самим паттерном (неокрашенные пискели — безлюдной прямоугольной областью). При предстоящих итерациях пиксели исходного паттерна заменяются снова взятым объектом.

Ниже приведена иллюстрация 3-мерного обобщения метода (с рассмотрением вокселей и паттерна в прямоугольном параллелепипеде). Кроме этого допустимо обобщение на цвета, в случае, если трактовать работу метода через модулярное умножение.

Клеточные автоматы

Одной из графических интерпретаций работы клеточного автомата есть совокупность правил, по которым данному пикселю присваивается цвет (белый, или тёмный) в зависимости от цвета его ярких соседей сверху, снизу, слева и справа. Исходя из тёмного пикселя, расположенного в центре рабочей области, программа осуществляет поочерёдный просмотр всех пикселей, по окончании чего переходит к новой итерации.

Иллюстрация 3?мерного обобщения данного принципа выполнена способом проекций большой интенсивности (MIP) — при просмотре конечного объекта сверху, или сбоку проекции на плоскость соответствует тем более глубочайший оттенок серого, чем больше единиц (тёмных пикселей) находится над текущей координатой.

Примеры графической интерпретации работы 3-мерного клеточного автомата (виды сбоку и сверху)

Модели естественных процессов

К данному классу относятся эвристические методы, моделирующие естественные процессы — интерференцию, завихрения, рост колонии бактерий (и др. биоморфные явления). Пожалуй, самый простой в этом последовательности есть модель роста кристалла. На первом шаге метода рабочая область заполняется комплектом случайных тёмных пикселей (центры кристаллизации), на следующих шагах длится генерирование случайных пикселей с той только отличием, что отдельный новый пиксель окрашивается лишь тогда, в то время, когда в его яркой окрестности уже расположен окрашенный пиксель.

Фрактальная композиция

В большинстве случаев, партии музыкальных инструментов, не являющихся ведущими, строятся в соответствии с главной мелодией — неспециализированная длительность звучания дополнительных инструментов меньше длительности звучания главного инструмента, наряду с этим, дополняя его, они образуют собственную мелодию.

Обратный принцип лежит в мелодии и построении — изначальная композиция есть самой маленькой и воображает, к примеру, последовательное звучание четырёх нот (ABCD), включаемых в мелодию следующего инструмента (AXBYCZDW) и т.д. Этот принцип разрешает автоматизировать процесс написания музыки. Ниже приведён композиции и пример, созданной в FL Studio с применением патча хороших струнных инструментов.

Подводя итог стоит сообщить о том, что и хорошие средства ИИ смогут быть применены в творчестве. Так, в апреле 2016 эксперты из Микрософт при помощи нейронных сетей и 3D?принтера создали портрет, передающий стиль Ребрандта.

Творчество нейросетей. Искусственное искусство?


Интересные записи: