ニック・シーラン著
W第 XNUMX 回年次アートの作成を任された編 フォーブス AI 50 リストを見て、成果物を生成するために人工知能を使用する必要があるとすぐに思いつきました。 AI は商業用途だけでなく、ビジュアル アートの分野でも大きな進歩を遂げています。 その芸術的な取り組みは、 サザビーズでオークションに出品されました、生成 NFTコレクション、メディア全体にわたる従来の制作プロセスを迅速化します。 これはアートの未来、そして一般大衆によるアートの受け入れにとって何を意味するのでしょうか?
AI 50 のメインアートである General Adversarial Network (GAN) などの人工知能のビジュアル作品のほとんどの場合、大規模なデータセットで「トレーニング」され、データの各インスタンス間の個々の関係を比較して、何が属しているのかを理解します。しません。 GAN は、そのデータ内のノイズをフィルタリングして取り除く方法をゆっくりと学習し、類似点を明らかにし、最終的には受け取った素材を再作成したり、新しい入力がそれに一致するかどうかを判断したりする機能を達成します。 これはローン承認の自動化や公衆衛生診断に使用されるのと同じ機械学習プロセスですが、主な違いは最終目標と使用されるデータセットです。 トレーニングが完了すると、GAN の知識は「潜在空間」と呼ばれるベクトルの行列に含まれます。 あなたが表示しているアートは、4 つの個別の「潜在的な船外活動」を組み合わせたもので、提供される XNUMX つの既製のデータセットを使用してトレーニングされています。 滑走路ML、および XNUMX つは手動でキュレーションされました。 フォーブス スタッフ。 私たちはマトリックス内を「歩き回って」、各ステップがビデオのフレームを生成しました。
このプロセスは、GAN の単一の出力を一連の出力よりも面白くないものにするため、楽しいと感じます。 私の目標は、額入りの絵画や彫像の静的な完成度を超えて、時間と体系的な関係に依存する動的な形式のアートに観客を引き込むことです。 美的経験を生み出し、価値を保持するために作られたオブジェクトではなく、私はアートを、生きて呼吸しているアーティストの実践の瞬間的な出力として考えるのが好きで、多くの場合、形式だけでなく世界の探求に焦点を当てています。 それは素晴らしいことですが、視聴者に何かを感じる瞬間を与えるだけではありません。 また、思考を刺激し、意見に影響を与え、最終的には変化に影響を与えることも目的としています。 このアクティビティはダイナミックで、意図的にあいまいで、定義が曖昧で、ゆるやかで、思いがけない曲がりくねったり分岐したりするような探求を誘います。 それは混乱を引き起こし、楽観的に批判し、あなたも同じことをするよう誘います。
このダイナミズムの混乱の中で、別のことに気づくべきことがあります。AI アート作品のいわゆる作者は、もはや孤独なクリエイターではありません。 AI とそのトレーニング資料のソースは、彼女の (しばしば予測不可能な) パートナーです。 デザイナーとアーティストは、プログラムによる共同制作のアイデアについて長い間議論してきました。 ソル・ルウィットの 壁画 または 条件付き設計マニフェスト。 しかし、人工知能の実用化が目前に迫っているため、このコラボレーションの精神はさらに主流になるでしょう。 誰もが、そしてノー XNUMXつ クリエイターになれるのは素晴らしいことです! それは、気候変動や冷戦の再燃に直面した平和的グローバリズムの再構築など、協力精神の必要性を伴う他の理由により、歴史的に極めて重要な時期に来ている。 支配という考えは消え去らなければなりません。私たちが見失った共同体と生態系の互恵性の伝統を再野生化し、再結合し、回帰する時が来ています。 AI はハイテクであり、確かに悪に利用される可能性がありますが、持続可能な未来に不可欠な有機的な関係を再活性化する可能性を秘めています。 私たちが作ったものがとても美しいとか洗練されているとは決して思いませんが、おそらくそれはもう重要ではないのかもしれません。
また、キッチュさと創意工夫に関連する AI の洗練というアイデアについて少し調べてみましょう。 研究者は、フレシェ インセプション ディスタンス (FID) と呼ばれる指標を使用して GAN の精度を測定します。FID は、基本的に、トレーニングに使用されたデータに対する GAN の出力の精度を定量化します。 たとえば、リーフ ブロワーを生成する GAN を作成する場合、FID が低いほど、リーフ ブロワーはより現実的になります。 これを芸術でやろうとすると、すぐにキッチュになってしまうでしょう。 それはすでに存在するものを無思慮に繰り返しているだけです。 それが、AI で意味のあるものを作成することの難しさです。精度が高すぎると意味がなく、曖昧すぎるとまた意味がありません (そしてそうです、建物を犬、ゴッホ、チーズボールのように見せる渦巻く画像は、ほとんどの場合最初の極端に分類されます)この無意味さのスペクトルの）。 言うまでもなく、何かの 5000 枚の画像を見つけるのはかなり難しく、人類の画像作成装置の限界や根底にある差別に裏切られない方法でそれらの画像を厳選するのはさらに困難です。 たとえば、イラストの XNUMX つのコンポーネントとして、優れたデザインの工業製品を捉えた一連の画像を使用しましたが、それが製品を支配する普遍的な構造を調査するのではなく、その分野のヒューリスティックを強化するキッチュな模倣につながるだけではないかと疑問に思っています。 、そして世界を一瞬に深く巻き込みます。 GAN が一般に採用されるにつれて、間違った道に進まないようにすることが重要です。 あなたの周りを見回してください、構築された環境にはどのような意味が埋め込まれていますか？ あなたは社会の蓄積された表現とどのように関わっていますか？
最終的に、私たちは永遠に他の分野に融合し、私たちの存在の交差性を発見し続けるでしょう。 アートはツールになり、ツールはアートになり、できれば近いうちに、分散化によって創造とデザインの責任が技術革新的な少数の者から協力的な多数の者に移されることを願っています。 そうなると、私たちにとって、私たちの生活を維持するために何が不可欠かを定義することがこれまで以上に重要になるでしょう。 彼らは個性、好奇心、責任感、そして楽観主義に満ち溢れていると思います。
AI50の詳細
出典: https://www.forbes.com/sites/forbesdigitalcovers/2022/05/07/explaining-the-art-behind-the-forbes-ai-50-design/