初のAI画像：その歴史と作り方

私たちは今、技術的に進歩した時代に生きている。

進歩は読心術のレベルには達していないが、読心術のような印象を与える代替手段はあり、そのひとつがAIが生成した画像である。 

人工知能を使えば、どんなAIアシスタントを選んでも、あなたが考えていることを説明するだけで、高品質の画像を簡単に生成できる。

AIによる画像生成は予想以上に普及しており、さまざまな組織がそのアイデアを採用し始めている。

例えば、InstagramやSnapchatのようなソーシャルメディアアプリには、AIを使って画像を作成するのに役立つフィルターやプロンプトがある。

しかし、AIが生成した画像がどのようにして生まれたのか、あるいはAIが生成した最初の画像は何だったのか、考えるのをやめたことがあるだろうか？ 

AIが生成した画像とは？

人工知能の概念は、AIが生成した画像が何を表しているかを理解するのに十分な情報を提供してくれる。

でも、もし理解できないなら、これはあなたのためのものだ。 

AI生成画像は、人工知能の助けを借りて作成された画像である。

芸術家がどのように絵の具や筆やストロークを使ってイメージを創り出すか、人工知能がどのように機能するかご存じだろう。

しかし面白いのは、人間のアーティストのように筆や絵の具を使うのではなく、AIはアルゴリズムやコードを使って仕事をする点だ。 

注意深くストロークしたり、手首を弾いたりする代わりに、AIはデータを処理し、パターンを学習し、あなたが与えた説明に基づいて画像を作成する。

人間の芸術創作が何年もかけて完成させ、習得するように、AIエンジニアもAI画像生成に必要なコードやデータを完成させるのに時間がかかる。 

また、AIが生成する画像はポートレートだけに限らない。

また、人間が作ったと見紛うほどリアルな抽象芸術作品を作ることもできる。

史上初のAIが生成した画像

では、AIが生成した最初の画像とはどのようなものだったのだろうか？史上初のAIが生成した画像は、以下のようなAIシステムによって作成された。 アーロン.

このシステムは、アーティストでプログラマーのハロルド・コーエンによって作られた。

AIが生成した最初の画像は、現在のように簡単なものではなかった。コーエン教授は、自分のスタイルで絵を描くようにAIシステムを訓練するのに何十年もかかった。

しかし、彼の作品は、コンピューターが計算できるだけでなく、写実的な芸術を創造できることを証明するものだった。 

ハロルド・コーエンは、アーロンに物理学と製図の基礎知識を与えた。

システムはこの知識を使ってタスクをこなし、ゼロから図面を作成する。これは、ゼロから図面を描くのではなく、さまざまなデータベースからの画像に頼る現在のものとは異なるアプローチだ。 

AARONが持っている知識によって、作曲などいくつかの決定をソフトウェアが独自に行うことが可能になる。

ハロルド・コーエンのAIアシスタントは、AIを使ってモノクロのアートドローイングを描くことができた。

最初のAI画像はいつ作られたのか？

では、AIが生成した最初の画像はいつ作られたのだろうか？ハロルド・コーエンは1960年代後半にAARONの開発を始めたが、最初のAI画像を作ったのは1973年である。 

初期のAIアート年表

以下はその一例である。 初期AIアート年表 マイルストーン 

1960s

初期のAIアートは1960年代に始まり、次のような人々の革新から始まった： 

ゲオルグ・ニース

ゲオルク・ニースは、AIアート、デジタルアート、ジェネラティブ・アートの主要な革新者の一人である。

彼はドイツで最初のコンピューターグラフィックスを作った。

数学、物理学、哲学を通してコンピューター・アートへの道を見いだした天才学者という人もいる。 

ゲオルクはシーメンスに勤めており、同社のマシンであるズース・グラフォマットZ64を役立てる方法を見つける仕事を任されていた。

Z64の実験中に、彼はマシンでグラフィックを作成する方法を発見した。 

1965年、シュトゥットガルト大学で開催された展覧会に、ジェネレイティブ・コンピューター・グラフィック・アーティストとして初めて作品を出展。 

フリーダー・ネイク

ゲオルク・ニースと同様、フレデリックもまた、デジタルアートとジェネレーティブアートの先駆者の一人である。

1963年に最初の作品「Matrizenmultiplikation portfolio」を発表。

彼はコンピューター、テープマシン、ドローイングマシンを使って抽象的なイメージを作った。 

1999年、コンピュータ・アートのためのスペース「Project CompArt」を設立。その後、デジタルアートの理論家、作家、クリエイター、教師として活躍。 

A.マイケル・ノール

Nake、Nees、A.Michael Nollの3人は、デジタル・グラフィックスの3Nと呼ばれている。

ノールは、コンピューターアート、デジタルアート、3Dアニメーションの世界に入った最初のテクノロジストの一人として知られている。

1961年、マイケル・ノールはニュージャージー州のベルズ研究所でそのキャリアをスタートさせた。

ベル研究所では、同僚のプロッターが面白いエラーを起こしたことから、コンピューター・アートに興味を持つようになった。

そのため、彼は擬似ランダム性を用いて同様のシステムパターンを探求し始めた。 

興味深いことに、ノールは伝統的な美術界からの問題を避けるため、自分の作品を美術品として分類しないことに決めた。

分類を拒否しているにもかかわらず、彼の作品は世界中で展示されている。彼はハワード・ワイズ・ギャラリーで展示された最初のアメリカ人コンピューター・アーティストである。 

1970年代から1980年代

もともとハロルド・コーエンは、1960年代からコンピュータ・プログラムを使ったアート制作の可能性を探っていた。

彼がコンピューターアートに興味を持ったのは、『アートとは何かを理解したい』という欲求からだった。また、自分の死後も芸術を創造できる方法を見つけることに興味があったとも言える。 

コーエンがAARONを作ったとき、AARONはモノクロの線画しか描けなかった。

しかし1980年代、ハロルドはAARONが自分で色を選んで塗れるように改良した。

このプログラムは、葉や人物のような現実世界の形状を作り出すことができた。 

AARONをアップデートした後、ハロルド・コーエンはテート・モダンやホイットニー美術館といった主要なアート・テクノロジー施設で展示することができた。 

最初のAIアートを支える技術

最初の人工知能アートを生み出した技術がAARONである。

コーエンがAARONを開発した当時、このツールは現在のようなディープラーニングやニューラルネットワークを使っていなかった。

その代わり、ハロルドが時間と労力をかけてコーディングしたルールとアルゴリズムで動いていた。 

彼はアーロンに絵の描き方を教え、芸術家の創作過程を模倣させた。

コーエンは、線を描く方法、線を図形や人物に結びつける方法、曲線を描く方法、そして1960年代に作られたコンピューターアートよりも独創的でリアルに見える結果を生み出す方法をこのツールに教えた。

だから、ドローイングの根本的なロジックにより重点を置いていたと言える。 

コーエンの努力は、模倣するために何千もの例を見せるのではなく、ロボットに明確な指示を与えて絵を教えるようなものだと考えることができる。

AARONが採用したアプローチは現在のものとは大きく異なるが、基礎を築いたという事実に異論はないだろう。 

AARONの仕組みはこうだ： 

• ルールベースのプログラミング： AARONの仕組みは、私たちが今持っている現代的なツールとは異なる。ほとんどの場合 最新のツールは機械学習を使用 しかしAARONは、プログラムに手動でコード化された芸術的ルールに基づいて機能する。このツールは、形状の描き方、プロポーションのバランス、顔の要素の配置、陰影の付け方、色やテクスチャの付け方を手動で教わった。 

コーエンのアプローチの欠点は、ありとあらゆるシナリオを予測してコード化しなければならないことだった。

彼の道具が一枚の絵を描けるようになるまで、コーエンがどれほどの労力と時間を費やしたか想像がつくだろう。

• シンボリックAI： この分野のAIは、人間のような推論を模倣するために、データに頼るのではなく、記号や論理的ルールを使うことに重点を置いている。初期のAARONはシンプルな白黒の線画しか描けなかったが、後にアップグレードされ、色を追加したり、複雑で詳細なアートワークを生成できるようになった。アップグレードされたとはいえ、コーエンの論理で動くことに変わりはない。 

最初の画像からのAI画像生成の進化

人工知能による画像生成は、AARONによる白黒のドローイングから発展してきた。

基本的な作品は超リアルになっており、人間の創作物とほとんど見分けがつかない。 

最初の画像から人工知能による画像生成がどのように進化してきたかを紹介しよう： 

生成的逆数ネットワーク（GAN）（2000年代～2010年代）

最初にルールベースのプログラミングアートが登場し、次に機械学習ベースのAIアートが登場した。

AARON時代とは異なり、機械における人工知能の画像生成は、ディープラーニングとニューラルネットワークを使用して芸術を創造する。

そこで、ルールに頼るのではなく、実際の画像を研究・分析し、学習したパターンや芸術的スタイルに基づいて新しい画像を生成することで、AI画像を作成した。 

AI画像は、Generative Adversarial Networks（GAN）の導入により生成されるようになった。

GANは、アートワークを生成するニューラルネットワークと、それを評価するニューラルネットワークの2つで動作する。

この2つのネットワークは、視覚的に魅力的な画像を作成し、芸術的なルールやテクニックを理解していることを示すために協力する。

ダーレー（2021年～現在） 

2021年、別のAIシステムが誕生した。

このシステムは、ジェネレーティブAIの転換点となった。DALL-EはOpenAIによって発表され、テキストプロンプトから画像を生成できるシステムとして説明された。 

DALL-Eシステムは、さまざまなスタイルでリアルな映像を作り出すことができ、面白いコンセプトを組み合わせて命を吹き込むこともできた。

GPTを改造して作られた。DALL-Eシステムが成功したのは、OpenAIが大量のトレーニングデータを投入したからだ。 

2023年6月、オープンAIはDALL-E 2と呼ばれる新しく改良されたシステムを発表した。

DALL-E 2は、画像に付加されたノイズを除去することができた。 

まとめると、AI画像生成の進化は以下のことをもたらした： 

• テキストから画像へのAI。つまり、説明を入力するだけで、即座にAIアートを生成できるのだ。
• 人間が撮影した写真と見紛うほどリアルなAI画像。
• アーティストや写真家のためのAIツール。 

AIが生成した画像かどうかを見分ける方法

人工知能が生成した画像は進化しており、何が本物で何が本物でないかを見分けるのが難しいことがある。

いくつか紹介しよう。 AIが生成した画像の兆候: 

• 余分な手足や歪んだ顔など、異常なディテールや矛盾。 
• 完璧すぎる、あるいは滑らかな画像 
• 対称性の不一致 
• スペルミス

もうひとつ AIが生成した画像の見分け方 を使用することである。 検出不可能なAI画像検出器.

私たちの画像検出器は、画像を分析し、それが本物かAIかを瞬時に判断するのに役立ちます。

ここでは、Undetectable AI画像検出器を使用して人工知能画像を検出する方法を説明します： 

• チェックしたい画像をアップロードする
• 画像をAI用にチェックする」をクリックして分析する。 
• 画像の詳細な分析結果を、正確さを示す自信のスコアとともに受け取る。

今すぐ画像検出器をお試しください！ 

AIが生成した最初の画像に関するFAQ

結論

最初のAIアートから現代の人工知能アートまでの道のりは、驚くべきものだった。

最初のAIアートツールの誕生は原始的なものに見えたかもしれないが、デジタル・クリエイティビティの基礎を築いた。 

しかし、依然として懸念材料が1つ残っており、それはAIが生成した画像の検出である。

AIが生成した画像を検出するには？Undetectable AIの画像検出機能を使えば可能です。

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