Trăim acum într-o eră tehnologică avansată.
Deși progresele nu au ajuns la nivelul citirii gândurilor, există alternative care dau impresia citirii gândurilor, iar una dintre acestea sunt imaginile generate de inteligența artificială.
Cu ajutorul inteligenței artificiale, este ușor să generați imagini de înaltă calitate prin simpla descriere a ceea ce aveți în minte pentru orice asistent AI pe care îl alegeți.
Generarea de imagini AI a devenit mai populară decât v-ați aștepta și diverse organizații încep să adopte această idee.
De exemplu, aplicațiile de social media precum Instagram și Snapchat au filtre și indicații care vă ajută să creați o imagine cu ajutorul AI.
Dar v-ați gândit vreodată cum au apărut imaginile generate de AI sau care a fost prima imagine generată de AI?
Ce este o imagine generată de AI?
Conceptul de inteligență artificială oferă suficiente informații pentru a înțelege ce reprezintă o imagine generată de inteligența artificială.
Dar dacă nu o înțelegeți, aceasta este pentru dumneavoastră.
O imagine generată de AI este o imagine creată cu ajutorul inteligenței artificiale.
Nu vă mai îngrijorați niciodată că AI vă detectează textele. Undetectable AI Vă poate ajuta:
- Faceți să apară scrisul dvs. asistat de AI asemănătoare omului.
- Bypass toate instrumentele majore de detectare AI cu un singur clic.
- Utilizați AI în siguranță și cu încredere în școală și la locul de muncă.
Știți cum un artist folosește vopseaua, pensulele și tușele pentru a crea o imagine, așa funcționează inteligența artificială.
Dar partea interesantă este că, în loc să folosească pensula și vopseaua ca un artist uman, AI folosește algoritmi și coduri pentru a lucra.
În loc de mișcări atente și mișcări ale încheieturii mâinii, inteligența artificială procesează date, învață modele și creează o imagine pe baza descrierii pe care o furnizați.
La fel ca creația artistică umană, care necesită ani și ani pentru a fi perfecționată și stăpânită, inginerii AI au nevoie de timp pentru a perfecționa codurile și datele necesare pentru generarea imaginilor AI.
De asemenea, imaginile generate de AI nu sunt limitate doar la portrete.
De asemenea, puteți crea piese de artă abstractă suficient de realiste pentru a trece drept realizate de om.
Prima imagine generată de inteligența artificială din istorie
Deci, care a fost prima imagine generată de inteligența artificială? Prima imagine generată de AI a fost creată de un sistem AI numit AARON.
Acest sistem a fost creat de un artist și programator, Harold Cohen.
Prima imagine generată de inteligența artificială nu a fost la fel de ușoară ca cea pe care o avem acum. Profesorul Cohen a avut nevoie de zeci de ani pentru a-și antrena sistemul IA să deseneze și să picteze în stilul său.
Dar creația sa a fost dovada că computerele nu pot doar să calculeze, ci sunt și capabile să creeze artă realistă.
Harold Cohen l-a înzestrat pe AARON cu cunoștințe de bază de fizică și desen.
Sistemul utilizează aceste cunoștințe pentru a îndeplini sarcini și a crea desene de la zero - o abordare diferită de cea pe care o avem acum, care nu desenează de la zero, ci se bazează pe imagini din diverse baze de date.
Cunoștințele pe care le are AARON fac posibil ca software-ul să ia singur mai multe decizii, cum ar fi compozițiile.
Asistentul AI al lui Harold Cohen a fost capabil să folosească inteligența artificială pentru a crea desene artistice alb-negru.
Când a fost creată prima imagine AI?
Așadar, când a fost realizată prima imagine generată de inteligența artificială? Harold Cohen a început să dezvolte AARON la sfârșitul anilor 1960, dar a realizat prima imagine generată de IA în 1973.
Cronologia primelor repere ale artei IA
Aici este un cronologie a artei AI timpurii Etape importante:
1960s
Arta AI timpurie a început în anii 1960 și a început cu inovația următoarelor persoane:
Georg Nees
Georg Nees a fost unul dintre principalii inovatori ai artei AI, artei digitale și artei generative.
El a creat prima grafică computerizată în Germania.
Unii oameni se referă la Nees ca la un geniu academic care și-a găsit calea către arta informatică prin matematică, fizică și filosofie.
Georg lucra la Siemens și a fost însărcinat să găsească o modalitate de a face utilă mașina companiei, Zuse Graphomat Z64.
În timpul experimentelor sale cu Z64, el a descoperit o modalitate de a crea grafică cu ajutorul mașinii.
În 1965, a devenit primul artist de grafică generativă pe calculator care și-a expus lucrările în cadrul unei expoziții la Stuttgart College.
Frieder Nake
Ca și Georg Nees, Frederick a fost, de asemenea, unul dintre pionierii artei digitale și generative.
A realizat prima sa lucrare în 1963, numită portofoliul Matrizenmultiplikation.
El a realizat imagini abstracte folosind un computer, o mașină de înregistrat și o mașină de desenat.
În 1999, a creat Project CompArt: un spațiu pentru computer art. A devenit apoi un teoretician, scriitor, creator și profesor de artă digitală.
A. Michael Noll
Nake, Nees și A. Michael Noll au fost descriși ca cei 3N ai graficii digitale.
Noll este cunoscut ca fiind unul dintre primii tehnologi care au intrat în arta computerizată, arta digitală și animația 3D.
În 1961, Michael Noll și-a început călătoria la Bells Labs din New Jersey.
La Bells Labs, a devenit interesat de computer art când plotterul colegului său a creat o eroare pe care a găsit-o interesantă.
Datorită acestui fapt, el a început să exploreze modele de sistem similare cu pseudorandă.
Interesant este faptul că Noll a decis să nu-și clasifice lucrările drept artă, deoarece nu dorea să aibă probleme cu lumea artei tradiționale.
În ciuda refuzului său de a se clasifica, lucrările sale au fost expuse în întreaga lume. A fost primul artist computerizat din Statele Unite care a expus la Howard Wise Gallery.
Anii '70-'80
Inițial, Harold Cohen a început să exploreze posibilitatea de a utiliza programe de calculator pentru crearea de artă în anii 1960.
Interesul său pentru arta pe calculator s-a datorat dorinței sale de a "înțelege ce este arta". De asemenea, s-ar putea spune că era interesat să găsească o modalitate de a crea artă după moartea sa.
Când Cohen a creat AARON, acesta putea produce doar desene monocrome, care trebuiau colorate manual de Cohen.
Dar în anii 1980, Harold a făcut modificări care i-au permis lui AARON să aleagă și să aplice singur culorile.
Programul a fost apoi capabil să producă forme din lumea reală, cum ar fi frunzișul și figurile umane.
După actualizarea lui AARON, Harold Cohen a reușit să îl expună în instituții majore de artă și tehnologie, precum Tate Modern și Whitney Museum of American Art.
Tehnologia din spatele primei arte AI
Tehnologia din spatele creării primei opere de artă cu inteligență artificială este AARON.
Când Cohen a dezvoltat AARON, instrumentul nu folosea învățarea profundă sau rețele neuronale așa cum avem astăzi.
În schimb, funcționa cu reguli și algoritmi a căror codificare a necesitat timp și efort pentru Harold.
El i-a dat lui AARON instrucțiuni despre cum să deseneze și să imite procesul creativ al unui artist.
Cohen a învățat instrumentul cum să deseneze linii, cum să lege liniile de forme și figuri, cum să deseneze curbe și să producă rezultate care arătau mai originale și mai realiste decât arta computerizată generată în anii 1960.
Așadar, se poate spune că s-a concentrat mai mult pe logica de bază a desenului.
Vă puteți gândi la eforturile lui Cohen ca la învățarea unui robot să deseneze, dându-i instrucțiuni explicite mai degrabă decât arătându-i mii de exemple pe care să le imite.
Abordarea utilizată de AARON este foarte diferită de ceea ce avem acum, dar faptul că a pus bazele nu poate fi contestat.
Iată cum a funcționat AARON:
- Programare bazată pe reguli: Modul în care funcționează AARON este diferit de instrumentele moderne pe care le avem acum. Cele mai multe instrumentele moderne utilizează învățarea automată din alte imagini pentru a genera una nouă, dar AARON funcționează pe baza unor reguli artistice care au fost codificate manual în program. Instrumentul a fost învățat manual cum să deseneze forme, să echilibreze proporțiile, să aranjeze elementele faciale, să umbrească și să adauge culori și texturi.
Dezavantajul abordării lui Cohen a fost că a trebuit să prevadă fiecare scenariu posibil și să îl codifice.
Vă puteți imagina câtă muncă și cât timp a petrecut Cohen înainte ca instrumentul său să poată desena o singură imagine.
- Inteligența artificială simbolică: Acest domeniu al inteligenței artificiale se concentrează pe utilizarea simbolurilor și a regulilor logice, mai degrabă decât pe baza datelor, pentru a imita raționamentul uman. La început, AARON putea doar să deseneze linii simple alb-negru, dar ulterior a fost modernizat pentru a adăuga culori și a genera lucrări complexe și mai detaliate. În ciuda actualizărilor, funcționa în continuare cu logica lui Cohen.
Evoluția generării de imagini AI de la prima imagine
Generarea de imagini prin inteligență artificială a pornit de la desenele alb-negru realizate de AARON.
Operele de artă de bază au devenit hiperrealiste și aproape că nu se pot distinge de creațiile umane.
Iată cum a evoluat generarea de imagini prin inteligență artificială de la prima imagine:
Rețele generatoare adversare (GAN) (anii 2000-2010)
Mai întâi a venit arta programării bazate pe reguli, iar apoi a venit arta IA bazată pe învățarea automată.
Spre deosebire de era AARON, generarea de imagini de inteligență artificială în mașină utilizează învățarea profundă și rețelele neuronale pentru a crea artă.
Astfel, în loc să se bazeze pe reguli, imaginile AI au fost create prin studierea și analizarea imaginilor reale și generarea de noi imagini pe baza modelelor și stilului artistic învățate.
Imaginile AI ar putea fi generate datorită introducerii rețelelor generatoare de adversare (GAN).
GAN-urile funcționează cu două rețele neuronale, una care generează opera de artă și alta care o evaluează.
Aceste două rețele lucrează împreună pentru a crea imagini atractive din punct de vedere vizual și demonstrează o înțelegere a regulilor și tehnicilor artistice.
DALL-E (2021 până în prezent)
În 2021, a fost creat un alt sistem AI.
Acest sistem a marcat un punct de cotitură în IA generativă. DALL-E a fost anunțat de OpenAI și a fost descris ca un sistem capabil să genereze imagini pornind de la un text.
Sistemul DALL-E a fost capabil să producă imagini realiste în diferite stiluri și a putut, de asemenea, să combine concepte amuzante și să le aducă la viață.
Acesta a fost construit prin modificarea GPT. Sistemul DALL-E a avut succes datorită cantității de date de antrenament pe care OpenAI le-a introdus în el.
În iunie 2023, OpenAI a anunțat un sistem nou și îmbunătățit numit DALL-E 2. Acesta utilizează un algoritm mai puternic numit modele de difuzie.
DALL-E 2 a fost capabil să elimine zgomotul care a fost adăugat unei imagini.
Pe scurt, evoluția AI Image Generation a adus următoarele:
- AI de la text la imagine. Adică, prin simpla introducere a unei descrieri, puteți genera instantaneu artă AI.
- Imagini AI care sunt suficient de realiste pentru a trece drept fotografii făcute de oameni.
- Instrumente AI pentru artiști și fotografi pentru a-și îmbunătăți munca.
Cum să vă dați seama dacă o imagine este generată de AI
Imaginile generate de inteligența artificială au evoluat și, uneori, este greu de spus ce este real și ce nu.
Iată câteva semne ale unei imagini generate de AI:
- Detalii neobișnuite și neconcordanțe, cum ar fi membre suplimentare și fețe distorsionate.
- Imagini prea perfecte sau netede
- Simetrie nepotrivită
- Cuvânt scris greșit
Alta modalitate de a identifica o imagine generată de AI este prin utilizarea Detector de imagini AI nedetectabil.
Detectorul nostru de imagini vă poate ajuta să analizați o imagine și să determinați instantaneu dacă este reală sau IA.
Iată cum puteți utiliza detectorul de imagini AI nedetectabil pentru a detecta imagini cu inteligență artificială:
- Încărcați imaginea pe care doriți să o verificați
- Faceți clic pe "Check image for AI" pentru a analiza
- Primiți o analiză detaliată a imaginii împreună cu un scor de încredere pentru acuratețe
Încercați detectorul nostru de imagini acum!
Întrebări frecvente despre prima imagine generată de inteligența artificială
Este AARON încă activ sau disponibil?
De la moartea lui Harold Cohen în 2016, AARON nu a mai fost actualizat.
Astfel, se poate spune că instrumentul nu este activ sau în uz.
Poate fi protejată prin drepturi de autor arta AI timpurie?
Deși statutul drepturilor de autor ale artei moderne de inteligență artificială este încă o zonă gri, arta AI timpurie creată cu AARON poate fi protejată prin drepturi de autor atâta timp cât este sub numele creatorului.
Prima imagine a fost cu adevărat creativă sau doar un cod?
Dacă luăm în considerare faptul că Cohen a depus atât de mult efort pentru a codifica manual fiecare regulă la care lucra AARON, am putea spune că prima imagine de inteligență artificială a fost creativă.
AARON a demonstrat un nivel de creativitate datorită capacității sale de a lua decizii originale pe baza programării lui Cohen.
Prin ce se deosebește arta AI modernă de munca lui AARON?
Diferența dintre arta inteligenței artificiale moderne și munca lui AARON este utilizarea învățării automate și a rețelelor neuronale.
În timp ce arta AI modernă se bazează pe generarea de imagini din date preexistente, AARON se bazează pe reguli artistice programate de Cohen.
AARON a fost mai mult despre regulile artei decât despre crearea de imagini realiste.
Concluzie
Călătoria de la prima artă a inteligenței artificiale la arta modernă a inteligenței artificiale a fost remarcabilă.
Deși crearea primului instrument de artă AI poate părea primitivă, aceasta a pus bazele creativității digitale.
Cu toate acestea, un lucru rămâne încă un motiv de îngrijorare, și anume detectarea imaginilor generate de inteligența artificială.
Cum detectați o imagine generată de AI? Puteți face acest lucru cu Detectorul de imagini Undetectable AI.
Nu ezitați să verificați Detectorul AI și Humanizer în widgetul de mai jos!