Проектная работа ИИ и нейротворчество

Школьная конференция проектных работ

«Искусственный интеллект и нейротворчество»

Авторы:

Ермин Тимофей,

Данилов Степан

ученики 9 класса

МКОУ Новочановской СОШ

Руководитель:

Михайлина Валерия Максимовна,

учитель информатики

МКОУ Новочановской СОШ

Новочановское,2026г.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

Искусственный интеллект становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, открывая новые горизонты возможностей практически во всех сферах человеческой деятельности. Современные технологии позволяют компьютерам не только обрабатывать огромные объемы данных и решать сложные вычислительные задачи, но и создавать произведения искусства, писать музыку, рисовать картины и даже сочинять литературные произведения. Нейротворчество — одно из наиболее перспективных направлений развития искусственного интеллекта, которое открывает перед нами удивительный мир творчества машин.

При этом ИИ пока не способен полностью заменить человека. Машины не обладают эмоциями, интуицией и способностью понимать контекст, что делает их неспособными передать тонкие нюансы и глубину человеческих переживаний.

Таким образом, ИИ помогает человеку в творчестве, расширяя его возможности, а человек, в свою очередь, выбирает и развивает лучшие идеи, которые сгенерировал ИИ.

Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием технологий искусственного интеллекта и растущим интересом к созданию художественных произведений при помощи нейронных сетей.

Цель проекта заключается в изучении особенностей и принципов работы нейросетей, выявлении потенциала и ограничений современных алгоритмов в области художественного творчества, а также формировании представления о роли искусственного интеллекта в современном искусстве.

В ходе исследования были поставлены следующие задачи:

• Познакомиться с понятием «Искусственный интеллект» и историей его возникновения

• Изучить виды нейросетей и принципы их работы.

• Выявить преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта для создания изображений.

• Исследовать популярные нейросети, генерирующие изображения.

• Протестировать творческие возможности нейросети.

Объектом исследования являются нейросети, способные генерировать художественные произведения.

Предметом исследования выступает взаимодействие искусственного интеллекта с человеческим творчеством.

Продукт проекта: сказка с иллюстрацией

В исследовании использовались методы анализа, сравнения и тестирования нейросетей.

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект — это направление науки, которое занимается разработкой компьютерных систем, способных выполнять задачи, свойственные человеческому интеллекту. Сюда входят анализ данных, распознавание образов, обработка текстов и запросов, сформулированных естественным языком, обучение на потоках данных и принятие решений.

Он базируется на алгоритмах, моделях и технологиях, которые позволяют машинам воспринимать окружающий мир, интерпретировать данные, делать выводы, принимать решения и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Некоторые виды искусственного интеллекта:

• Узкий или слабый — выполняет конкретные задачи и не может выходить за рамки своей области.

Примеры: системы распознавания лиц, голосовые помощники и алгоритмы рекомендаций в интернет-магазинах.

• Общий или сильный — гипотетический тип, который обладает интеллектуальными способностями на уровне человека. Он способен понимать, учиться и выполнять любые интеллектуальные задачи так же хорошо, как и люди.

• Сверхразумный — гипотетическая концепция искусственного интеллекта, который превосходит человеческие способности во всех аспектах, включая творческое мышление, принятие решений и эмоциональный интеллект.

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине 20-ого века. Учёные начали активно исследовать возможности создания машин, которые могли бы имитировать человеческий интеллект и выполнять задачи, требующие умственных усилий.

Первые теоретические концепции ИИ появились ещё в 1940-х годах, были связаны с развитием математической логики, кибернетики и теорий автоматов.

В 1950—1960-х годах резко выросло количество работ, связанных с созданием виртуального разума. Среди наиболее ярких примеров можно привести работу английского математика Алана Тьюринга. В 1950 году он предложил критерий оценки интеллектуальной способности машин, который сейчас известен как тест Тьюринга.

Суть теста заключается в следующем: экспериментатор ведет текстовый диалог с машиной и другим человеком, не видя, кто из них кто. Если после серии вопросов и ответов невозможно определить, с кем он общался (с машиной или человеком), то считается, что робот прошел тест.

Отсюда можно сделать вывод, что ИИ способен имитировать человеческое поведение настолько убедительно, что его невозможно отличить. Таким образом, этот тест стал одним из методов оценки искусственного интеллекта.

К 1970 году ученое сообщество пришло к заключению, что прогнозы в области развития роботов были весьма оптимистичны, однако на практике достижение многих целей не представляется возможным. Искусственный разум способен решить простые, примитивные задачи, однако со сложными сценариями он не справляется.

В 1980-е годы начались исследования в области генетических алгоритмов и эволюционных вычислений, которые использовали принципы естественного отбора для решения сложных задач. Эти методы позволили создавать системы, которые могли адаптироваться к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения в сложных ситуациях.

Потом начались исследования в области обработки естественного языка и распознавания речи, которые позволили создавать системы, способные понимать и генерировать человеческую речь. Эти достижения открыли новые возможности для взаимодействия человека и машины и привели к созданию современных голосовых помощников.

Современные достижения в области ИИ впечатляют и охватывают множество областей, от медицины до автомобильной промышленности. ИИ стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни и продолжает развиваться с невероятной скоростью.

Нейросети для художников

Нас больше всего заинтересовали нейросети для художников — это программы, которые учатся рисовать, изучая тысячи картин.

Что же они делают? Нейросети анализируют, как художники используют цвета, линии и тени, а затем создают новые изображения.

Принцип работы таких нейросетей можно сравнить с учеником в художественной школе: сначала нейросеть учится — смотрит на огромное количество картин и запоминает, какие бывают стили. Затем начинает рисовать — например, если ей сказать "нарисуй девушку в стиле известного художника", она попробует создать что-то похожее. Если надо исправит ошибки — нейросеть оценивает, насколько её работа похожа на настоящую картину, и улучшает её.

Это портрет Эдмона де Белами – картина, созданная нейросетью и проданная на аукционе за $432,500. На картине изображен мужчина в черном костюме с белым воротничком, с размытым лицом, отдаленно напоминающим лица с полотен знаменитого норвежского художника Эдварда Мунка.

Созданием этой картины занимались три студента из Франции. Они разработали алгоритм, с помощью которого компьютер с ИИ смог создать оригинальные картины на основе 15 тысяч полотен известных художников периода между XIV и XX веками. И это лишь один из 11 портретов вымышленной семьи Белами.

Картины были названы в честь американского исследователя Яна Гудфеллоу, который изобрел в 2014 году GAN (генеративно — состязательную нейросеть). Его фамилия "Гудфеллоу" в переводе означает на французском как "bel ami" (хорошийпарень) — отсюда и вымышленная фамилия Белами.

Следующий известный пример человекоподобный робот с ИИ это — Аи-Да, созданный в 2019 году. Является первым реалистичным роботом-художником, способным по заявлению ее создателей самостоятельно создавать произведения искусства, картины и даже скульптуры.

Она была создана благодаря нескольким компаниям и самым современным технологиям искусственного интеллекта. Над ее созданием работали программисты, робототехники, психологи искусства. Аи-Да была названа в честь математика и программистки Ады Лавлейс.

Она даже была задержана на десять дней египетскими пограничниками в 2021 году, при въезде в Египет для участия в выставке у Великой пирамиды Гизы. Пограничники подумали, что её робототехника могла скрывать секретные шпионские инструменты и вместе с нею конфисковали созданную ею скульптуру. Чтобы вернуть робота владельцу и обеспечить возможность участия Аи-Ды на выставке, в дело даже пришлось вмешаться дипломатам.

Практическая часть

Есть разные виды нейросетей для художников: одна копирует стиль художника (например, делает фото похожим на картину). Другая, может придумывать абсолютно новые изображения по текстовому описанию, который задает человек.

Мы выбрали несколько популярных нейросетей для искусства, задав им один текстовый запрос для генерации в них изображения и оценки качества полученных результатов. С помощью данных методов начали эксперимент с нейросетями и вот что получилось:

Сделав анализ нейросетей и полученных изображений с помощью них на соответствие заданным параметрам, пришли к выводу, что работа Kandinsky, понравилась нам больше, чем работы остальных. Она сгенерировала изображение по нашему текстовому описанию точнее. Мы видим фотографию девушки со светлыми волнистыми волосами, в красивом русском народном платье и кокошник, которая идет по полю на котором растет рожь. Остальные нейросети — Шедеврум и GigaChat не смогли так точно воспроизвести, то что нам хотелось увидеть.

Так же в ходе эксперимента выяснилось, что нейросеть «Шедеврум» накладывает водяной знак к созданным изображениям.

Во время подготовки проекта нам так же захотелось создать небольшую сказочную историю при помощи нейросети. Эта задача оказалась достаточно простой. Нейросети способны анализировать огромное количество текста и создавать оригинальные сюжеты, сохраняя структуру повествования и придавая истории эмоциональную глубину. Это позволяет значительно сократить время на разработку идеи и сосредоточиться на оформлении финального продукта.

Преимущества и недостатки использования искусственного интеллекта для создания изображений

Преимущества:

• Автоматизация. ИИ может автоматически генерировать изображения на основе заданных параметров, что экономит время и усилия. Это особенно полезно в областях, где требуется большое количество визуального контента, например, в рекламе или в социальных медиа.

• Создание уникальных изображений. ИИ может генерировать изображения, которые могут быть сложными, чтобы воспроизвести вручную. Например, ИИ может использоваться для создания абстрактного искусства или для генерации новых дизайнерских концепций.

• Масштабируемость. ИИ может быстро создавать большое количество изображений, что полезно для проектов большого масштаба.

• Персонализация. ИИ может адаптировать изображения под конкретные потребности или предпочтения пользователя. Например, использоваться для создания персонализированных рекомендаций в розничной торговле или для создания персонализированных аватаров в играх.

• Простота в использовании. Не нужно иметь специальное образование или опыт в художественной сфере, получить нужную картинку может любой человек.

Сферы применения: дизайн (эскизы для логотипов, иллюстрации для баннеров, презентаций), игровая индустрия (разработка концептов персонажей, оружия, уровней или целых игровых миров), кино и анимация (помощь в создании раскадровок, подборе стилистики). 

Недостатки:

• Недостаток контекста. ИИ может создавать визуальные произведения, но ему часто не хватает глубокого понимания контекста. Это может привести к нелепым или несоответствующим реальности изображениям. 

• Стереотипы. ИИ обучается на больших объёмах данных, и это может привести к внедрению стереотипов в создаваемые изображения. Например, нейросеть может представлять определённые группы людей или объекты искажённо или неправильно.

• Отсутствие оригинальности. ИИ может генерировать множество изображений, но они могут быть похожими друг на друга.

• Ошибки. Например, добавить человеку лишних пальцев, нарисовать шею толще головы, вместо надписи сгенерировать случайный набор символов.

• Технические ограничения. Некоторые нейросети не способны сгенерировать фото конкретных людей, картины, нарисованные в стиле известных художников. c

• Этические вопросы. Создание изображений с помощью ИИ вызывает вопросы о творческой авторстве, правах и этике. Например, при обучении нейросети используются работы реальных художников без их согласия, что вызывает дискуссии по поводу легальности полученных результатов. 

• Зависимость от технологий. Профессионалы могут стать слишком зависимыми от инструментов на базе нейросетей, что может ограничивать их творческие способности. 

В ходе исследования мы пришли к выводу, что картины, сгенерированные нейросетью, не могут считаться искусством. Искусственный интеллект является мощным инструментом, который помогает расширять возможности человеческого творчества, но не способен заменить уникальность и душу художника.

Заключение

Прогресс не стоит на месте. Возможно, в будущем появятся такие нейросети в устройствах, и люди просто подумав, смогут без слов, движении передавать им свои мысли, и они в точности будут воспроизводить картины из сознания людей.

Для полной передачи образов из сознания человека нужны более сложные нейроинтерфейсы — это технологии, которые соединяют мозг человека с компьютером или с другими устройствами, позволяющие передавать сигналы мозга в цифровую форму и управлять техникой «силой мысли».

На данный момент нейросети скорее всего лишь помогают художникам, а не заменяют их полностью. Ведь искусство- это не только техника, но и эмоциональная передача, вдохновение, символизм, индивидуальность. Необходимы детализированные описания, но ведь порою и сам человек не может передать словами, то, что видит в своем сознании или чувствует. Есть такое выражение в народе «Не описать словами».

Список литературы

1. Рисуем в нейросети! Слова-подсказки для создания крутых изображений Автор: Роман Романов. Практическое руководство по использованию нейросетей для генерации изображений с помощью текстовых подсказок.

2. Книга Рэя Курцвейла «How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed», опубликована в 2012 году и на русском языке издана под названием «Как создать разум. Тайна человеческой мысли раскрыта».

3. Нейросеть на пальцах: как работает ИИ и как его использовать? Автор: Андрей Зубков. Понятное введение в мир искусственного интеллекта и нейросетей, объясняющее базовые принципы их работы и потенциал в различных сферах, включая творчество.

4. Нейросети в искусстве: что нужно знать про AI-ART - статья на сайте Goethe-Institut. Обзорная статья о влиянии нейросетей на современное искусство, проблемах и перспективах их использования художниками. Shallow Art: Art Extension Through Simple Machine Learning. Авторы: Kyle Robinson, Dan Brown. Ссылка на сайт https://www.goethe.de/ins/ru/ru/kul/sup/wdw/22220003.html.

5. Портрет Эдмона де Белами https://www.ixbt.com

6. Аи-Да — человекоподобный робот с ИИ. Ссылка на сайт: https://ru.wikipedia.org/wiki/Аи-Да.

Приложение

П ромпт: напиши сказку про двух белок которые сидели в лесу, думали, как им спрятать орешки и разговаривали только научным терминами.

Сказка

Жили-были две белки — Мионика и Цибелла. Однажды осенним утром, сидя на ветке дуба, они задумались над проблемой оптимального хранения запасов орехов перед зимними холодами.

— Понимаешь, дорогая Цибелла, — начала Мионика, слегка покачиваясь на тонкой ветви, — нам необходимо применить методы биологической консервации наших пищевых ресурсов. Орехи подвержены воздействию факторов окружающей среды, таких как влажность и температура, что ведет к риску микробиологического заражения.

— Ты права, коллега! — согласилась Цибелла, разглядывая ближайший желудь. — Я предлагаю задействовать принцип биогеохимического барьера, сокрыв запасы глубоко в почве, где вероятность роста патогенных микроорганизмов значительно ниже.

Но тут вмешался фактор неопределенности. Как же определить оптимальное место закладки продовольственных резервов? Мионика предложила обратиться к методологии экологической ниши, учитывающей ландшафтные особенности местности и распределение хищников.

Цибелла предложила включить элементы теории вероятности, рассчитав наиболее вероятные маршруты миграции потенциальных конкурентов.

Так продолжалась эта увлекательная дискуссия научных терминов среди шороха листьев и шелеста ветра, пока обе белочки не решили совместить оба подхода и создать своего рода экспериментальную базу данных, основанную на статистическом анализе прошлого опыта и наблюдениях за окружающими условиями.

И вот наконец, завершив обсуждение, белки приступили к реализации своей научной программы. Они начали разбрасывать орехи по различным укромным уголкам леса, тщательно фиксируя координаты каждого тайника в своей генетической памяти.

Эта история научила всех обитателей леса важному уроку: даже самые обыденные дела могут стать предметом научного исследования, если подходить к ним творчески и осознанно.