Да так ли уж мало? На шаттере по запросу horse isolated получаем 126 тысяч картинок. Учись - не хочу
А неважно сколько, если взять ногу лошади согнутую на 10 и на 20 градусов на 100 картинках, нейросеть никогда не согнёт её правильно на 15 гр. без знаний скелета и физиологии.
А неважно сколько, если взять ногу лошади согнутую на 10 и на 20 градусов на 100 картинках, нейросеть никогда не согнёт её правильно на 15 гр. без знаний скелета и физиологии.
Сколько дизайнеров сможет заметить эту ошибку? Многие из них знают физиологию лошади?
Сколько дизайнеров сможет заметить эту ошибку? Многие из них знают физиологию лошади?
Заметит почти каждый, такова особенность восприятия.
Не из-за нюансов изображенной физиологии, а потому что тень будет лежать неестественно, например, по 2D не смоделировать такие нелинейные изменения положений.
Заметит почти каждый, такова особенность восприятия.
Не из-за нюансов изображенной физиологии, а потому что тень будет лежать неестественно, например, по 2D не смоделировать такие нелинейные изменения положений.
Вы слишком хорошего мнения о дизайнерах. Мне как-то было лень делать бегущих оленей (силуэты), я брал бегущих лошадей, приделывал им голову и круп оленя, получались у меня бегущие олени. Шли на ура
Вы слишком хорошего мнения о дизайнерах. Мне как-то было лень делать бегущих оленей (силуэты), я брал бегущих лошадей, приделывал им голову и круп оленя, получались у меня бегущие олени. Шли на ура
Вот!! Вооот!!! Такому стокерскому интеллекту не страшны кремниевые мозги!
Если бы наука знала тонкости о нашем мозге, она бы с успехом применяла эти знания при лечении нейро-, патопсихологических, нейродегенеративных и неврологических заболеваний. Это не так. Все известные сейчас виды лечения являются хирургической или медикаментозной ампутацией, что само по себе не является лечением в конечном итоге. Не говоря уже о том, что чёткие причины этих заболеваний до сих пор неизвестны. На фоне этого разговоры о том, что наш мозг изучен, выглядят спекулятивно.
Аргумент ваще мимо. Пример для аналогии: если бы мы играли в шахматы, то ваш "ход" можно было бы приравнять к попытке из пешки сделать дамку. Разговор здесь о здоровой физиологии мозга в принципе, а не об отклонениях в его работе. А это, как говорится, две большие разницы. Ну, ок, давайте попробуем сыграть по вашим правилам Ответ такой: болезнь мозга, да и любого другого органа - это болезнь всей системы, т. е. организма, а не отдельной его части. Постижение тонкостей функционирования всего организма - гораздо более сложная задача, чем изучение локальной работы какой-то конкретной его части. Поэтому, предлагаю не лезть в дебри, а ограничиться спорами по сути обсуждения.
Как Вы считаете, может ли нейросеть на основе огромной базы картинок, понять как выглядит лошадь, чтобы создать свое изображение лошади нужного цвета и в нужной позе? Какое есть фундаментальное ограничение на подобное развитие событий? Если такое событие происходит, то останется ли работа у тех, кто фотографирует и рисует лошадей?
Распознавание очертаний, т. е. как выглядит объект - уже реализовано в ИИ. Иначе автономный транспорт не выпустили бы на дороги общего пользования.
Если попробовать добавить трёхмерную модель лошади с "живой" кинематикой в алгоритм ИИ, то он сможет на основе этой модели "нарисовать" лошадь с любого ракурса, даже обучаться не очень-то нужно. Разве что - "запомнить" какие-то нюансы.
По поводу того, когда наступит момент "сингулярности" - как его называют. Отчасти вы сами ответили на свой вопрос. Но я информацию о сроке в 10 лет не встречал. Одни называют дату - 2035 год, другие - 2050. В любом случае, лет 10-35 можно не париться ))
В России живёт и трудится один грамотный нейро-физиолог, Сергей Савельев (на Youtube есть его лекции), который утверждает, что искусственный разум (не путать с ИИ) никогда не будет создан по одной "простой" причине: суть обучаемости живого мозга сводится к постоянной спонтанной перестройке связей в нейросети. Т. е. в нашем мозге каждую секунду образуется или теряется огромное количество синаптических контактов между нейронами - в зависимости от того, чем мы конкретно заняты. "Средний" мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов. Связей же он может образовать столько же, сколько элементарных частиц во вселенной. Уже это с трудом подлежит осмыслению. А реализовать подобный принцип практически - при современном уровне технологий, по-моему, очень затруднительно, если вообще возможно. При всём при этом, на энергообеспечение мыслительной деятельности живого мозга уходит "всего" 25-30 ватт энергии каждую секунду, вырабатываемой организмом. Искусственный разум, уверен, сожрёт все энерго-ресурсы планеты. ))
Думаю, вполне возможно, что узко-специализированный ИИ в ближайшее время смогут создать, и будет он заниматься рисованием картинок только на определённую тему. Или ещё чем-нибудь в этом роде.
Допускаю непредсказуемый сценарий, когда учёные, копируя работу живого мозга, придумают или откроют какой-нибудь новый принцип, благодаря которому будет возможен прорыв в создании искусственного разума. История науки подобные примеры знает.
Artystarty, я тут пробую донести одну простую мысль: чтобы люди разных профессий лишились работы, совершенно нет необходимости в создании ИИ в рамках полного подражания человеческому мозгу. Нет желания называть это ИИ, называйте самообучающимися программными алгоритмами. Но они уже начинают вытеснять живых людей с рынка труда. Сложная обработка изображений на данный момент им неподвластна. При этом я не вижу принципиальных ограничений на развитие подобных технологий
... Я же еще раз вернусь к абстрактной лошади. Как Вы считаете, может ли нейросеть на основе огромной базы картинок, понять как выглядит лошадь, чтобы создать свое изображение лошади нужного цвета и в нужной позе?
Нет. Сегодня нет. И завтра не сможет. Она вообще не сможет понять что это лошадь или стул или машина. Она не знает никаких определений. У неё нет знаний об этом мире.
Представьте, что Вам показывают тысячу картинок чего-то продолговатого и покрытого чешуёй. Вы будете знать, как это выглядит и сможете узнать этот объект на других картинках. Вы даже запомните, что оно бывает синим, зелёным и фиолетовым в крапинку. Но Вы даже не будете знать, одушевлённый это объект или нет. Для того, чтобы понять, как оно двигается и какие позы может принимать, Вам нужно будет просмотреть ещё тысячу видео. Но Вы всё равно не сможете нарисовать его в естественной среде, потому что Вам придётся ещё просмотреть тысячу пейзажей с той планеты, где оно обитает. А потом ещё тысячу видео, чтобы понять масштаб объекта и его взаимодействие с окружающей средой. Теперь Вы знаете, что оно прыгает, но не приминает синюю траву под оранжевым небом, а деревья ему по пояс. Но и при всём при этом, Ваши познания очень сильно ограничены увиденным. Вы же до сих пор не знаете, как оно спит под водой, как размножается, какого цвета у оно дети и вообще как оно зовут.
Для создания картинки, как у Тристаны, в машину придётся загрузить чудовищный объем информации.
Цитата:
Какое есть фундаментальное ограничение на подобное развитие событий?
Во-первых, очень слабые компьютеры. Всё, под что сегодня заточены процессоры - это математические операции. Не зря самые мощные процессоры называют "числогрызами", а не "аналитиками". Анализ, логика, сопоставление фактов, выводы, моделирование - это не для сегодняшних кремниевых пеньков. Можно, конечно, задействовать суперкомпьютеры, но боюсь, тогда все стоки мира не окупят машинное время. И да... насколько я знаю, ни одному суперкомпьютеру пока так и не удалось сэмулировать ни океан ни атмосферу. Во-вторых, как ни странно, для создания чего-то хоть отдалённо напоминающего ИИ, нужно очень много интеллекта человеческого. Всю информацию должен сначала подготовить, отсортировать и описать человек, потом проверить и оценить результаты, сделать поправки и снова по кругу раз сто, пока человек не убедится, что результат мышления железяки действительно верен. Это очень-очень-очень много человекочасов. Причём, все эти ЧЧ должны быть устремлены в одну точку для решения одной-единственной задачи.
Отсюда вытекает в-третьих: когда там очередь дойдёт до генерации стоковых картинок? Как Вы уже писали, деньги приносит решение конкретных задач. У человечества есть тысячи первоочередных задач, решением которых будут заниматься в первую очередь. Есть люди, которые в это вкладывают деньги, которые получают деньги, у которых есть задачи, которые можно решить только при помощи самообучающихся программ, а то и действительно, только при помощи ИИ. Неужели Вы думаете, что кому-то так хочется влупить миллионы в то, что непрерывно генерируют миллиарды человек по всей планете? Дешевле и быстрее будет пролоббировать всемирный закон об отмене авторского права на изображения.
Ну и ещё пунктик: серьёзным тормозом является человеческий фактор. Мы всё это прямо в этой теме наблюдаем. Тормозят прогресс те, кто не верит в ИИ. Конечно же, если мой сын захочет заняться разработкой ИИ, я скажу, что он фигнёй страдает, он меня послушается и мир потеряет какую-то прогрессивную мысль, которая на шаг приблизила бы создание ИИ. Тормозят прогресс те, кто всерьёз считает, что ИИ уже давно существует или до него один шаг. Я про примитивизацию задачи не из пальца высосал - крупные предприятия тратят много денег и времени на борьбу с этим "трендом" сегодняшнего дня.
Re: Синтетические нейросети замещают художников
Ответ такой: болезнь мозга, да и любого другого органа - это болезнь всей системы, т. е. организма, а не отдельной его части. Постижение тонкостей функционирования всего организма - гораздо более сложная задача, чем изучение локальной работы какой-то конкретной его части. Поэтому, предлагаю не лезть в дебри, а ограничиться спорами по сути обсуждения.
Линейный вид
