Крістен Стюарт (так, та сама Крістен Стюарт) стала співавтором статті про ШІ

Актриса Крістен Стюарт може бути багатшою за нас, красивішою за нас і набагато, набагато відомішою за нас, але знаєте, чого у неї немає? Статті про передові нейронні мережі.

На жаль, це вже не так. Ні, ми не стали багатшими, красивішими або відомішими, але актриса “Сутінків” Стюарт тепер має своє ім’я на нещодавно опублікованій статті про машинне навчання.

Нещодавно вона дебютувала в якості режисера з короткометражним фільмом “Приходьте поплавати”, і в статті під назвою “Оживлення імпресіонізму за допомогою нейронної передачі стилю в “Приходьте поплавати” детально описується техніка, використана у фільмі Стюарт, яка покликана надати початковій і завершальній сценам живописної якості.

“Ми документуємо, як ця техніка може бути використана в рамках ітеративного творчого процесу для досягнення бажаного вигляду, і пропонуємо відображення широкого простору параметрів на ключовий набір творчих елементів управління”, – йдеться в статті. “Ми сподіваємося, що це відображення може дати уявлення про пріоритети для майбутніх досліджень”.

Разом зі Стюартом в роботі брали участь продюсер Starlight Studios Девід Шапіро і перший автор Бхаутік Джоші, інженер-дослідник Adobe. Ні, в роботі не вказано, хто саме зробив свій внесок, але вона цікава як нагадування про те, наскільки важливими стають методи штучного інтелекту для творчого процесу.

“Що мене найбільше зацікавило в цій роботі, так це те, що вона говорить про те, як ці технології зараз використовуються у виробничому середовищі”, – сказав Алексіс Кірке, старший науковий співробітник Міждисциплінарного центру досліджень комп’ютерної музики в Плімутському університеті Великобританії, який раніше створив один з перших в світі фільмів з розгалуженням, керованих алгоритмами, в інтерв’ю виданню Digital Trends. “Мати круту технологію – це дуже добре, але спробувати створити з її допомогою змістовний фільм – це зовсім інше питання. Взяти ідею і використати її у відшліфованому готовому продукті – це зовсім інше, ніж просто провести кілька тестів. Вона повинна працювати переконливо”.

Марк Рідл, доцент Школи інтерактивних обчислень Технологічного інституту Джорджії, який досліджує питання про те, чи можуть машини бути креативними, також розповів нам, що його зацікавили проблеми, про які йдеться у статті.

“Висновок з роботи Джоші та ін. полягає в тому, що використання алгоритмів обчислювальної творчості на основі нейронних мереж для вирішення практичних, реальних проблем складніше, ніж здається”, – сказав він. “Це особливо актуально, коли людина-користувач має на увазі конкретний результат, який повинен бути досягнутий. Алгоритми вибагливі і вимагають багато налаштувань та експериментів для отримання бажаних результатів. У статті розповідається про кроки, які вони зробили для того, щоб це працювало для них. Але найважливіше в цій роботі те, що вона висвітлює прогалину в нашому розумінні того, як розгортати алгоритми креативності в реальному світі”.

Іншими словами, як написала у своєму твіттері викладач комп’ютерних наук Голдсмітсу Ребекка Фібрінк: “Навіть Крістен Стюарт знає, що це розчаровує, коли ти не можеш виразно маніпулювати результатами машинного навчання”. Гадаємо, це втішна думка!

Рекомендації редакторів

• Я використовував чат-бота ChatGPT AI для святкового шопінгу цього року
• Meta створила DALL-E для відео, і це одночасно моторошно й дивовижно
• Мінікомп’ютер Nvidia Jetson Orin Nano вартістю 200 доларів у 80 разів швидший за попередню версію
• Оптичні ілюзії можуть допомогти нам створити наступне покоління ШІ
• Twitter CoTweets: Все, що потрібно знати про твіти у співавторстві

Source: digitaltrends.com