Sztuczna inteligencja była w stanie odtworzyć technikę malowania prawdziwych artystów za pośrednictwem algorytmów. Użytkownicy mogą zobaczyć, w jaki sposób powstał dany obraz, obserwując nawet poszczególne pociągnięcia pędzla.
Niestety, nie możemy cofnąć się w czasie, aby móc podejrzeć, jak znani artyści tworzyli swoje malarskie dzieła. Inżynierowie z amerykańskiego MIT postanowili jednak przybliżyć ten proces. Osoby odpowiedzialne za projekt stworzyły system uczenia maszynowego Timecraft, który jest w stanie samodzielnie wydedukować i przeanalizować, w jaki sposób stworzono konkretny malunek.
Projekt został przeszkolony przy wykorzystaniu 200 poklatkowych filmów z obrazami i akwarelami. Później, algorytm samodzielnie „rozłożył” każdy z obrazów i podzielił go na części.
Wyniki nie są idealne, ale…
Technologia Timecraft była w stanie przewyższyć istniejące, konwencjonalne algorytmy, o prawie 90 proc. Samo rozwiązanie nie jest idealne i musi się jeszcze sporo nauczyć, ale badacze MIT patrzą na nie w sposób optymistyczny. Co ciekawe, naukowcy i inżynierowie udostępnią kod źródłowy Timecraft dla wszystkich zainteresowanych osób. Będzie można go wykorzystać w zupełnie dowolny sposób.
Na ten moment Timecraft jest w stanie wykorzystać stworzoną siec neuronową do spojrzenia na nowe obrazy przy jednoczesnej próbie ich dekonstrukcji. Algorytm ma za zadanie wykryć i odtworzyć prawdopodobne działania podjęte podczas malowania.
Kreatywna inżynieria wsteczna
Efektem ubocznym pracy nad Timecraft było swoiste uzyskanie dostępów przez badaczy do kreatywnej inżynierii wstecznej. Dzięki temu łatwiej można było podejrzeć proces twórczy samych artystów, który w wielu wypadkach do tej pory mógł pozostawać niejasny.
Wiadomo oczywiście, że ile malarzy, tyle różnych styli oraz nawyków, które kształtują późniejsza pracę. Timecraft w ciekawy sposób przewidział jednak niektóre ruchy, które zdają się zgadzać z rzeczywistością. Prawdziwi malarze zaczynają od stworzenia „dużego obrazu”, zanim wypełnią go szczegółami oraz dodatkowymi elementami. Dokładnie tego typu działanie widać na zaprezentowanym algorytmie.
Nie pozostaje nic innego, jak tylko czekać aż podobne rozwiązania pojawią się w innych sferach powiązanych z kulturą.
