Стоимость работы Эдмона де Белами превысила начальную оценку в 40 раз.
Торги на аукционе Christie's в Нью-Йорке длились чуть менее семи минут, в течение которых покупатель соревновался против потенциальных клиентов из Франции (дистанционно, онлайн), двух представителей бизнесменов (они были на связи по телефону) и одного человека в помещении.
Когда молот упал, ставки достигли 350 тысяч долларов. Со всеми сборами стоимость составила 432 тысячи долларов. Для сравнения: печать Энди Уорхола, которая висела напротив, продали за 75 тысяч долларов. Работу Роя Лихтенштейна продали за 87 тысяч долларов. Обе цены включают сборы.
Мы хотели бы поблагодарить сообщество AI, особенно тех, кто был пионером в использовании этой новой технологии, в том числе Яна Гудфеллоу, создателя алгоритма GAN, и художника Робби Баррата, который оказал большое влияние на нас.
Мы благодарны Christie's за открытие этого диалога в арт-сообществе и рады быть частью этого глобального разговора о влиянии этой новой технологии на создание искусства.
Работа, которая изначально была оценена в 7-10 тысяч долларов, стала результатом сотрудничества французского трио из студента отделения машинного обучения и двух выпускников бизнес-школы. Ни один из них не обладал опытом в искусстве. В портрете не использовали каких-либо красок: это работа алгоритма, который учился подражать наборам изображений, охватывающих период с 14-го по 20-е век.
Аукцион стал испытанием для Christie на предмет интереса рынка к искусству от искусственного интеллекта. Но самый «сильный» ответ после анонса аукциона пришёл от других художников, которые работают с ИИ. Многие из них говорили, что портрет неоригинальный. Они отмечали, что генеративно-состязательную сеть — технологию, использованная при создании портрета — применяли в искусстве с 2015 года. Например, так делали художники Марио Клингеманн, Анна Ридлер и Робби Баррат.
Алгоритм состоит из двух частей. С одной стороны-генератор, с другой дискриминатор. Мы накормили систему набором данных из 15 тысяч портретов, написанных с 14 по 20 век.
Генератор создаёт новый образ на основе набора, затем дискриминатор пытается определить разницу между изображением, созданным человеком, и изображением, созданным генератором. Цель состоит в том, чтобы одурачить дискриминатор, чтобы он думал, что новые изображения — это реальные портреты.
Участники трио признались, что заимствовали часть кода у другого человека, который распространял его по открытой лицензии. Неясно, сколько было заимствовано, но эксперты говорят, что сумма была, вероятно, существенной. Также непонятно, может ли Робби Баррат претендовать на право собственности на произведение, поскольку его код распространили по лицензии с открытым исходным кодом.
Могу всем говорить, что рисую как искусственный интеллект.
Комментарий недоступен
Этож сколько донатов на сбер..
Почему на современные картины ставят такие убогие рамки?
Комментарий удален модератором
Без такой рамы у художника отвалится жёппа
без шредера?
Без фантазии
На картине Илья Медисон?
Обзорщик игр, тупой пидр…
Комментарий недоступен
Комментарий недоступен
ты не шаришь. он сам нарисовал, сам накрутил себе цену и своей картине, сам у себя купил с помощью управляемых лысых обезьян, ИИ хитрый не по годам.
Спроси у чувака, который за порезанную картинку заплатил в пару раз больше
Комментарий недоступен
Картина - говно полное.
Говно полное дорогостоящее
Говно полное, дорогостоящее, 5 кг/шт.
Чьё производство?
Коллективное.
ytgjyznyj
я не успел поправить
Сразу прочитал слово правильно, т.к. обучался на знакомых, забывших переключить раскладку. Доктор, я ИИ?
Какая-то хуйня. То, что описал студент - это тупо принцип работы Generative adversarial network (хз как по-русски правильно переводится). Не самый простой тип нейросети, но один из. Главная сложность - время вычислений и объемы тренировочных датасетов.
Приведенная в тексте формула (которая подпись) это вообще тупо формула правила нулевой суммы для генератора и дискриминатора: Она значит, что "выигрывает" либо первая сеть, либо вторая (если она "поняла", что рисунок фейковый).
В сети есть готовые решения: Бери полностью готовый код, подбирай гиперпараметры, корми сетям картинки, тренируй, получай "картины" на выходе. Никакими сакральными знаниями тут обладать не надо, работа уровня "первый семестр магистратуры".
Об этих сетях очень хорошо пишет Джонатан Хуи (да-да), можете начать читать вот здесь:
https://medium.com/@jonathan_hui/gan-why-it-is-so-hard-to-train-generative-advisory-networks-819a86b3750b
Там серия материалов с практическими советами и примерами.
Так вроде в посте и описано. Хотя, конечно, вот это
Многие из них говорили, что портрет неоригинальный.стоило расписать подробнее.
(хз как по-русски правильно переводится)Генеративно-состязательные сети, но я ни разу не слышал, чтобы кто-то так говорил вживую. В крайнем случае генеративные модели.
вживую
я сверился со страничкой в википедии
Этож Тищенко
При этом вместо двух потенциальных клиентов на самом деле работали нейросети, специально натренированные разводить участников аукциона на бабки.