アートと機械学習

昨年 6 月に公開したブログ記事では、視覚化を使用して、ニューラルネットワークが画像分類にどのように機能するかを説明しました。予想外の副産物として、ニューラルネットワークテクノロジーによって生成された奇妙で奥深い画像が生まれました。
DeepDream のオープンソースは、機械学習やクリエイティブプログラミングのコミュニティで大きな関心を集めています。アマンダ・ピーターソン、メモ・アクテン、サミム・ウィニガー、カイル・マクドナルド、ジーン・コーガンなどのアートのトレンドセッターたちも、すぐにアートと機械学習の組み合わせを模索し始めました。

画像: メモ・アクテンの作品「Google 本社」 DeepDream がオープンソース化された後、ドイツのテュービンゲン大学の大学院生であるレオン・ガティ氏が、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して画像のスタイルとコンテンツを分解する方法を公開しました。この論文は、コミュニティとアーティストが芸術作品の創作にニューラルネットワーク手法を使用する動機をさらに高めました。

図：写真と絵画のスタイルを組み合わせて制作した作品（写真の人物はアメリカの科学番組にゲスト出演したニール氏）ディープラーニングのオープンソースコミュニティ、特に GitXiv プロジェクトは、アートのためのこれらのアルゴリズムの推進に大きな役割を果たしてきました。 DeepDream とスタイル転送アルゴリズムは、オープンソースコミュニティによって複数のコンピュータ言語とソフトウェアパッケージに迅速に移行され、機械学習の技術がさらに発展しました。

画像: マイク・タイカの作品「サキソフォン・ドリーム」かつては機械学習とアートの重なり合う部分はほとんどありませんでしたが、機械学習の分野が急速に進歩するにつれて、アートと機械学習を組み合わせる機会も急速に増えています。ロンドン大学とニューヨーク大学はどちらも機械学習とアートを組み合わせたコースやプロジェクトを提供しており、テート・ギャラリーの IK 賞の 2016 年のテーマも人工知能です。

アートや機械学習に関する議論に誰でも参加できます。
//googleresearch.blogspot.jp/2016/02/exploring-intersection-of-art-and.html

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