Нейросети создают изображения. Кто автор

Три задачи нейронных сетей

С появлением больших объемов данных, мощных вычислительных ресурсов и улучшенных алгоритмов, нейронные сети особенно быстро стали развиваться в последнее десятилетие. Из ученых, кто придумывает нейросеть в 2023 году, можно выделить следующие имена: Джеффри Хинтон, Андрю Янг, Джейф Дин, Илья Суцкевер. Ученые активно занимаются исследованием искусственных нейронных сетей и вносят весомый вклад в развитие высоких технологий будущего.

Сегодня мы бросим взгляд на историю создания нейросетей и проследим их путь к современному состоянию. Это важно не только для специалистов в области искусственного интеллекта и компьютерных наук, но и для всех интересующихся, кто придумал нейросеть и какие выдающиеся умы лежат в основе технологий, ставших частью нашей жизни.

Синапсы. Синапс — это связь между нейронами. У каждого синапса есть веса — числовые коэффициенты, от которых как раз и зависит поведение нейронной сети. В самом начале, при инициализации сети, эти коэффициенты расставляются случайным образом. Но в ходе обучения они меняются и подстраиваются так, чтобы сеть эффективнее решала задачу.

Нейросеть повторяет этот же принцип, но программно. Нейроны — это программные объекты, внутри которых хранится какая-то формула. Они соединены синапсами — связями, у которых есть веса: некоторые числовые значения. Веса отражают накопленную нейросетью информацию, но сами по себе, в отрыве от сети, не несут информационной ценности.

Создание Midjourney и его уникальной возможности генерации изображений на основе текстовых подсказок представляет собой интересное развитие в области искусственного интеллекта и цифрового творчества. Инициатором этого проекта стал Дэвид Хольц – выдающийся математический гений и предприниматель-ренегат, чьи достижения в области технологии трехмерного управления движением внесли значительный вклад в цифровую индустрию. Он является техническим директором и соучредителем компании Leap Motion, базирующейся в Сан-Франциско.

Во-вторых, авторское произведение это всегда результат творческого труда. По поводу творческого характера тоже высказываются разные точки зрения, но в общем виде признак творчества раскрывается через оригинальность, в которой прослеживается личность и индивидуальность автора. Следовательно, ставится под сомнение наличие творческой составляющей в работе нейросетей. С одной стороны, есть программа, работающая по определенной схеме и заранее заданным алгоритмам, оригинальность и личность автора в ней не отражается. С другой, — автор запроса, желая создать изображение, также не осуществляет творческий процесс, а просто запускает работу программы.

Какими бывают нейросети

Искусственная нейронная сеть — не модель человеческого мозга: даже самые мощные из существующих сетей не могут достигнуть таких мощностей и подобного количества нейронов. В человеческом мозгу огромное количество нервных клеток — десятки миллиардов. В искусственных нейросетях намного меньше нейронов. Для создания нейронной сети, по возможностям равной человеческому мозгу, сейчас нет мощностей.

Процесс обучения бывает ручным и автоматическим и выглядит обычно так. Нейросети дают на вход разные данные, она анализирует их, а потом ей сообщают, каким должен быть правильный ответ. Сеть устроена так, что будет «стремиться» подогнать веса синапсов, чтобы выдавать верные результаты.

Но разработки в этом направлении ведутся — правда, пока такие проекты находятся на стадии исследований. И даже с небольшим по сравнению с мозгом количеством нейронов нейросети могут достигать поразительных результатов в обучении. Некоторые даже проходят тест Тьюринга, но с оговоркой: сознания у них нет, просто они хорошо научились имитировать его наличие. Иногда даже человек не всегда способен распознать в своем собеседнике нейронную сеть.

Во-первых, автором может быть только гражданин. Ни организация, ни машина или робот, ни животное не являются по закону автором. Вспоминается забавная история про обезьяну, которая сделала селфи на фотоаппарат, принадлежащий американскому фотографу. Фотограф заявил о своем авторстве на снимок, потому что оборудование принадлежало ему. По результатам судебного процесса, проходившего в США, было решено, что фотографии, сделанные животными, не охраняются авторским правом.

Как становится понятно из статьи, нельзя назвать имя одного конкретного человека, кто придумал искусственную нейросеть. Это коллективное многолетнее достижение научного сообщества. На сегодняшний день нейронные сети активно применяются в различных сферах – автомобильной промышленности, медицине, финансовой деятельности, игровой индустрии, рекламе и маркетинге. Однако искусственный интеллект еще далек от совершенства. Поэтому можно с утверждением сказать, что история развития нейросетей еще только начинается.

Автором является пользователь нейросети. Это самая популярная точка зрения в вопросе авторства искусственного интеллекта. Как уже говорилось выше, пользователь может нажать на кнопку, запустив программу, которая сама создаст изображение, похожее на произведение искусства. Можно ли считать пользователя творцом, автором в данном случае? Вряд ли, это не похоже на творческий процесс, скорее на механические действия. Однако можно предположить, что если пользователь как-то переработает созданное нейросетью изображение, внесет свой творческий вклад, тогда уже получится некий новый творческий продукт, объект авторского права.

Следующим важным этапом стало создание перцептрона Фрэнком Розенблаттом в 1957 году. Это была первая искусственная нейросеть, способная обучаться. Она стала предшественником многих современных алгоритмов машинного обучения. Однако в те времена не хватало мощности компьютеров, чтобы проводить полноценные исследования, и проект по разработке ИИ был отложен на несколько десятилетий.

В последние годы мы все чаще слышим о нейросетях, которые в ближайшем будущем должны заменить многие профессии. И нам кажется, что идея создания искусственного интеллекта появилась совсем недавно. Однако нейронные сети от первых разработок прошли долгий путь длиной более полувека, и все еще находятся на начальной стадии развития. Нейросеть способна мгновенно обработать большое количество информации и работает по принципу человеческого мозга, но не может решать множество простых задач, с которыми человек сталкивается каждый день – распознавание эмоций, сарказм, понимание иносказаний.

Кто придумал Chatgpt

Закон не настолько прогрессивен, чтобы содержать однозначный ответ на вопрос авторства нейросетей и искусственного разума. И вряд ли в ближайшие пару лет этот вопрос найдет законодательный ответ. Поэтому необходимо следить за тем, как будет складываться практика. Пока попробуем проанализировать различные точки зрения на вопрос авторства произведений от нейросетей и разобраться в аргументах “за” и “против”.

Искусственный интеллект уже давно наше настоящее, а не будущее. Одним из способов его реализации являются нейронные сети. С их помощью создаются изображения, видео, музыка и другие произведения. Несколько лет назад пользователи развлекались использованием приложения Prisma, создавая стилизованные картинки из фотографий. Популярные сервисы экспериментируют с созданием музыки с помощью нейросетей. А недавно появились новости о том, что нейросеть написала продолжение Гарри Поттера. Возникает вопрос: кто является автором произведений, создаваемых искусственным интеллектом, и что говорит об этом закон? На этот вопрос важно получить ответ, поскольку правам автора корреспондирует обязанность других лиц их соблюдать. И важно понять, нужно ли спрашивать у кого-то разрешение на использование, или любое использование, включая коммерческое, будет свободным.

Классификация Такие нейросети берут заданные данные и классифицируют их. Например, могут догадаться, к какому жанру относится текст, или оценить платежеспособность человека по его банковскому профилю Предсказание Эти сети делают какие-то выводы на основе заданной информации. Сюда можно отнести как предсказание будущих доходов по текущим данным, так и «дорисовывание» картинки Распознавание Часто применяемая задача — распознавать те или иные объекты. Такие нейросети используются в умных камерах, при наложении фотофильтров, в камерах видеонаблюдения и других подобных программах и устройствах.

Кроме того, есть входной и выходной слои. Входной принимает информацию и преобразовывает ее, например переводит картинку в матрицу из чисел. Выходной обрабатывает результат и представляет его в понятном человеку виде. Например, результат 0,77827273 он представит как «с точностью в 78% это такой-то предмет».

Принцип действия нейросети не похож на классическую программу. Такой сети не дают четкого алгоритма: ее обучают, чтобы она могла самостоятельно выполнять ту или иную задачу. В результате деятельность программы становится менее предсказуемой, но более вариативной и даже творческой.

Руководит OpenAI правление, в которое входят Грег Брокман, Илья Суцкевер, Сэм Олтман и другие внештатные члены. По слухам, в ближайшем будущем организация планирует расширить свое влияние в сфере робототехники и уже установила партнерские отношения с крупными игроками в технологической индустрии.