アートとテクノロジーの融合は、私たちの創造性と想像力を新たな高みへと導く可能性を秘めています。ソフィア・クレスポ氏のTEDトーク「想像力の限界を広げるAIが生成するクリーチャー」では、彼女がAIを用いて生み出す驚くべきクリーチャーについて紹介されています。本記事では、彼女のトークの要点を通じて、AIによって生み出されるクリーチャーの世界について詳しく解説します。
AIによるクリーチャーの創造 ソフィア・クレスポ氏は、AIの力を借りて、想像力に溢れるクリーチャーを創り出しています。彼女の独自のアルゴリズムと機械学習の技術により、デジタル世界に存在するかのようなクリーチャーが生み出されるのです。これによって、私たちは新たな生命体の可能性を探求し、想像力の限界を広げることができます。
クリーチャーの美学と多様性 ソフィア氏の創造するクリーチャーは、美学と多様性の融合を特徴としています。彼女のアルゴリズムは、自然界や科学の原理に基づいており、生物学的な要素を取り入れています。それによって、私たちは従来の枠組みを超えた新奇な形態や色彩のクリーチャーと出会うことができるのです。
アートと科学の対話 ソフィア氏の作品は、アートと科学の対話を通じて生み出されています。彼女はAIを芸術のツールとして活用し、新たな表現の可能性を追求しています。このアプローチによって、私たちは芸術の枠を超えた新たな視点や感覚を体験することができます。
クリーチャーの意味と社会的な影響 AIによって生み出されるクリーチャーは、私たちの想像力を刺激するだけでなく、社会的な影響ももたらします。ソフィア氏は、これらのクリーチャーが私たちに対してさまざまな問いを投げかける可能性があると述べています。それらは人間の存在や技術の進歩についての考えを掘り下げる契機となり、私たちのアイデンティティや倫理観についての議論を喚起することがあります。
結論: ソフィア・クレスポ氏のTEDトークでは、AIによって生み出されるクリーチャーの世界について、魅力的な情報が紹介されました。彼女の創造性と技術の結びつきによって、私たちは新たな想像力の領域に足を踏み入れることができます。また、これらのクリーチャーは社会的な影響をもたらし、倫理的な問いを提起することがあります。
関連キーワード: AI生成クリーチャー、ソフィア・クレスポ、アートとテクノロジー、想像力、多様性、美学、アートと科学の対話、社会的影響、倫理的問題、TEDトーク
想像力の限界を広げる AI 生成の生き物 まずは見たことのない 色を想像してみてください。 ちょっとこれを試してみてください。
これまで知覚できなかった色を実際に視覚化できますか? 簡単な挑戦ではないことはわかっていますが 、私はこれに挑戦することに決して飽きません。 そして重要なことは、 私たちは自分の経験を利用せずに何かを想像することはできないということです。 私たちが知覚できるスペクトルの外で まだ見たことのない色は、 私たちが想像する能力の外にあります。 まるで私たちの想像力には限界があり、 私たちが想像できるすべての色は、 これまでに見た他の色のさまざまな色合いでしかあり得ないということのようです。 しかし、私たちは、可視スペクトルの外にある色の周波数が存在することを 事実として知っています。 そして科学者たちは、 より多くの光受容体を持つ種が存在すると信じています 私たち人間が持っている3色だけではありません。
ちなみに、 すべての人間が同じように世界を見ているわけではありません。 私たちの中には、さまざまな程度の色盲の人もいます。 インターネット上のドレスが青と黒なのか、白と金なのかなど、 小さなことでも意見が一致しないことがよくあります。 しかし、私の一番好きな生き物は クジャクシャコで、シャコ には 12 ～ 16 個の光受容体があると推定されています。 そしてそれは、彼らにとって世界がよりカラフルに見えるかもしれないことを示しています。
では、人工知能はどうでしょうか？ AI は人間の能力を超えたものを見るのに役立ちますか?
私は過去 5 年間 AI に取り組んできましたが、 私の経験から言えば、AI は与えられたデータの内容を理解できます。 しかし、それでは、 もし AI が新しいものを想像するのに役立たないのであれば、 アーティストが AI を使用することになぜ意味があるのでしょうか? と疑問に思うかもしれません。 それに対する私の答えは、既知の要素を組み合わせて新しい要素を形成することに価値があるので、それが私たちの創造性を高めるのに役立つと思うからです 。 そして、私たちが経験したことに基づいて想像できるこの境界は、 私が探求してきた場所です。
私にとってそれは、水族館のスクリーンに映るクラゲを見て、 青と赤のレンズが付いた 古い 3D メガネ (覚えていてほしいと思います) をかけたことから始まりました。 この経験から、その質感を再現したいと思うようになりました。 でもそれだけではなく、このような今まで見たことのない 新しいクラゲを作りたいと思っていました 。 そして、クラゲから始まったものは、 すぐに イソギンチャク、サンゴ、魚などの他の海洋生物へと拡大しました。 そしてそこから両生類、鳥類、昆虫がやって来ました。 そしてこれが「Neural Zoo」というシリーズになりました。
しかし、よく見ると何が見えますか？ これらの画像には生き物は一匹も写っていません。 また、AI はテクスチャを抽出して再結合できるようにすることで、 私の創造的なプロセスを強化します。 それは、手で描くのに何か月もかかるものです。 それに、実は私は絵を描くのが苦手なんです。
つまり、ある意味、私がやっていることは、 カメラが存在する前から 人間がすでに長い間行ってきたこと の現代版であると言えるでしょう。 中世、 人々は探検に出かけ、 戻ってきたら、見たものを イラストレーターに共有していました。 そして、イラストレーターは、説明されているものを見たことがなく、 以前に見た生き物に基づいて 描き 、その過程である種のハイブリッド動物を作成することになります。 したがって、探検家はビーバーを描写するかもしれませんが、実際に見たことのない イラストレーターは、頭はげっ歯類、胴体は 犬、尾は魚のようなものだと表現するかもしれません。 「Artificial Natural History」シリーズでは、 自然史アーカイブから数千枚のイラストを取り出し、 それらをニューラル ネットワークに供給して新しいバージョンを生成しました。 しかし、これまでの私の作品はすべて 2D で行われていました。 そして、私のスタジオ パートナーである Feileacan McCormick の協力を得て、 3D スキャンしたカブトムシのデータセットでニューラル ネットワークをトレーニングすることにしました。 ただし、最初の結果は非常にぼやけていて、 ここに見られる塊のように見えたことを警告しなければなりません。 これにはさまざまな理由が考えられます が、その 1 つは、オープンに利用できる 3D 昆虫のデータセットが実際にはあまりないことです 。 そしてまた、私たちは再利用していました 通常、3D を生成するための画像を生成するために使用されるニューラル ネットワーク。 信じられないかもしれませんが、これらは私たちにとって非常に興味深い塊です。
しかし、時間が経ち、 アリやその他のカブトムシのような昆虫を投入して データセットを強化する データ拡張などの非常にハックなソリューションをいくつか使用した結果、 最終的にはこれが得られました。 これはグリルチキンに似ていると言われています。
しかし、さらに多くのものを求めて、私たちは技術を追求し、 最終的にこのような外観になりました。 3D スタイル転送と呼ばれるものを使用してテクスチャをマッピングし、 科学的な名前と解剖学的説明を生成するために 自然言語モデルをトレーニングしました 。 そして最終的には、3D メッシュを処理できるネットワーク アーキテクチャさえ発見しました。 それで、彼らはこのようになりました。 そして私たちにとって、これは一種の思索的な研究を生み出す方法となりました --
存在しなかった生き物についての思索的な研究で、 思索的な生物学のようなものです。
しかし、実際の種に近づけない限り、 AI とその可能性については話したくありませんでした。 オンラインに関するデータを見つけるのは次のうちどれが簡単だと思いますか?
はい、ご想像のとおり、レッサーパンダです。 これにはおそらく多くの理由が考えられますが、そのうちの 1 つは、 北方のフェルト地衣とは異なり 、彼らがとてもかわいいため、 写真を撮ったり、話題にしたりすることが多いということです。 しかし、どちらも絶滅危惧種に指定されています。 そこで私は、ふわふわしたかわいいレッサーパンダほど デジタル表現されていない 他の絶滅危惧種を可視化したいと考えました。 これを行うために、 自然界の数百万枚の画像で AI をトレーニングし、テキストで これらの生き物の一部を生成するよう 促しました。
そのため、 「絶滅危惧種のクモであるクジャク タランチュラの画像」 とその学名というテキストが表示されると、 私たちのモデルはこれを生成しました。 そして、これは本物のクジャク タランチュラの画像です。 これはインド固有の素晴らしいクモです。 しかし、「絶滅危惧種の鳥、マングローブフィンチの画像」という テキストが表示されると、 私たちのモデルはこれを生成しました。 そして、これが本物のマングローブフィンチの写真です。 これらの生き物は両方とも野生に存在しますが、 生成される各画像の精度は利用可能なデータに完全に依存します。 私にとって、これらの日常データのキメラは、 未来がどうなるかを示す別の方法です。 文字通りの意味ではないかもしれませんが、 しかし、私たちが属するエコシステムについて 自分自身の想像力を広げる練習をするという意味では、 新しい機会や可能性を認識する能力が高まるかもしれません 。
私たちの想像力には限界があると知っていても、 制限を感じる必要はありません。 それどころか、その境界をさらに広げ 、まだ見たことのない色やものを探し求める 動機となり 、その結果想像力が豊かになる可能性があります。
