Проблематика та використання штучного інтелекту в графічному дизайні
Автор: Дітковський Данііл Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Дизайн
Інститут: Інститут архітектури та дизайну
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2023-2024 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: В рамках наукової роботи досліджується тема використання технологій штучного інтелекту (далі «ШІ») в графічному дизайні та генеративному мистецтві в цілому. Дослідження фокусується на аналізі поточного стану розвитку технологій ШІ та перспектив їх використання в графічному дизайні, зокрема в створенні різного роду візуального контенту з цілей професійних та персональних. Технічний розвиток технологій ШІ незалежно від напрямку подальшого застосування, хоча частково й спирається на розроблені значно раніше перші в історії математичні алгоритми, у своєму послідовному прояві починається з середини ХХ ст. [1]. Протягом того періоду до 70х рр. ХХ ст. відбуваються основоположні ідейні винаходи у розвитку ШІ. Вперше використовується та пояснюється ідея «штучних нейронних мереж» У. С. МакКаллохом та У. Піттсем у 1943 р. [2]. Bперше представляється термінологія «штучний інтелект» Д. Маккарті у 1956 р. [3]. Одним з найбільш ранніх прикладів візуальних генеративних моделей ШІ стає розробка AARON Г. Коена у 1973 р. [4]. Розробки періоду з 80х рр. до кінця ХХ ст. більшою мірою концентруються на технічному розвитку та реалізації ідей спеціалізованих систем ШІ. Останні надалі підтримуються послідовною технічною довершеністю та більшим розповсюдженням у різні напрямки графічного дизайну в період початку ХІХ ст. [5]. В сучасному вигляді технології ШІ є актуальною розробку, що втілена у низку засобів роботи за напрямками графічного дизайну та цифрового мистецтва [6]. Деякими прикладами вказаних застосувань є окремі функції графічних редакторів любительського та професійних рівнів, сервіс онлайн-послуг з дизайну інтерфейсу або корпоративного стилю, сервіси користувацького доступу до графічних генеративних моделей та ін. [7]. Причиною поширення застосування ШІ в різних проявах напряму графічного дизайну, окрім технологічного розвитку, який конкретно у сфері генерації візуального контенту в останні роки був втілений у появі та розвитку Diffusion архітектури генеративних моделей, яка у свою чергу значно перевищила ознаки ефективності у порівнянні з більш давніми аналогами GANs та VAEs, стала також одночасна поява користувацьких сервісів з надання доступу до цих генеративних моделей, що значно демократизувало доступ до технологій ШІ в цілому [8]. Це надає широкому колу діячам сфер графічного дизайну та цифрового мистецтва якісно новий інструмент, отже нові підходи та можливості у роботі. Разом з тим, як використання систем ШІ у роботі з візуальним контентом, окрім значних переваги у якості та швидкості у порівнянні з попередніми методами, має певну проблематику. Однією з таких та загальною є питання феномену «відсутності авторства людини», включення захищених авторським правом контенту до навчальної бази генеративних моделей, відповідальності за вироблений ШІ контент та ін., що в сукупності становить проблематику авторського права [9]. Крім того, загальний стан розвитку графічних генеративних моделей має низку недоліків, що ускладнюють процес виробу контенту, наприклад, труднощі з генерацією окремих складових зображення. Низка проблем, що притаманні на різних рівнях застосування систем ШІ у графічному дизайні є однією зі складових того, що потребуючи вирішення впливає на специфіку робочого процесу [10]. Об’єкт дослідження – моделі архітектур GANs, VAEs та Diffusion з генерації візуального контенту. Предмет дослідження – використання технологій штучного інтелекту як інструмент створення візуального контенту у персональному та професійному напрямах. Мета дослідження – узагальнення та систематизація практичного досвіду використання технологій штучного інтелекту у створенні візуального контенту. У висновку проведених досліджень отримані характеристики графічних генеративних моделей ШІ, а також їх реалізація в рамках користувацьких сервісів з генерації візуального контенту вказані можуть використовуватись у роботі з зображеннями на любительському та, за умов набуття спеціалізованих знань та навичок, професійному рівні за напрямом графічного дизайну. На базі результатів теоретичної частини дослідження була розроблена можлива стратегія застосування систем ШІ у роботі над дизайном арт-буку «Mythical Muses: Ukrainian Beasts in Modern Vision» та презентованих в ньому творів авторської арт-галереї. Ключові слова – ілюстрація, графічний дизайн, нейронні мережі, штучний інтелект, генеративне мистецтво, цифрове мистецтво. Список посилань. Senocak, D., Kocdar, S., & Bozkurt, A. (2023). Historical, Philosophical and Ethical Roots of Artificial Intelligence. PJE, 40(1). https://doi.org/10.30971/pje.v40i1.1152; McCulloch, W.S. and Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. The Bulletin of Mathematical Biophysics, 5(4), pp.115–133. doi:https://doi.org/10.1007/bf02478259; McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (2006). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31, 1955. AI Magazine, 27(4), 12. https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4.1904; Sundararajan, L. (2014). Mind, Machine, and Creativity: An Artist’s Perspective. The Journal of Creative Behavior, 48(2), pp.136–151. doi:https://doi.org/10.1002/jocb.44; Engawi, D., Gere, C. and Richards, D. (2022). The Impact of Artificial Intelligence on Graphic Design: Exploring the Challenges and Possibilities of AI-Driven Autonomous Branding. With Design: Reinventing Design Modes, pp.3567–3576. doi:https://doi.org/10.1007/978-981-19-4472-7_238; Jiang, H., Brown, L.T., Cheng, J., Khan, M., Gupta, A., Workman, D., Hanna, A., Flowers, J. and Gebru, T. (2023). AI Art and its Impact on Artists. doi:https://doi.org/10.1145/3600211.3604681; Ghosh, A. and Fossas, G. (2022). Can There be Art Without an Artist? arXiv (Cornell University). doi:https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.07667; Gu, S., Chen, D., Bao, J., Wen, F., Zhang, B., Chen, D., Liu, Y. and Guo, B. (2022). Vector Quantized Diffusion Model for Text-to-Image Synthesis. 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). doi:https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.01043; Du, S. and Xie, C. (2020). Paradoxes of Artificial Intelligence in Consumer markets: Ethical Challenges and Opportunities. Journal of Business Research, 129, pp.961–974. doi:https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.08.024; Sovhyra, T. (2021). Artificial Intelligence and Issue of Authorship and Uniqueness for Works of Art (Technological Research of the Next Rembrandt). Kult. i mystetstvo u suchasnomu sviti, (22), pp.156-163.