일체 포함. 우리가 창조하는 방식을 바꾸고 있지만 아직 두려워하지 마세요

이달 초에는 자율주행 테스트 차량이 합류하는 차량을 피하기 위해 차선을 벗어났지만, 이동하던 차선에서 오토바이와 충돌했습니다. 이것이 당신이 이야기에 대해 아는 전부라면, 그것은 종종 등장하는 일종의 도덕적 선택 난제처럼 들립니다. 인공 지능 행동에 대한 토론: 두 가지 나쁜 결과 사이에서 기계는 어떤 과정을 취할지 어떻게 결정합니까? 추구하다? 자전거 도로에서 자전거 운전자를 치게 되는 경우, 길을 건너는 보행자와 충돌하지 않도록 방향을 바꾸십니까?

그러나 그것은 전혀 일어난 일이 아닙니다. Waymo가 운영하는 차량에는 사고가 발생하기 직전에 차량을 수동으로 제어했던 인간 "안전 운전자"가 운전대를 잡고 있었습니다. 합류하는 차량의 갑작스런 움직임에 반응하여 운전자는 이를 피하기 위해 방향을 틀었고 옆 차선에 있는 오토바이 운전자를 보지 못했습니다. 운전자가 아무것도 하지 않았다면 아마도 자율주행차는 두 가지 잠재적인 사고를 모두 피할 수 있었을 것입니다..

인공 지능과 자동화가 궁극적으로 도로를 더욱 안전하게 만들 것이라는 점은 이제 잘 알려진 사실입니다. 많은 사람들이 무인 자동차라는 개념을 완전히 받아들이는 것이 어렵다고 생각할지라도 말입니다. 언어 번역, 주식 매매, 날씨 예측 등 모두 AI의 기여가 분명한 이점을 제공하는 영역입니다. 그러나 A.I. 인간의 실수가 흔한 곳에서만 일어나는 것이 아닙니다. 그것과는 거리가 멀다, A.I. 우리를 인간으로 만드는 바로 그 일 중 하나인 창의성을 수행하거나 적어도 모방하도록 이미 훈련을 받았습니다.

돕는 로봇 손

10월에는 일체 포함. 그림 경매에서 40만 달러 이상 팔려. 프랑스 예술단체 오비어스(Obvious)가 사용한 AI. 15,000장의 초상화에 대한 훈련을 받았습니다.

14세기에서 20세기 사이에 만들어졌으며, 그들의 스타일을 연구하고 이를 자신만의 스타일로 혼합했습니다. 이것은 무차별적인 창의력입니다. 기계는 느낄 수도 없지만 잠들 수도 없습니다. 분석할 수 있을 만큼 충분한 데이터를 제공하면 솔직하게 창의적으로 보이는 결과를 얻을 수 있습니다.

당연히 이러한 유형의 A.I. 창작자들이 걱정할 수도 있지만 기계가 자체 스크립트를 작성하고 전체 앨범을 프로듀싱하다, 그들은 실제로 조만간 인간 예술가를 대체할 수 없을 것입니다. 그리고 참신함이 줄어들면서 AI가 제작한 다른 예술 작품이 Obvious의 작품과 동등한 평가를 받을지 의심스럽습니다.

다행스럽게도 우리를 대신해 일을 해주는 것이 아니라 우리의 일을 더 쉽게 만들어주는 "더 친근한" A.I.가 이미 여기에 있습니다. 인공 지능은 지난 2년 동안 연례 전시회인 Adobe MAX에서 주목을 받았습니다. Photoshop, Lightroom, After Effects 및 기타 다양한 크리에이티브를 개발하는 회사에서 주최하는 컨퍼런스 응용 프로그램. 어도비의 AI 엔진 이름은 Sensei이며 이제 Creative Cloud 제품군 전체에서 다양한 도구를 지원합니다.

디지털트렌드와의 인터뷰에서 올해 MAX에서, Adobe의 디지털 이미징 담당 수석 이사인 Tom Hogarty는 AI의 출현을 비유했습니다. 창의적인 도구로서 PC에서 모바일 장치로의 이동에 대해 설명합니다. Adobe가 방금 선보였습니다. 아이패드용 포토샵 그리고 프리미어 러시, 다중 장치 비디오 편집 앱입니다.

Hogarty는 Digital Trends에 “이는 자원과 우선순위에 대한 엄청난 재집중이었습니다.”라고 말했습니다. “A.I로의 전환이 이루어지고 있다고 생각합니다. ML[머신러닝]은 현재 업계에서 동등한 규모의 구조적 변화입니다.”

Adobe는 Sensei가 개념적으로는 단순하지만 기계적으로 어려운 작업을 생각만큼 쉽게 수행할 수 있도록 인간과 기계 사이의 격차를 메우는 역할을 한다고 생각합니다.

사람들은 사진 속의 물체를 인식하는 것과 같이 기계가 전통적으로 제대로 수행하지 못했던 특정 작업을 선천적으로 잘 수행합니다. 반면에 컴퓨터는 이러한 객체를 분류, 변경, 제거 및 교체하는 데 능숙하지만 인간이 이를 명확하게 정의해야 합니다. 먼저 목록화의 경우 키워드를 추가하거나 선택과 마스킹을 통해 대상의 경계를 설정합니다. 프로세스.

이러한 기계적 작업에는 세부 사항에 대한 세심한 주의가 필요한 경우가 많으며 사람이 완료하는 데 실망스러울 정도로 오랜 시간이 걸립니다. 콘텐츠에 따라 이미지를 구성하기 위한 전제 조건인 키워드를 추가하는 것은 매우 어려운 과정이므로 이를 안정적으로 수행하는 사진작가는 거의 없습니다. Lightroom 제품 관리자인 Josh Haftel은 이러한 어려움을 잘 알고 있습니다.

Haftel은 Digital Trends와의 인터뷰에서 "인간으로서 당신은 '의자, 카메라, 전화, 선글라스, 노트북'이라고 말할 수 있는 능력이 [컴퓨터보다] 훨씬 나을 것입니다. 하지만 그렇게 하려면 시간이 오래 걸릴 것입니다."라고 말했습니다.

하지만 컴퓨터가 당신만큼 사진에 키워드를 추가하는 데 능숙하다면 어떨까요? 아니면 개체를 클릭하는 것만으로도 개체를 제거할 수 있다면 어떻게 될까요? Adobe Lightroom CC의 A.I. 지원 검색과 Photoshop CC의 주제 선택 도구를 사용하면 그 꿈이 현실이 됩니다. 이러한 도구는 아직 100% 정확하지는 않지만 이미 광고 소재가 시간이 많이 걸리는 작업을 빠르게 시작할 수 있도록 해줍니다.

Sensei 기반 검색은 처음부터 Lightroom CC에 있었지만 올해에는 얼굴 인식 기능이 추가되면서 큰 발전을 이루었습니다. 선생님은 사람을 감지하고 정리할 수 있습니다 — 및 기타 개체 — 초당 수만 개의 이미지 속도로. 잠재적인 시간 절약 효과는 엄청납니다.

어도비의 AI 노력은 정지 이미지를 넘어서는 것이기도 합니다. 다가오는 After Effects의 내용 인식 채우기 도구 실제로 비디오의 모든 프레임에서 개체를 제거하고 최소한의 사용자 입력으로 배경을 원활하게 채웁니다. 실제로 이것을 보는 것은 마술사가 모자에서 토끼를 꺼내는 것을 보는 것과 같이 약간 놀랍습니다. 이에 대한 설명이 있다는 것을 알지만 알아낼 수는 없습니다.

빙산의 일각

일체 포함. 마술이 아니다. 그것은 과학입니다. 그럼에도 불구하고 정확한 방법을 아는 사람은 아무도 없습니다. 일체 포함. 그것이하는 일을한다, 그리고 그것은 잠재적으로 무서운 전제입니다. 컴퓨터는 스스로 훈련합니다. 인간은 단지 초기 훈련 데이터 세트를 제공하기만 하면 됩니다. 아주 놀라운 것은 아니지만 흥미로운 점은 AI에서 문제가 자주 발생하는 곳이 훈련 데이터에 있다는 것입니다. 프로그래밍은 인간의 편견이 기계에 새어 들어가는 형태입니다. 데이터가 편향된 경우 결과 알고리즘은 부정확한 결정을 내릴 수 있습니다. 성차별적이거나 인종차별적이라도.

Adobe Experience Design 부사장 Jamie Myrold는 MAX 2018에서 언론과의 인터뷰에서 "편견을 갖지 않는 것은 정말 어려울 것입니다. 편견은 항상 존재하게 될 것"이라고 말했습니다. “하지만 이는 우리가 확실히 집중해야 할 부분이고 디자이너가 갖춰야 할 또 다른 기술입니다. 알고리즘의 블랙박스가 겁을 주도록 허용하는 것이 아니라 자신이 확실히 소유한 것으로 간주합니다. 그들을."

무섭지만 알 수 없는 A.I. 그것은 또한 그것을 매우 흥미롭게 만드는 것입니다. AI의 잠재력 문제를 해결하는 방법은 거의 무한하며, 편견을 식별하고 교정하기 위한 조치가 마련되어 있습니다., 그것은 우리의 삶을 더 쉽게 만들면서 많은 좋은 일을 할 수 있습니다.

창작자, 특히 창작 활동으로 돈을 버는 사람들의 경우 A.I. 인간을 적절하게 모방할 수 있다. 몇 가지 매개변수를 컴퓨터에 연결하고 완벽하게 괜찮은 매개변수를 뱉어낼 수 있다면 왜 그래픽 아티스트를 고용하여 새 로고를 디자인합니까?

우리는 여전히 그 현실에서 멀리 떨어져 있지만, 지금 우리가 어디에 있는지 살펴보고 그 시나리오를 만약의 경우로 추정하는 것은 어렵지 않습니다. 이미 A.I. Adobe Lightroom에서는 놀랄 만큼 능숙하게 그림자 제거, 하이라이트 복구, 노출 및 채도 조정 등 사진을 자동으로 향상할 수 있습니다.

Adobe의 구현은 사진 작가에게 추가 편집을 위한 확실한 출발점을 제공하는 것을 목표로 하고 있지만 다른 개발자들은 이미 그 이상을 수행했습니다. 이전에 Macphun이었던 Skylum은 Luminar 사진 편집 소프트웨어에 다양한 AI 기반 조정 기능을 갖추고 있어 다음과 같은 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 자동으로 하늘 향상 이미지에 사실적인 태양 광선을 추가하는 것입니다. 이제 최소한의 사진 리터칭 지식만으로 사진을 극적으로 변경할 수 있습니다.

이것이 반드시 작업 중인 광고 소재에 문제가 있다는 신호는 아닙니다. 여기서 우리는 디지털 사진, 가정용 PC 비디오 편집, 스마트폰 및 전문 콘텐츠에 대한 진입 장벽을 대폭 낮추는 기타 기술 생산. 창조 산업은 계속해서 리믹스되었지만 항상 살아남았습니다. 더 나은지 나쁜지는 누구에게 물어보느냐에 따라 다르지만, 창의적인 콘텐츠의 양과 다양성이 지금보다 더 높았던 적은 없었습니다.

그리고 그 성공에도 불구하고 A.I. 여전히 몇 가지 중요한 과제에 직면해 있습니다. 현재 기술 미리보기 단계에 있는 Adobe Lightroom의 최고의 사진 기능은 시간을 크게 절약할 수 있는 또 다른 Sensei 기반 기술입니다. 다양한 매개변수에 걸쳐 이미지를 분석하여 자동으로 가장 좋은 이미지를 표시하는 동시에 수동 평가도 고려합니다. 초기 상태에서도 인상적으로 작동하지만, 현재 A.I의 한계를 보여주기도 합니다.

Haftel은 “적어도 오늘날 머신러닝이 실패하는 곳은 감정적 맥락을 이해하는 것입니다.”라고 설명했습니다. “그래서 기계는 그 정말 어둡고 거친 사진이 할머니의 사진이고 할머니의 마지막 사진이라는 것을 알지 못합니다. 그리고 그것은 결코 그것을 말할 수 없을 것입니다.”

Haftel은 “절대 안 된다고 말하면 안 되지만, 절대 안 된다고 말하면 안 되지만, 적어도 오늘은 그렇게 할 수 없습니다.”라고 재빨리 덧붙였습니다.

A.I. 한계가 있나요? 우리는 AI 분야에서 정체기에 도달할 수 있을까요? 개발? Nvidia의 미디어 및 엔터테인먼트 기술 부문 제품 관리자인 Andrew Page는 그렇게 생각하지 않습니다. Nvidia 서버는 모든 Adobe Sensei 교육과 회사의 최신 교육을 지원합니다. RTX 그래픽 카드 AI 가속화를 위해 특별히 제작된 텐서 코어가 포함되어 있습니다. 명령. 엔비디아는 AI를 분명히 본다. 미래에 큰 역할을 할 것입니다.

Page는 Digital Trends에 “우리는 아직 [A.I.]의 초기 단계에 있습니다.”라고 말했습니다. “컴퓨터는 스스로 작업 방법을 배우기 때문에 실제로는 어느 정도 완료할 수 없습니다. 인간과 마찬가지로 우리도 배움을 끝낸 적이 없습니다. 우리는 AI의 빙산의 일각을 보고 있다고 생각합니다. 창작자나 다른 산업 분야에서도 마찬가지입니다.”

한 가지 잠재적인 변화는 서버 교육을 받은 AI에서 전환하는 것입니다. 개별 사용자의 고유한 요구 사항이나 예술적 스타일에 더 잘 대응할 수 있는 로컬로 훈련된 AI로 전환됩니다. 데이터 센터가 필요하지 않고 가정용 PC에서 머신러닝을 수행할 수 있게 되면 AI를 위한 새로운 길이 열릴 것입니다. 개발. 현재로서는 훈련 데이터 세트의 계산 요구 사항과 엄청난 크기로 인해 가장 간단한 작업을 제외한 모든 작업에 대해 로컬 훈련이 어려워지지만 시간이 지나면 바뀔 가능성이 높습니다.

이 모든 것이 어떻게 진행되는지에 따라 창의성에 대한 우리의 정의가 바뀔 수도 있습니다. Adobe의 Haftel은 예술 작품을 만들기 위해 소프트웨어를 수동으로 사용해야 하는 번거로움 없이 “우리는 다음 단계의 창의성에 집중할 수 있습니다. 그것이 어떻게 될지는 모르지만 Adobe에서 우리의 임무는 이를 지속적으로 지원하고 역량을 강화하는 것입니다.”

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