人工智能 艺术领域 人工智能在艺术的应用

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人工智能时代,艺术是否会成为解放人类的途径

把人工智能与艺术紧密挂钩,这是一种误会,这种误会应该是来自某种关于人工智能造成就业危机的解释,专家告诉你那些人工智能无法从事的职业才不会被淘汰,比如艺术。

但,比如艺术,并不能由此反推艺术将因为人工智能的崛起而崛起。这完全是两回事儿,从历史上看,技术的进步并没有使人类的艺术家越来越多(占比),多的只是娱乐业,但娱乐业显然无法同艺术相提并论。

然而,也有可能,由于科技的飞速发展,尤其是基因工程、云计算、虚拟现实和人工智能的普遍化运用,人类会走到一个极其重大的临界的技术性拐点上,这个拐点绝不像蒸汽机取代了马车、织布机取代了手工那样,只是一种工具性的“便捷性”和“效率”的提升,我们必须要充分认识到:一旦越过人工智能或虚拟现实这个拐点,我们对自然、人类、现实的根本性认知和理解,将发生一种彻底的颠覆和范式性的转换。

从这个角度讲,人工智能时代艺术并不会变得更重要,但却会摧毁目前人类怼艺术的认知。因为当下的绝大部分再现艺术或者情感表达的艺术,已经不堪我们曾经赋予艺术的先锋、启蒙、甚至解放重的重任了,在大数据、人工智能、虚拟现实等技术大规模奠基的已经合围的超现实面前,当下的绝大多数艺术,纯然沦为了一种高级的娱乐奢侈品,或至多也只是一种同义陈述的温情抚慰。

在数字媒体艺术专业领域权威的企业有哪些

北京的傲唯刃道科技有限公司是该行业的领军者,他们拥有强大的技术研发能力及技术支持能力,全部由来自游戏领域的高级工程师组成,是当前3D数字互动多媒体技术的最领先水平。

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人工智能会取代艺术创作者吗你怎么看

人工智能会取代艺术创作者吗?

人工智能只能取代艺术创作者已创作出来的作品再复制的能力,它永远无法超过创作者思维,去完成人类所需要实现的先进的东西,自主研发的能力,它也永远只能听从拥有者指令进行工作,去完成电脑中集成程序的能力,它无法做程序外任何指令工作,智能就是创作者的复制电脑机器。它无法取代艺术创作者再研发能力。

Ai中怎么制作艺术字

1、首先选择文字工具,打出自己想要做改变的字,然后调大,选择一款合适的字体,然后选中,选择对象—扩展,使之失去文字的属性。

2、然后选中所有字母,右击选择取消编组,然后新建一个L空白图层。

3、将L稍微拉长,选中L,选择旋转工具,点击L的右下角,然后单击空白处,再按ALT键点击右下角会出现这样的选择框,90度,选择复制。

4、然后将两条线对接并将下面一条拉长,选中这两条线,选择窗口—路径查找器,选择联集。

5、然后这两条线就合并到一起了,选中,调出图层,将图层后面的蓝色小点移到L图层上。

6、锁定L层,调整Y和O的形状,并选择图形样式进行相应的搭配。

7、解锁L图层,选中所有字母,按住shift键去掉中间的两个心形,添加自己喜欢的图层样式。

美术生能学人工智能这个专业吗

人工智能概念比较宽泛,它包括很多的内容和概念,比如大数据处理、机器学习、深度学习等等,这些内容又细分很多应用领域和分析的方法,并且每一个方向都有非常多的知识和技能需要学习。

大数据

比如大数据,你需要学习数据存储的结构、数据检索的机理、数据组织架构,以及如何实现不同设备的数据之间进行并行的计算,并保持数据之间的协同性和一致性等等知识,大数据的应用非常的多,各种推荐商品、广告类应用,如淘宝智能推荐、打字候选字推荐、关注广告推荐、抖音小视频推荐等等,这些都有大数据分析技术在背后支持。

机器学习

机器学习涉及的数学知识会更多,如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多种数学知识,如果只是做应用开发,会有很多现成的可参考的项目和方法实现,但是要真正搞学术研究,这些数学知识肯定是要学习的。

机器学习其实已经发展得非常久了,它的发展可追溯到17世纪,贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链,这些构成了机器学习广泛使用的工具和基础。传统机器学习的研究方向主要包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等方面的研究,这些算法的研究复杂性比较高,消耗的计算资源也是非常的大,但是效果却并没有非常的突出。

深度学习

深度学习是机器学习的一个细分支,由于得到的效果突出,近年来成为人工智能研究的热点,其中以卷积神经网络的深度学习更是各种智能应用的基础,如目标检测、人脸识别、手势识别、文字识别、以图搜图等应用更是走上了实际应用的前端。另外也有卷积神经网络变异的循环卷积网络,它也有非常多的应用,如自然语言处理、机器翻译、动作识别等等;另外还有对抗神经网络也是研究的热点,它也有很多的应用场景,像最近很火的换脸、AI恢复一百年前京城生活的视频、画像图画风格迁移等都是对抗神经网络技术的应用支持。

所以学习人工智能,你需要想好一个学习方向,并且在这个方向之下还要继续选择一个应用领域,学习数学知识和计算机编程技术,这个过程是比较辛苦的,需要非常强大的毅力,深耕一个方向才能出成绩。你考虑一下自己的情况咯,看看自己能不能转入人工智能这个领域。

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