Машинное творчество

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

Введение

1. Общая структура творческого процесса

2. Машинное творчество в музыке

3. Машинное творчество в литературе

4. Машинное творчество в изобразительном искусстве

Заключение

Список использованных источников

Введение

Творчество - деятельность, порождающая нечто качественно новое и отличающаяся неповторимостью, оригинальностью и общественно-исторической уникальностью. Творчество специфично для человека, так как всегда предполагает творца - субъекта творческой деятельности [1].

Научно-техническая революция позволила по-другому взглянуть на творческую составляющую жизни человека, появились мысли о возможном искусственном интеллекте и использовании его для создания новой музыки, объектов живописи и литературы и др.

Вместе с тем, в 20 веке было создано достаточное количество антиутопий, представляющих будущее во власти машин, что не способствовало развитию машинного творчества и искусственного интеллекта в целом. Как пример можно привести сатирический рассказ С. Ликока "Человек в асбесте", написанный еще в начале века. Итогом развития машинной цивилизации, по мнению автора, будет вечный, бессмертный и однообразный мир, полностью безопасный и в равной мере бессмысленный [2].

С момента возникновения электронно-вычислительных машин ведется дискуссия о действительности машинного творчества. Вопрос представляется философам чрезвычайно важным: можно ли назвать созданное машиной творчеством?

Сторонники машинного творчества утверждают, если машина способна создать произведение, которое будет восприниматься людьми как искусство, то уже не существенно, каким путем достигнут этот эффект. Кроме того, наука не терпит никаких запретов, кроме запретов, наложенных самой природой.

Человек не способен выдумать ничего, что не было бы комбинацией уже существующих в природе элементов. Применительно к искусству это верно лишь наполовину. В искусстве все решает не состав, а контекст, взаимодействие. Машина способна создать произведение, отвечающее всем заложенным требованиям, но это произведение не будет нести никакой идеи. Машина может создать заготовку, но окончательный отбор останется за человеком. Отбор - главнейший элемент всякого творчества.

Без человека творчество превращается в имитацию, подражание существующему. Образ индивидуален и неповторим, он не конструируется, а рождается, в нем концентрируется опыт всего человечества, преломленный через индивидуальный опыт сознания, через особенности характера и темперамента личности [3].

Тем не менее, машинное творчество, как направление в искусственном интеллекте, существует. Здесь поставлены проблемы написания компьютером музыки, литературных и живописных произведений, а создание реалистичных образов уже широко используется в кино и индустрии игр. Созданные системы позволяют производить конкретные образы, легко воспринимаемые человеком, что особенно полезно для интуитивных знаний, проверка которых в формальном виде требует значительных умственных усилий.

1. Общая структура творческого процесса

Творческий процесс, осуществляемый человеком - сложное явление, изучение которого предполагает необходимость учитывать самые разнообразные факторы, воздействующие на человека, в том числе и совершенно случайные. Обилие внешних воздействующих факторов представляет сложность при создании машинных алгоритмов для творчества, основанных, в первую очередь, на идеях искусственного интеллекта, в частности, нечеткой логики.

Научное исследование человеческого творческого процесса началось с момента возникновения психологии как науки. В 1908 году Анри Пуанкаре в своём докладе в Психологическом обществе в Париже описал процесс совершения им нескольких математических открытий и выявил стадии этого творческого процесса, которые впоследствии выделялись многими психологами. Ниже представлены стадии, выделяемые Пуанкаре.

Стадия 1. Вначале ставится задача, и в течение некоторого времени делаются попытки решить её.

«В течение двух недель я пытался доказать, что не может существовать никакой функции, аналогичной той, которую я назвал впоследствии автоморфной. Я был, однако, совершенно неправ; каждый день я садился за рабочий стол, проводил за ним час или два, исследуя большое число комбинаций, и не приходил ни к какому результату» [4].

2. За этим следует более или менее продолжительный период, в течение которого человек не думает о так и не решённой пока задаче, отвлекается от неё. В это время, полагает Пуанкаре, происходит бессознательная работа над задачей.

3. И, наконец, наступает момент, когда внезапно, без непосредственно предшествовавших этому размышлений о задаче, в случайной ситуации, не имеющей к задаче никакого отношения, в сознании возникает ключ к решению.

«Однажды вечером, вопреки своей привычке, я выпил черного кофе; я не мог заснуть; идеи теснились, я чувствовал, как они сталкиваются, пока две из них не соединились, чтобы образовать устойчивую комбинацию» [4].

В противоположность обычным сообщениям такого рода, Пуанкаре описывает здесь не только момент появления в сознании решения, но и будто чудом ставшую видимой работу бессознательного, непосредственно предшествовавшую этому; Жак Адамар, обращая внимание на это описание, указывает на совершенную его исключительность: «Я никогда не испытывал этого чудесного чувства и я никогда не слышал, чтобы его испытывал кто-нибудь, кроме него»[4].

4. После этого, когда ключевая для решения идея уже известна, происходит завершение решения, его проверка, развитие.

«К утру я установил существование одного класса этих функций, который соответствует гипергеометрическому ряду; мне оставалось лишь записать результаты, что заняло только несколько часов. Я хотел представить эти функции в виде отношения двух рядов, и эта идея была совершенно сознательной и обдуманной; мной руководила аналогия с эллиптическими функциями. Я спрашивал себя, какими свойствами должны обладать эти ряды, если они существуют, и мне без труда удалось построить эти ряды, которые я назвал тета-автоморфными» [4].

Размышляя о природе бессознательной фазы творческого процесса (на примере математического творчества), Пуанкаре представляет её как результат работы двух механизмов, осуществляющих комбинирование элементов будущих идей и отбор полезных комбинаций [5].

Тема переноса алгоритма творчества на машинный язык, безусловно, сложна и интересна. Отечественный ученый Рудольф Хафизович Зарипов подробно изучал проблему моделирования творческого процесса, производя научные исследования музыкальных произведений. Результаты исследований Р.Х. Зарипова очень ценны тем, что применимы не только в музыкальной сфере, наработки составляют основополагающие принципы компьютерного моделирования.

Ученый выделил три ключевых этапа моделирования:

1. Анализ объекта моделирования. «На этом этапе формируется, возможно более полное описание объекта: выделяются его элементы, устанавливаются связи между ними, вычленяются существенные для исследования характеристики, выявляются параметры, изменение которых влияет или может влиять на объект».

2. Формирование (синтез) модели. «На этом этапе в соответствии с задачами исследования осуществляется воспроизведение, или имитация, объекта на ЭВМ с помощью программы, которая включает в себя закономерности и другие исходные данные, полученные на этапе анализа».

3. Оценка машинных результатов - «заключается в установлении адекватности модели и объекта исследования - в определении близости, сходства, машинных и человеческих действий или их результатов» [6].

Ещё в 1959 году Р.Х. Зарипов, опираясь на свою теорию машинного моделирования, на ЭВМ «Урал» синтезировал одноголосые музыкальные пьесы, получившие название «Уральские напевы». Затем на машине «Урал-2» Зарипов сочинил музыкальные пьесы, песенные мелодии, а также выполнил гармонизации мелодий.

На рисунке 1 представлен алгоритм машинного творчества, разработанный Зариповым. Данный алгоритм отображает работу машины, которая начинается с обучения - машина изучает инструкции кодировки (своеобразный алгоритм), затем происходят процессы анализа произведений, генерации случайных чисел и формирование существенных и несущественных параметров, предшествующих синтезу вариантов, после чего происходит N-ное количество отборов вариантов. Затем выбранный вариант сохраняется в запоминающем устройстве, выводится пользователю и адаптируется для адекватного восприятия.

Ужесточая или облегчая требования к случайным вариантам, заложенные в контрольных схемах, можно изменить соотношение между степенью оригинальности и банальности в проходящих на печать вариантах.

Рисунок 1 - Машинный творческий алгоритм

Итак, теоретическая часть творческого процесса обязательно включает постановку проблемы, сбор и анализ информации, синтез модели и оценку полученных результатов. Следует отметить, что машинная реализация творческого алгоритма предполагает участия человека в качестве программиста, способного обучить машину определенным приемам, позволяющим создать нечто новое и эстетически красивое.

2. Машинное творчество в музыке

Музыка представляется математикам и программистам наиболее привлекательным объектом творчества, поскольку является просто формализуемой и содержит в себе конечное число элементов и способов их соединения. Так же следует отметить, что музыка может рассматриваться как последовательность определенных знаков, передающих информацию, отделенную от эмоции.

Необходимо отметить направления проблем, решаемых с помощью кибернетической музыки:

1. Построение специальных языков программирования для ввода, обработки данных (например, анализа) и вывода музыкальной информации, а также для составления программ.

2. Анализ музыкальных произведений (музыковедческий анализ, сравнение музыкальных стилей и др.) для выявления внутренних формальных (преимущественно статистических) связей элементов композиции. Американским математиком и музыкантом М. Касслером построен алгоритм для распознавания додекафонных мелодий.

В рамках этого направления интересна задача определения параметров, которые при переходе от одного музыкального стиля (или эпохи) к другому изменяются, а в пределах каждого стиля остаются неизменными или изменяются незначительно. Так, в работах западногерманского физика В. Фукса были найдены музыкальные параметры, характеризующие развитие некоторых формальных качеств структуры западной музыки на протяжении последних пяти веков.

3. Звуковоспроизведение на ЭВМ со звуковым выходом для синтеза тембров, имитирующих звучание как классических музыкальных инструментов, так и новых, неизвестных практике. Это, в частности, позволяет исследовать некоторые вопросы психологии восприятия.

К этому же направлению относятся опыты, связанные с так называемой проблемой пианолы - использованием ЭВМ для воспроизводства последовательности звуков, записанных в виде нот. Такие опыты основаны на следующей идее. Нотная запись музыкального произведения - это система указаний для музыканта, обозначающая, прежде всего высоту, длительность и силу каждой ноты. Она также содержит указания о тембре (инструменте) и различные исполнительские или динамические указания. Иначе говоря, ноты - это алгоритм, или программа действий, которой музыкант руководствуется при исполнении.

Следовательно, подобную «программу» можно задать машине со звуковым выходом. Управляя работой цифро-звукового преобразователя, машина по соответствующей программе синтезирует звуки, отвечающие нотам, записанным в числовом коде, т. е. «играет» по нотам. Машина может имитировать многоголосное и многотембровое звучание оркестра.

Интересно, что если до сих пор исполнительские возможности известных музыкальных инструментов были ограничены физическими и механическими факторами, то машина в качестве музыкального инструмента и исполнителя преодолевает такие ограничения. Следует заметить, что все работы этого направления до сих пор находятся на уровне лишь механического воспроизведения нотной записи, к которому, разумеется, не сводится музыкальное исполнение.

4. Опыты по синтезированию музыкальных композиций на ЭВМ проводятся для выявления и подтверждения в них скрытых закономерностей, которые в процессе сочинения человеком обычно используются неосознанно, интуитивно. машинный творчество компьютерный искусство

Машина может быть также полезна композитору для производства «заготовок» - черновых вариантов различных звуковых сочетаний. Особенно удобным оказалось это при сочинении музыки «нетрадиционной структуры». Из множества таких «заготовок» композитор по своему усмотрению (уже без машины) выбирает наиболее подходящие варианты и включает их в свое произведение. Это - пример человеко-машинной системы в музыке, которая уже используется на практике, особенно зарубежными композиторами (машинные заготовки можно использовать и для сочинения музыки традиционной структуры, как это делает итальянский кибернетик и музыкант Э. Гальярдо) [7].

Далее рассмотрим деятельность советских ученых, внесших огромный вклад в развитие машинной музыки.

В 1961-1962 годах математики Казанского университета Р.Г. Бухарев и М.С. Рытвинская посредством машины «Урал» синтезировали мелодии «в форме восьмитактового периода в До мажоре (на белых клавишах рояля). В их работе выбор отдельной ноты зависит лишь от предыдущей, интервал выбирается случайным образом посредством таблицы случайных чисел в соответствии с заданным распределением частот» [8].

Год спустя «М.С. Рытвинская и В.И. Шаронов составили программу для гармонизации четырехголосными аккордами восьмитактовых мелодий на электронной вычислительной машине “М-20”… Выбор элементов (определение гармонической функции ноты мелодии, длительность и высота ноты в присоединяемых голосах и т.д.) происходит с помощью программного датчика псевдослучайных чисел в соответствии с заданными правилами гармонизации».

К 1967 году московский математик А.М. Степанов «разработал программу для сочинения и звуковоспроизведения двух, трех- и четырехголосных полифонических композиций в соответствии с правилами канона простого и сложного контрапунктов строгого стиля… Сочинение происходит в два этапа - сначала составляется ритм, а затем звуковысотные линии каждого голоса» [9].

Однако наиболее известными и признанными в музыкальной и научной среде оказались эксперименты Р.Х. Зарипова (1929-1991), о которых говорилось в предыдущей главе. Зарипов подытожил результаты своей многолетней деятельности, в ходе которой ему удалось сделать следующее:

а) моделировать сочинение мелодий;

б) моделировать сочинение песенного ритма;

в) создать программу для гармонизации заданной мелодии, имитирующую учебную работу студентов музыкальных училищ и консерваторий и решающую задачи по гармонизации;

г) создать программу для анализа студенческих решений задач по гармонизации и выявления в них ошибок, выполняющую функции экзаменатора и являющуюся прототипом обучающей системы;

д) моделировать сочинение одноголосых вариаций заданной мелодии - темы вариации [10].

С точки зрения Зарипова, машина моделирует музыку, согласно алгоритму, представленному выше. Так же ученый представляет проблему оценки машинной музыки: «Дело в том, что критерием качества и совершенства программы, по которой машина работает и сочиняет музыку, является степень близости машинной музыки к той человеческой, которую мы изучаем. Здесь важно не абсолютное качество машинной музыки, а то, чтобы она была очень похожей на исследуемую нами» [7].

Далее Р.Х. Зарипов рассказывает о социальном эксперименте, проведенном им и его научной командой 25 августа 1973 г. и 29 июня 1976 г. Ученый рассказывает, что для адекватной оценки машинной музыки был произведен социомузыкальный эксперимент, в котором слушателям (различные социальные группы от музыкантов до обывателей) проигрывались различные музыкальные произведения: машинные и композиторские. Слушателям необходимо было поставить определенную оценку каждому произведению.

Методика проведения эксперимента себя оправдала и позволила преодолеть психологическую предвзятость, о которой говорилось выше. Слушатели не различали, где человеческое, а где машинное, хотя часто были уверены в обратном. Так, один участник написал на бланке: «Вся машинная музыка - не музыка, нет чувства...» Однако он, не осознавая этого, предпочел человеческим мелодиям машинные [7].

Таким образом, машинное творчество в музыке получило мощный толчок при развитии ЭВМ, машины научились создавать музыкальные произведения, по мелодичности и эстетическим качествам не уступающие авторским.

Перспектива развития машинной музыки более чем ясна: создание новых произведений, в том числе так популярной в настоящее время электронной музыки, распознавание и систематизация уже существующих шедевров музыкального творчества, а так же способность распознавания нотного языка - все это способствует скорейшему развитию и совершенствованию машинных композиторов.

3. Машинное творчество в литературе

Литература - сложная область для компьютерного моделирования, поскольку литературный язык очень сложен для машинного восприятия, что доказывается наличием многозначных слов, фразеологизмов и различных средств выразительности. Так же следует учитывать стилистическую окраску различных текстов и, конечно, ритм стихов и длину их строф.

Попытки советских ученых создать машинные литературные произведения приводили к возникновению бессмысленных машинных поэм. Исследователь Завадский С.А. в своей статье «Теория и практика “машинного искусства”» приводит в качестве примера переведенные с немецкого автопоэмы Г. Штеккеля, созданные посредством компьютера:

«Радостные мечты идут дождем

Сердце целует былинку

Зелень рассыпала стройных возлюбленных

Даль далека и меланхолична

Лисы спят спокойно

Мечта ласкает фонари

Мечтательный сон выигрывает землю

Грация зябнет, где это сияние забавляется

Магически танцует слабый пастух» [11].

Но, несмотря на смысловую бессвязность получаемых произведений, ученым интересен сам процесс генерации слов. Так, советские ученые Бирюков и Гутчин описывали свой эксперимент: несколько сотен слов заимствовалось из сборника стихотворений О.Э. Мандельштама «Камень» и разбивалось на четыре раздела:

1. Существительные и местоимения.

2. Прилагательные и притяжательные местоимения.

3. Глаголы.

4. Наречия и существительные с предлогами.

Каждое слово сопровождалось информацией о метре, рифме и грамматике. Далее формировался алгоритм, задававший правила, согласно которым строка стихотворения состояла из одного подлежащего, одного сказуемого, нескольких определений и обстоятельств.

В задании машине программист указывал нужное количество строк в каждой строфе, количество слогов в каждой строке, характер рифмовки. На основе полученного задания начинался процесс генерации стихотворного текста. «Сначала при помощи датчика случайных чисел из словаря наугад выхватывается слово с ударением на последнем или предпоследнем слоге в зависимости от задания. К нему подбирается рифмованное слово, после чего оба они ставятся на последние места в соответствующих строках будущего стихотворения. Когда окончания всех строк строфы заполнены, начинается (тоже случайным образом) подбор остальных слов, которые, после проверки на метрические и грамматические соображения, либо отвергаются, либо приписываются слева от первоначально выбранных рифмованных слов».

В результате были получены любопытные результаты, в целом схожие с переводными вариантами зарубежных стихотворений подобного рода:

«Вновь в кустах горят ресницы.

Ветер хрупкий светлый злой,

На столе желтели птицы,

Взор играет за рекой.

Лодка далека краснеет.

На закате соловьи.

Вновь высокие белеют

Стены вечером твои» [12].

В настоящее время работа с текстом с помощью компьютера - перспективное направление, так, Российская Ассоциация Искусственного Интеллекта представляет несколько разработок в этом направлении, в частности, проект «ВААЛ» и деятельность компании «Диктум».

Проект «ВААЛ» - система психолингвистического анализа текстов, разработка которой началась еще в 1992 г.

Основная идея заключалась в том, чтобы наделить текстовые процессоры новыми функциями, которые позволяют оценивать и редактировать то, что стоит "по другую сторону текста" - его психологические характеристики. Эти характеристики не осознаются автором, но играют не менее важную роль в восприятии и воздействии текста, чем осознаваемые. В качестве источников необходимой информации предполагалось использовать труды по фоносемантике, психолингвистике, психиатрической лингвистике, НЛП, контент-анализу.

Последняя версия - «ВААЛ-2000» по заверениям разработчиков, способна на многое. Возможные области применения и реализованные функции данной программой представлены ниже.

Области возможного применения:

1. Составление текстов выступлений с заранее заданными характеристиками воздействия на потенциальную аудиторию.

2. Активное формирование эмоционального отношения к политическому деятелю со стороны различных социальных групп.

3. Составление эмоционально окрашенных рекламных статей.

4. Поиск наиболее удачных названий и торговых марок.

5. Психо- и гипнотерапия.

6. Неявное психологическое тестирование и экспресс-диагностика.

7. Создание легких в усвоении учебных материалов.

8. Научные исследования в области психолингвистики и смежных с нею дисциплинах.

9. Журналистика и другие сферы деятельности, использующие в качестве инструмента СЛОВО.

10. Социологические и социолингвистические исследования.

11. Информационные войны.

12. Контент-анализ текстов.

13. Мониторинг СМИ.

Система позволяет:

1. Оценивать неосознаваемое эмоциональное воздействие фонетической структуры текстов и отдельных слов на подсознание человека.

2. Генерировать слова с заданными фоносемантическими характеристиками.

3. Задавать характеристики желаемого воздействия и целенаправленно редактировать тексты для достижения указанных характеристик.

4. Корректировать текст по выбранным параметрам с использованием словаря синонимов на 5 тыс. синонимических рядов из 25 тыс. слов.

5. Настраиваться на различные социальные и профессиональные группы людей, которые могут быть выделены по используемой ими лексике.

6. Оценивать звуко-цветовые характеристики текстов.

7. Самому пользователю задавать дополнительные новые фоносемантические шкалы, расширяя систему в нужном для него направлении.

8. Производить факторный анализ данных с последующей визуализацией результатов.

9. Осуществлять полноценный контент-анализ текста по большому числу специально составленных встроенных категорий и категорий, задаваемых самим пользователем.

10. Производить эмоционально-лексический анализ текстов.

11. Осуществлять контекстный контент-анализ текстов.

12. Производить автоматическую категоризацию текстов.

Система реализована в виде набора DLL-библиотек, которые подключаются к наиболее популярному текстовому процессору Word for Windows. В главном меню появляется новый пункт. Такой способ реализации позволяет сохранить для пользователя привычную удобную среду создания документов и максимально облегчает освоение системы «ВААЛ» [13].

«Диктум» - инновационная компания, создающая технологии анализа текстов на естественном языке. Разработанные технологии являются основой для эффективного и комфортного информационного поиска в текстах.

Компания «Диктум» предлагает набор программных компонент для информационного поиска и анализа текста под торговой маркой DictaScope.

Продукты семейства DictaScope:

1. Синтаксический анализатор - получение синтаксической разметки предложения русского языка. Разметка включает дерево зависимостей, информацию о типе связей, морфологических значениях слов и ролях знаков препинания.

2. Обработка словосочетаний - извлечение словосочетаний из текста, определение их типа, приведение к заданной грамматической форме, например к начальной.

3. Лексический анализатор - выявление в тексте объектов специального вида - именованных сущностей, таких как персоны, даты, организации, адреса и т.д. Возможно описание собственных групп объектов.

4. Анализатор структуры документа - определение в неразмеченном тексте нумерованных и маркированных списков, заголовков, примечаний, установление иерархии этих элементов [14].

Все продукты компании доступны в виде библиотек для Windows/FreeBSD, что позволяет пользователям работать в привычных программах обработки текста и данных.

Таким образом, машинная обработка текста и его синтез позволяют добиться систематизации знаний о языке, психоэмоциональной составляющей литературных произведений, а так же оказывают помощь в создания новых произведений (например, словарь рифм).

4. Машинное творчество в изобразительном искусстве

Изобразительное искусство представляет собой наиболее сложную для компьютерного моделирования область, поскольку представляет собой чаще неструктурированное и не имеющее четких закономерностей произведение искусства.

В 1968 году своего рода прорыв совершили советские программисты-мультипликаторы, создав один из первых компьютерных анимационных фильмов - «Кошечка». Кадр из данного мультфильма представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 - Кадр из мультфильма «Кошечка»

Следуя заданному авторами алгоритму, машина БЭСМ-4 (быстродействующая электронная счетная машина) решала дифференциальные уравнения, на основе которых осуществлялось моделирование движений кошки - удивительно реалистичных, даже с точки зрения требований сегодняшнего дня. «Работу над одним монтажным куском длительностью от 10 до 30 сек можно представить себе так, - объясняли авторы программы. - Художник-математик должен записать действующих лиц этого куска в виде нашей или подобной информационной системы, а их движения в пределах этого куска - в виде дифференциальных уравнений. Затем машина печатает бумажную ленту - “папирфильм”. После этого художники рисуют по папирфильму мультфильм. Таким образом, по-прежнему зритель увидит руку художника. Смысл же всего этого в том, что моделирование движения сделано машиной - это как раз та часть работы, с которой человек справляется плохо» [15].

В отличие от музыки и стихосложения, в области мультипликации, генератор случайных чисел не применялся; изображение строилось только на основе написанного авторами алгоритма, что позволяет отнести мультфильм «Кошечка» к области так называемого алгоритмического или процедурального искусства. Роль художника заключалась в прорисовке создаваемых компьютером изображений - следовательно, машина как таковая становилась лишь вспомогательным средством, не «претендуя» на соавторство.

В конце 1960-х годов «С.Н. Калистратова в своей диссертационной работе предложила методику автоматического проектирования и анализа ткацких переплетений с помощью ЭВМ. Ею сделана попытка формализовать с помощью алгебры матриц методы проектирования ткацких переплетений, обычно осуществляемых художниками-дессинаторами». Калистратовой были написаны программы «Автоколорист» и «Автодессинатор»: первая выполняла работу колористов, разрабатывавших цветовые сочетания тканей, а вторая - работу дессинаторов, отвечавших за выбор оптимальной структуры материалов. Если ранее колористы и дессинаторы затрачивали по 2-3 месяца на подбор красок и переплетений, то при помощи вышеназванных программ «электронная вычислительная машина “БЭСМ-4” за 20 минут создала и непосредственно напечатала… 104 рисунка новых ткацких переплетений с некоторыми их числовыми характеристиками… продукция эта имеет определенную эстетическую значимость» [16]. Впоследствии производственное объединение «Октябрь» внедрило методику Калистратовой и начало изготовление тканей, разработанных посредством ЭВМ.

В настоящее время графика и компьютерные технологии неразделимы. Компьютер помогает создавать анимацию - «оживлять» нарисованную картинку, а так же способен создавать настоящие произведения искусства, используя при этом набор линий, фигур, формул. Так, большую популярность завоевали фракталы - математические множества, обладающие свойством самоподобия, то есть однородности в различных шкалах измерения (любая часть фрактала подобна всему множеству целиком).

Основоположником фрактальной геометрии стал Бенуа Мандельброт. Фракталы применяются для создания береговых линий, линий лесопосадок на картинах, так же при построении разветвляющегося бронхиального дерева или систем кровеносных сосудов. Пример фрактальной картины представлен на рисунке 3.

Следует отметить, что для построения фрактала необходимо рассчитать множество точек, причем формула расчета зависит от выбранного вида фрактала, таких видов более десятка, но все они имеют схожую черту: при изменении масштаба изображение выглядит одиноково.



Рисунок 3 - Создание горного ландшафта с помощью фракталов

Таким образом, машинное творчество в изобразительном искусстве представлено в основном процедуральными произведениями, либо случайными комбинациями существующих графических элементов. Перспектива развития компьютерной графики довольно высока, так как в настоящее время стремительно развиваются 3D технологии, технологии распознавания визуальных образов и т.п.

Заключение

Машинное творчество - уникальный процесс, неотъемлемо следовавший в развитии за электронно-вычислительными машинами. Многие советские ученые внесли огромный вклад в развитие теории машинного творчества, проводя эксперименты и научные исследования.

Следует отметить, что полностью автоматического творчества машина не может реализовать самостоятельно, поскольку нуждается в минимальном обучении.

Проблема эстетической составляющей машинного творчества может быть решена как с помощью социологических исследований, так и с помощью совершенствований алгоритмов сбора информации и процесса отбора приемлемых вариантов.

В настоящее время компьютер - неотъемлемая часть жизни человека. Иногда компьютер делает весьма уникальные вещи, ставшие для современного человека абсолютно обыденными и банальными в век развитых информационных технологий.

Список использованных источников

1. Современный толковый словарь. Творчество.

2. Ликок С.Б. Человек в асбесте. / С.Б. Ликок. - М.: ЗИФ. - 1928.

3. Банк знаний «Mark5». Научно-техническая революция.

4. Адамар Ж. Исследование психологии процесса изобретения в области математики: пер. с франц. / Адамар Ж. - М.: Советское радио. - 1970.

5. Википедия - свободная энциклопедия. Творчество.

6. Зарипов Р.Х. Машинный поиск вариантов при моделировании творческого процесса. / Р.Х. Зарипов - М.: Наука. - 1983.

7. Кибернетика -- неограниченные возможности и возможные ограничения. Современное состояние: сборник / общ. ред. и сост. В.Д. Пекелис. -- М.: Наука. - 1980.

8. Переверзев Л.Б. Искусство и кибернетика. / Л.Б. Переверзев - М.: Искусство. - 1966.

9. Зарипов Р.Х. Кибернетика и музыка / АН СССР. Науч. совет по комплексной проблеме «Кибернетика». Секц. филос. вопросов кибернетики. Секц. семиотики. - M.: Наука. - 1971.

10. Зарипов Р.Х. Моделирование на ЭВМ элементов творчества (на материале музыки). / Р.Х. Зарипов - М.: ВИНИТИ АН СССР, Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика». - 1977.

11. Завадский С.А. Теория и практика «машинного искусства» // Искусство и научно-технический прогресс. - М.: Искусство. - 1973.

12. Бирюков Б.В. Машина и творчество: Результаты, проблемы, перспективы / Б.В. Бирюков, И.Б. Гутчин. - М.: Радио и связь. - 1982.

13. ВААЛ. Реализация и области применения системы ВААЛ-2000

14. Константинов Н.Н. Программа, моделирующая механизм и рисующая мультфильм о нем / Н.Н. Константинов, В.В. Минахин, В.Ю. Пономаренко // Проблемы кибернетики. - 1974. - Выпуск 28.

15. V Всесоюзная конференция по машинной графике «Машинная графика 89». Новосибирск, 31.10 - 02.11.1989 г. Программа конференции. Тезисы докладов. - Новосибирск: ВЦ СО АН СССР. - 1989.

Размещено на Allbest.ru