Искусственный интеллект является сложной математической моделью, представляющей работу сети нервных клеток живого организма. Эта нанотехнология на сегодняшний день достаточно широко применяется при собирании искусственного интеллекта, применяемого при машинном обучении. Работа нейросети осуществляется по узкой направленности в виде программной реализации. Создание музыки и обработка фото с помощью нейросети уже давно не в новинку и используется повсеместно.
Нейросети помогают редактировать фотографии следующим образом:
- Для обработки фотографий применяются не только уже известные фильтры и редакторы фото. На сегодняшний день возможно прибегать к трудновыполнимым действиям по восстановлению фото, к примеру, улучшить разрешение и стереть пиксели, усилить цветовую основу и резкость. Механическая работа займёт много времени и будет нудной и скучной, к тому же для этого нужен опыт в работе с редактором. В то же время искусственный интеллект выполнит это действие за две минуты. Однако всё не так радужно, ведь результат оставляет желать лучшего.
- Работу искусственного интеллекта можно наблюдать на примере стартапа Украины Let’s Enhance, чей сервис улучшает качество фото, цветовой палитры и текстуры. Разработчики говорят, что таким образом можно убрать потерю резкости по бокам и повысить разрешение фотографии. Искусственный интеллект, в свою очередь, видит изображения на снимке и довершает их мелочами — практически дорисовывает по памяти.
Нейросети при создании музыки способны на следующее:
- Возможности искусственного интеллекта не ограничиваются только фото, с их помощью учёные научились создавать музыку. Правда, пока что это короткие и несложные произведения. Это можно объяснить тем, что мелодия — это сложная тема, и может быть разной по мотиву, количеству повторений, которые, в свою очередь, связаны в одну композицию.
- Нейронная сеть с устройством внимания Music Transformer, способная создавать треки с улучшенным строением, опознаваемыми участками и повторениями, задействует концепцию на основании происшедшего и техники макетируемого внимания с помощью relative attention, учитывая то, какое расстояние находится между этими двумя объектами.
Сеть сосредотачивает внимание на идущих один за другим музыкальными событиями и способна формировать продолжительные музыкальные последовательности.
Накапливая сосредоточенность и на идущих один за другим паттернах, и на завершающем саундтреке, нейросеть способна делать насыщенную музыку с прогрессивной композицией.
Прогресс не стоит на месте и нейросети приходят на выручку, когда можно создавать музыку, творческие проекты, а также обрабатывать фотографии.
