УДК 004.032.26: 7
doi: 10.37993/2712-8733-2022-3-4-8-19
АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ОТЕЧЕСТВЕННЫХ ПРАКТИК ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ И ИННОВАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СФЕРЕ ИСКУССТВА
Никита Максимович Лейченко
Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
nickoffspring@yandex.ru, orcid.org/0000-0001-7682-9067
Аннотация. В статье рассматриваются теоретические и практические аспекты применения нейросетевых и высоких технологий в сфере искусства. На основе аналитического анализа российских исследований, результаты которых опубликованы в научных журналах за последние десять лет, осуществлён обзор нейросетевых и инновационных технологий, применяемых в сфере искусства. В результате проведенного аналитического анализа, автор определяет нейросети как ключевое направление современных исследований. Сфера их применений значительно шире – в области искусства они могут выполнять, например, аналитические расчёты, задачи по каталогизации, автоматизации. При этом в сфере искусства нейросети выполняют две значимые функции: часть из них выступают в качестве инструмента, который в руках художника усиливает творческие способности творца. Другая же часть технологий оказывает значительное влияние на изучение искусства (а в определённых исследованиях – на прогнозирование в данной области). Кроме того, автор отмечает преимущества инновационных технологий, которые могут быть применимы и для исследования произведений искусства. 3D моделирование, различные спектральные и химические анализы в перспективе позволят получать новые научные данные в области искусства, которые при этом будут отличается объективностью. В связи с этим, автор отмечает нарастающую тенденцию синтеза наук, в том числе и в процессе проведения современного искусствоведческого анализа, требующего применения нейротехнологий, моделирования, физики, химии и др.
Ключевые слова: нейросети в искусстве, технологии в искусстве, распознание изображений, анализ предметов искусства
Для цитирования: Лейченко Н. М. Аналитический обзор отечественных практик применения нейросетевых и инновационных технологий в сфере искусства // Цифровизация. 2022. Т. 3, № 4. С. 8–19. https://doi.org/10.37993/2712-8733-2022-3-4- 8-19. EDN: PIPHQC
Список цитируемой литературы
1. Грудский А. Я., Деч А. В. Метод прямой цифровой радиографии в изучении предметов живописи и искусства: современные возможности и достижения последних лет // В мире неразрушающего контроля. 2018. Т. 21. № 4. С. 14-16. EDN: YWDHZR
2. Гуров И. П., Жукова Е. В., Левшина А. В. Применение метода оптической когерентной томографии для изучения предметов искусства, выполненных в технике интарсии // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 3 (79). С. 55-59. EDN: OYNMUV
3. Дегтяренко К. А., Пчелкина Д. С. Рецензия на книгу Мередит Бруссард «Искусственный интеллект: пределы возможного» // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 1. С. 33-41. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-33-41 EDN: PBQAWV
4. Жданова В. А. Нейронные сети в искусстве: между имитацией и верификацией // Электронный научный архив УрФУ. 2018. URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/10995/85398/1/978-5-7996-2422-4_009.pdf (дата обращения 12.06.2022). EDN: XYOOUH
5. Жданова В. А. Взгляд в будущее: опыт прогнозирования в сфере искусства // Вестник Томского гос. ун-та. Культурология и искусствоведение. 2019. № 35. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vzglyad-v-buduschee-opyt-prognozirovaniya-v-sfere-iskusstva (дата обращения 15.06.2022). EDN: XDTZVO
6. Замараева Ю. С., Резникова К. В. Рецензия на книгу Маркуса дю Сотой «Код креативности: как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать» // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 2. С. 44-56. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-44-56 EDN: ENEMOL
7. Кирко В. И. Клиффорд Пиковер. Искусственный интеллект: от автоматонов до нейросетей // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 1. С. 29-32. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-29-32 EDN: BGVBIK
8. Кирко В. И. Рецензия на книгу «Artificial Intelligence for Business: Innovation, Tools and Practices» (редактор Ана Ландета Эчеберрия, издательство Springer, 2022) // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 3. С. 28-40. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-28-40 EDN: ICBKGO
9. Кирко В.И. Рецензия на книгу К. Н. Галсона, С. Селлара, П. Т. Уэбба «Алгоритмы образования: как датафикация и искусственный интеллект формируют политику» (Минессота пресс, 2022) // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 2. С. 34-43. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-34-43 EDN: CDDGQX
10. Колесник М. А., Лещинская Н. М., Сергеева Н. А. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 1. С. 18-28. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-18-28 EDN: AKUVFE
11. Колесник М. А. «Суровый стиль» в советской живописи 1950-1960 гг. // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т.1. № 2. С. 8- 22. EDN: FFSXIR
12. Колесник М. А., Лещинская Н. М., Сергеева Н. А. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 2. С. 23-33. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-23-33 EDN: AXPOCI
13. Копцева Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 4 // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 3. С. 7-27. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-7-27 EDN: HVTYVE
14. Копцева Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 3 // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 2. С. 7-22. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-7-22 EDN: AXARSS
15. Копцева Н. П. Современные исследования в области социологии искусственного интеллекта: базовые подходы. Часть 2 // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 1. С. 7-17. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-7-17 EDN: WGOMRJ
16. Кострюкова М. И., Новикова Н. М. Распознавание цветных изображений с использованием сверточных нейронных сетей // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики: сборник трудов Международной научной конференции, Воронеж, 07-09 декабря 2020 года. Воронеж: Научно-исследовательские публикации, 2021. С. 389-395. EDN: SPZXXV
17. Кузнецов Я. Р., Храмцов А. А., Онопко М. С. Распознавание образов с помощью нейросетей // LХ Международные научные чтения (памяти Н.Н. Лузина): Сборник статей Международной научно-практической конференции, Москва, 02 декабря 2019 года. Москва: ООО «Европейский фонд инновационного развития», 2019. С. 7-9. EDN: XVEUXG
18. Лещинская Н. М., Сергеева Н. А. Дайджест новостей в сфере развития искусственного интеллекта // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 3. С. 41-51. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-41-51 EDN: INAALZ
19. Пименова Н. Н., Шпак А. А. Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект. Рецензия на книгу Мелани Митчелл // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 2. С. 71-82. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-71-82 EDN: DUPHQV
20. Резникова К. В., Сертакова Е А., Ситникова А. А. Искусственный интеллект в Американском кинематографе конца XX — начала XXI веков // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 1. С. 42-49. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-1-42-49 EDN: HZKFIC
21. Савинкин В. В., Симакова Е. М. Синтезирующие технологии в преподавании дисциплины «Основы пластических искусств» // AMIT. 2018. №1 (42). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sinteziruyuschie-tehnologii-v-prepodavanii-distsipliny-osnovy-plasticheskih-iskusstv (дата обращения 15.06.2022). EDN: YONSWI
22. Сергеева Н. А., Замараева Ю. С. Рецензия на книгу Кай-Фу Ли «ИИ-2041. Десять образов нашего будущего» // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 3. С. 52-68. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-52-68 EDN: JSZOCQ
23. Сертакова Е. А., Ситникова А. А., Колесник М. А. Компьютерное искусство 1960-1980-х годов // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 3. С. 69-90. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-3-69-90 EDN: JUGALR
24. Сертакова Е. А. Анимационный сериал «Ну, погоди» В. Котеночкина как ироничное отражение культуры позднесоветского времени // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т.1. № 2. С. 1- 7. EDN: FQZDUW
25. Ситникова А. А., Сертакова Е. А. Художественный образ искусственного интеллекта в анимации XXI века // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 2. С. 57-70. DOI: 10.31804/2712-939X-2022-3-2-57-70 EDN: FNLDPE
26. Ситникова А. А. Визуализация сущности творчества Анри Руссо на картине «Праздник ребенка (ребенок с марионеткой)» (1903) из собрания Винтертурского художественного музея // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т. 1. № 2. С. 32-54. EDN: YPIDOW
27. Соловьева Н. А. Опыт анализа исполнения музыкального произведения с помощью точных методов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2014. Т. 14. № 3. С. 86-94. EDN: SJSTOV
28. Тарасова М. В., Нечаева П. Р. Образовательные возможности произведений искусства стилевого пространства ареаклассицизм (на материале анализа произведений искусства второй половины XX века) // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т.1. № 1. С. 1- 17. EDN: SEZEVJ
29. Тарасова М. В., Сергеева Н. А. Религиозные качества произведений русской живописи 1920-х гг. // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т.1. № 1. С.32-53. EDN: OJGUND
30. Терехова Е. С., Пучкова Н. Н., Ганова Т. В. Особенности машинного творчества и возможности его применения в процессе обучения студентов-дизайнеров // Научное мнение. 2021. № 10. С. 60-66. EDN: BZRRYO
31. Угланова И. Л., Гельвер Е. С., Тарасов С. В. и др. Оценивание креативности на основе анализа изображений с помощью нейронных сетей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2021. № 1. С. 86-97. EDN: TNHALK
32. Фаустова К. И. Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития // Территория науки. 2017. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/neyronnye-seti-primenenie-segodnya-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения 15.06.2022). EDN: ZXPNRL
33. Фурман С. И., Чантиева М. Э. Анализ генераторов текстовых описаний для изображений на основе нейросетевых технологий // Инновации. Наука. Образование. 2022. № 51. С. 1233-1240. EDN: YIMRPB
34. Черемисин Д. В., Казаков В. В., Ковалев В. С., Жарикова М. В. Опыт трехмерного сканирования наскальных рисунков с помощью технологии структурированного подсвета // Проблемы археологии, этнографии, антропологии Сибири и сопредельных территорий. 2015. Т. 21. С. 446-450. EDN: VCOFUR
35. Чижик А. В. Проблема синтеза музыки и цвета: опыт генерации музыкальной композиции с помощью рекуррентной нейросети на основе анализа изображения // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2019. № 22. С. 27-30. EDN: JJKRGH
36. Шпак А. А. Монументальная мозаика Москвы: между утопией и пропагандой. Рецензия на книгу авторов Анны Петровой, Екатерины Рускевич, Джеймса Хилла и Евгении Куделиной // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т.1. № 1. С. 17-22. EDN: ZRTOTS
37. Шпак А. А. Монументальная настенная живопись (Мурал XXL). Рецензия на книгу автора Клаудиа Вальде // Сибирский искусствоведческий журнал. 2022. Т.1. № 2. С.23-31. EDN: RHGBHZ
38. NVIDIA Canvas [Электронный ресурс]. URL: https://www.nvidia.com/ru-ru/studio/canvas/ (дата обращения 15.06.2022).