Разрушение границ: как генерированный искусственный интеллект трансформирует холсты, кулинарные книги и комедию

С упадком стигматизации, связанной с Dungeons and Dragons, игра, когда-то в 80-х, была отодвинута в сырые подвалы, взорвалась в популярности. Это не только важный сюжетный элемент сериала Netflix «Stranger Things», но и ролевая игра является центральной частью популярного онлайн-сериала «Critical Role », а недавняя игра года 2023 года «Baldur's Gate 3 » происходит во вселенной D&D.

Но может ли ИИ улучшить опыт капитанов игры, известных как мастера подземелий? Один пользователь Reddit, играющий в D&D с ChatGPT, говорит, что это было потрясающе.

От интерпретации игровых ситуаций до отслеживания исторической статистики и создания сюжетных точек повествования — обязанности мастера подземелий явно пересекаются с умением генеративного ИИ создавать бесчисленные увлекательные сценарии для игроков.

Многие работают над обучением ИИ для запуска игр в Dungeons & Dragons, но, как и в большинстве приложений этой технологии, мы пока не готовы заменить человеческого мастера подземелий. Но инструментов для управления игрой всё ещё достаточно. Например, генераторы искусственного интеллекта от Canva и Midjourney помогают визуализировать сценарии и персонажей на ходу и так, как мы ещё не видели.

Обучение искусственному интеллекту тому, что нам нравится, а что нет в искусстве — интересная концепция. Поскольку живопись, музыка, скульптуры и фильмы открыты для интерпретаций и оценки, возможно ли для ИИ быть арт-критиком? Как это может работать, если искусство субъективно, и как ИИ может формировать реальные мнения о самой работе?  Проекты вроде Critbot имеют убедительную концепцию.

На сцену появляются искусственные критики искусства искусства ИИ...

«Critbot обучен языку множества человеческих искусствоведов и анализирует представленные произведения искусства, опираясь на знания своей обширной базы данных», — говорится на его сайте. Другими словами, ИИ интерпретирует элементы из отправленного изображения, организует эти метаданные и затем сопоставляет данные с коллективными знаниями арт-критиков, которые ИИ получил от ИИ.

Но зачем вообще это делать? Для начала, такие инструменты могут дать художникам или любителям кресла базовое представление о том, как исторический критический анализ может воспринимать произведение искусства. Таким образом, пользователи могут понять, как будущая работа может быть интерпретирована другими.

Итак, нет способа буквально кормить генеративный ИИ для анализа.  Однако в интернете нет недостатка в рецептах. Простые рецепты традиционной кухни бывает сложно найти без лишнего таланта блогера, знаменитого шеф-повара или инфлюенсера.  Кроме того, если разобрать рецепт из множества предыстории, ненужной информации и множества рекламы, у начинающих шеф-повара могут замешаться.

На сцену появились рецепты ИИ. Обещаем, это не «Soylent Green».  Приложения, такие как DishGen, обучили свой генеративный ИИ на множестве рецептов в интернете, чтобы упростить процесс получения рецепта.

Они могут варьироваться от крайне простых заданий («рецепт запечённой фасоли») до диетических альтернатив («рецепт безглютеновых поп-тартс»), а также изобретательных или сложных подсказок («равиоли в тайском стиле»).

Хотя ИИ, вероятно, никогда не «пробует» ни одно из этих блюд, можно с уверенностью предположить, что при длительном обучении генерация рецептов будет улучшаться как в кулинарной сложности, так и в простоте для обычного шефа. Примечание внизу каждого ответа ИИ призывает поваров использовать здравый смысл, а не рекомендации ИИ... Что кажется здоровым.

Вот смелое заявление: в нынешнем виде генеративный ИИ ужасен в комедии. Конечно, он может отлично создавать структурированные шутки «тук-тук», потому что эти простые остроумия имеют последовательный шаблон и структуру.

Проблема ИИ с комедией заключается в том, что опыт связан с обратной связью от аудитории. Зрители реагируют, и комик учится на этой обратной связи. Так что, хотя генерационный ИИ может учиться простым шуткам и даже проходить обучение, ему может не хватать той «je ne sais quoi », которая делает нюансы комедии эффективными.

На сцену появляется комик с искусственным интеллектом. В январе интересный случай использования этой технологии стал вирусным, когда инструмент генеративного ИИ проанализировал работу Джорджа Карлина и написал 60-минутный концерт с участием покойного комика с использованием сгенерированного ИИ сценария и синтезатора голосового ИИ.  

Реакция на использование ИИ таким образом была столь же полярной, как и сама комедия, вызывая протекционистскую реакцию и защищая память и достоинство легендарного комика. Он также открывал безграничные возможности. 

Если уж на то пошло, мы находимся на пересечении технологий и воображения. Эти необычные примеры, где машины стали мастерами подземелий, кулинарными маэстро, арт-критиками и даже комиками, не только демонстрируют мастерство генеративного ИИ, но и приглашают нас задуматься о глубоких возможностях, которые ждут нас впереди. Даже если они странные, полезные, пугающие или просветляющие.