Искусство и разум: на пути к объяснимому искусственному интеллекту

Автор: Денис Аветисян

В настоящей публикации представлены материалы третьей международной конференции, посвященной разработке и применению методов объяснимого искусственного интеллекта в сфере искусства и творчества.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Обзор исследований и практических разработок в области Explainable AI (XAI) для цифровых искусств и взаимодействия человека и компьютера.

Несмотря на растущий интерес к генеративному искусственному интеллекту, вопрос интерпретируемости и объяснимости его результатов остается ключевым вызовом. В настоящей публикации представлены материалы ‘Proceedings of The third international workshop on eXplainable AI for the Arts (XAIxArts)’, отражающие дискуссии и исследования, посвященные роли объяснимого ИИ в сфере цифрового искусства. Обсуждаются подходы к повышению прозрачности алгоритмов, используемых в творческих задачах, и их влиянию на взаимодействие человека и машины. Какие новые возможности для коллаборации между художниками, дизайнерами и разработчиками ИИ откроет развитие технологий объяснимого ИИ в будущем?

Прозрачность ИИ: Разрушая Барьеры Непонимания

По мере усложнения систем искусственного интеллекта (ИИ) их процессы принятия решений часто остаются непрозрачными, препятствуя доверию и внедрению. Эта непрозрачность особенно критична в областях, где понимание логики ИИ имеет первостепенное значение. Возникающая потребность в прозрачности стимулировала развитие Объяснимого ИИ (XAI), стремящегося сделать рассуждения ИИ прозрачными и интерпретируемыми. XAI не просто предоставляет «черный ящик», а стремится дать объяснения, понятные человеку, позволяя понять, почему ИИ принял то или иное решение. Недавний семинар XAIxArts 3 подчеркивает растущую потребность в расширении принципов XAI на творческие области. Успешная реализация XAI критически важна не только для технического прогресса, но и для ответственной разработки ИИ и вовлечения пользователей. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина.

Визуализация Рассуждений: Внимание и Диффузия

Карты внимания предоставляют эффективный инструмент для визуализации наиболее влиятельных входных признаков, определяющих решения ИИ, выявляя критические взаимосвязи. Этот подход позволяет исследователям понять, как именно признак участвует в процессе принятия решений. Модели диффузии для видео, в сочетании с картами внимания, позволяют объяснить сложные временные динамики. Анализ карт внимания в контексте моделей диффузии выявляет, какие участки видео и в какой момент времени оказывают наибольшее влияние на генерируемый результат. Интерфейс ComfyUI играет важную роль в обеспечении манипуляции моделями диффузии и облегчает понимание их поведения, позволяя пользователю интерактивно исследовать параметры модели и визуализировать промежуточные результаты. Эти инструменты позволяют исследователям активно исследовать и интерпретировать процесс рассуждения ИИ.

Интерактивность XAI: От Прозрачности к Вовлечению

Фреймворк Loki вводит элемент непредсказуемости в поведение ИИ, ставя под сомнение его послушание и выявляя лежащие в основе предположения. Такой подход позволяет исследовать границы управляемости ИИ и потенциальные сценарии непредсказуемого поведения. DeformTune демонстрирует применение XAI в создании музыки, предоставляя пользователям, не обладающим музыкальным образованием, возможность взаимодействовать с ИИ и понимать его композиционные решения. Система позволяет изменять параметры композиции, основываясь на визуальных представлениях, способствуя более интуитивному и творческому взаимодействию. fCrit использует визуальные объяснения для поддержки творческого дизайна, в частности, в разработке мебели, позволяя дизайнерам исследовать и совершенствовать концепции, сгенерированные ИИ. Эти подходы указывают на то, что эффективный XAI заключается не только в прозрачности, но и в формировании динамичного взаимодействия между человеком и ИИ.

Погружение в Рассуждения: Интерфейсы Мозг-Компьютер и XR

Интерфейсы мозг-компьютер (ИМК) предлагают прямой путь к пониманию и влиянию на ход рассуждений ИИ в режиме реального времени. ИМК позволяют регистрировать и интерпретировать нейронную активность, предоставляя доступ к когнитивным процессам, лежащим в основе принятия решений ИИ, что создает возможность для мониторинга и потенциальной коррекции логики работы искусственных систем. При интеграции с расширенной реальностью (XR) ИМК формируют иммерсивные среды, в которых пользователи могут напрямую взаимодействовать с процессом принятия решений ИИ и интерпретировать его. Такое сочетание позволяет визуализировать внутренние состояния ИИ и получить интуитивное представление о его логике, открывая возможности для создания систем «объяснимости в цикле», где пользователи активно формируют поведение ИИ на основе непосредственного понимания. Данный подход представляет собой парадигмальный сдвиг в сторону ИИ-систем, которые не только объяснимы, но и отзывчивы, и адаптируемы к намерениям человека. Если позволить $N$ стремиться к бесконечности, то устойчивым останется не сам алгоритм, а способность системы к эмпатии и адаптации к пользователю.

Без чёткого определения задачи любое решение – шум. Данное исследование, представляющее материалы третьей международной мастерской по объяснимому искусственному интеллекту в искусстве (XAIxArts), подчеркивает необходимость строгой логики в области взаимодействия человека и компьютера при создании инструментов поддержки креативности. Как отметил Линус Торвальдс: «Плохой код похож на плохую шутку: если нужно объяснять, то она не смешная». Точно так же, неспособность алгоритма объяснить свою работу в контексте цифрового искусства делает его применение сомнительным. Важно, чтобы системы искусственного интеллекта, используемые в творческих процессах, были не только функциональными, но и понятными, обеспечивая прозрачность и контроль над результатом.

Что Дальше?

Материалы данной встречи, хотя и демонстрируют заметный прогресс в области объяснимого искусственного интеллекта для искусства, неизбежно подчеркивают существующую пропасть между технической реализуемостью и истинным пониманием творческого процесса. Недостаточно просто “объяснить” результат диффузионной модели; необходимо понять, как эти объяснения соотносятся с субъективным опытом художника и зрителя. Стремление к интерпретируемости часто вырождается в формальное соответствие определенным метрикам, упуская из виду глубинную семантику и эстетическую ценность.

Будущие исследования должны сместить акцент с простого предоставления «объяснений» на разработку систем, способных к диалогу о творчестве. Необходимо выйти за рамки визуализации активаций и карт внимания, и перейти к моделированию когнитивных процессов, лежащих в основе художественного восприятия и создания. Нельзя забывать, что эвристики, облегчающие задачу машинного обучения, — это компромисс, а не добродетель, и их применение в творческих областях требует особого внимания к возможным искажениям.

Истинная проверка эффективности методов объяснимого ИИ в искусстве — это не точность предсказаний, а способность системы вдохновить художника на новые идеи и расширить границы его творческого самовыражения. Необходимо переосмыслить критерии оценки, отказавшись от упрощенных количественных показателей в пользу более тонких качественных оценок, учитывающих субъективность и многогранность художественного опыта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.10482.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-14 12:59