Étudier l’histoire de l’art pour comprendre l’évolution de l’IA
Étudier l’histoire de l’art pour comprendre l’évolution de l’IA

Étudier l'histoire de l'art pour comprendre l'évolution de l'IA
Deux approches pour apprendre le dessin. A gauche, une planche du cours de dessin classique de Charles Bargue 1875 où l'élève est invité à reproduire "comme vu" exactement la forme de la figure et les zones sombres/claires. En comparaison, le panneau de droite montre une étude d'anatomie typique où les élèves apprennent les groupes musculaires et la structure osseuse pour dessiner avec précision la forme humaine. Crédit : Paul Richer Anatomie Artistique 1890.

L'intelligence artificielle (IA) a fait des progrès remarquables en créant des images non seulement époustouflantes, mais aussi étonnamment diverses dans leur style. Il y a dix ans, un tel exploit aurait été jugé improbable par les experts. Aujourd'hui, l'IA peut créer des images en utilisant des styles artistiques spécifiques, tels que l'approche unique de Van Gogh, avec une gamme infinie de variations.

Cela soulève une question intrigante. Comment une série d'instructions exécutées sur un ordinateur peut-elle produire un art qui rivalise avec la créativité humaine ?

Histoire de l'art et IA

Examiner les similitudes entre l'évolution de l'IA et l'histoire de l'art peut apporter des réponses.

L'histoire de la science moderne peut être caractérisée par le développement de modèles spécifiques qui représentent le monde. Les modèles traditionnels sont développés à l'aide d'équations mathématiques, de la physique et de la logique. Par exemple, la loi de Newton décrit le fonctionnement de la gravité avec une formule très simple.

Cependant, l'IA moderne est devenue de plus en plus dépendante de modèles génériques capables d'apprendre des relations complexes à partir de vastes ensembles de données. Ils le font sans encoder des connaissances explicites (appelés réseaux de neurones artificiels). Ces nouveaux modèles ne reposent pas sur la physique ou sur des équations mathématiques complexes, mais sont plutôt construits en superposant de nombreuses petites unités de calcul. Pris dans leur ensemble, ceux-ci peuvent apprendre et reproduire n'importe quel modèle présent dans les données.

Fait intéressant, l'évolution de l'art reflète celle de l'IA à bien des égards. L'art a également subi une transformation significative, passant de son enracinement dans des connaissances explicites et des traditions classiques à l'adoption d'approches qui défient les frontières de l'art lui-même.

Comme l'IA, l'art a évolué pour intégrer une approche plus organique et intuitive qui met l'accent sur la découverte et la création de nouvelles formes et de nouveaux styles.

L'ère de la construction de modèles précis

Pendant des décennies, les modèles d'IA construits se sont appuyés sur des solutions et des équations analytiques. Ceux-ci ont été définis par une poignée de paramètres significatifs élaborés par des experts humains. L'objectif principal de cette première itération de l'IA était d'ajuster ces paramètres pour expliquer les données expérimentales.

Les artistes ont également utilisé des modèles et les ont adaptés pour représenter ce qu'ils ont observé. Leurs modèles sont issus de l'étude minutieuse de l'anatomie, de la couleur et de la forme. Par exemple, à la Renaissance, da Vinci s'est consacré à l'étude de la forme humaine en effectuant des dissections d'humains et d'animaux. Il a construit un modèle mental de ce à quoi un corps humain devrait ressembler, qui a ensuite été utilisé pour reproduire avec précision des personnages ou imaginer des peintures religieuses allégoriques.

En 2004, les professeurs d'anatomie Massimo Gulisano et Pietro Bernabei ont utilisé des ordinateurs pour analyser le David de Michel-Ange, confirmant l'extrême précision anatomique de la sculpture (à l'exception d'un muscle manquant qui, après enquête, était dû à l'imperfection de la pierre).

Ces modèles mentaux sont devenus plus sophistiqués au tournant du XVIe siècle, les artistes perfectionnant la texture et le dynamisme des tissus, de l'eau et de la lumière.

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Les premiers artistes ont suivi des études méthodiques pour représenter avec précision le monde, comme le montre cette étude anatomique. Crédit : Veneranda Biblioteca Ambrosiana

L'ère des données

Avec les progrès de l'informatique, de nouvelles méthodes sont apparues permettant à l'IA de reconnaître des modèles sophistiqués dans de grands ensembles de données. UN moment décisif s'est produit en 2012 lorsque des informaticiens formé un grand réseau neuronal convolutif profond reconnaître le contenu des images. Il a surpassé les méthodes existantes par une large marge. La communauté des chercheurs a soudainement réalisé le potentiel des approches axées sur les données.

Depuis lors, des modèles de plus en plus complexes apprennent des modèles plus sophistiqués à partir d'ensembles de données de plus en plus volumineux. Il semble qu'il n'y ait pas de fin à ce que suffisamment de données et un grand modèle peuvent réaliser avec suffisamment de ressources.

Au XIXe siècle, les artistes ont commencé à peindre ce qu'ils voyaient, refusant d'être contraints par le sujet à l'origine du mouvement artistique impressionniste. Cela s'apparente beaucoup à une approche basée sur les données : reproduire les données (scène observée) sans essayer d'utiliser des modèles du sujet.

En 1874, l'impression déterminante de Claude Monet, Sunrise a été exposée à Paris. Il a été moqué par les critiques d'art comme une «impression» personnelle plutôt qu'une représentation réaliste de la scène en question.

Ce fut la graine du mouvement impressionniste et est souvent considéré comme un moment décisif dans l'histoire de l'art. D'autres ont vite réalisé à quel point l'art pouvait être puissant lorsque les contraintes du réalisme étaient levées.

La raison de cette évolution

Alors qu'Internet et l'informatique de pointe ont perturbé l'IA, la technologie a également perturbé le monde de l'art.

Pour l'art, c'était la photographie. Jusqu'au XIXe siècle, la seule façon de produire une image était le travail des artistes. Il y avait une énorme demande pour immortaliser des événements, des individus ou des lieux.

À la fin du XIXe siècle, la photographie suffisait à répondre à cette demande et l'art était bouleversé. L'art a évolué pour produire des "impressions" ou des images abstraites, laissant le travail de documenter la réalité aux photographies.

L'ère moderne

L'évolution de l'art se reflète encore aujourd'hui dans l'enseignement du dessin.

Une approche consiste à ne dessiner que ce que l'on voit, sans référence à aucun modèle, ce qui est trompeusement difficile. Une seconde consiste à étudier l'anatomie, les formes de base et la façon dont la lumière interagit avec les formes, de sorte que l'on puisse dessiner un modèle en utilisant la scène simplement comme référence et non comme quelque chose à reproduire avec précision.

Au fil du temps, les artistes mélangent ces techniques, avec d'autres, pour développer leurs approches personnelles. Cependant, la dualité entre les approches basées sur les modèles et les approches basées sur les données reste claire et omniprésente.

Par exemple, de nombreux artistes s'efforcent d'identifier l'essence des choses ou des émotions, une technique bien illustrée par l'étude du taureau de Picasso. C'est un thème clé de l'IA, qui réduit la complexité des très grands modèles pour identifier l'architecture de base, générant le modèle le plus simple possible.

Comme les méthodes se sont mélangées dans le monde de l'art moderne, de nombreux scientifiques ont également plaidé pour une approche mixte de l'IA qui infuse des modèles basés sur les données avec des symboles et de la physique. L'objectif est de trouver un équilibre entre l'interprétabilité de l'IA symbolique et l'évolutivité et la puissance des méthodes basées sur les données.

En combinant ces techniques, les chercheurs espèrent créer des systèmes d'IA plus robustes et adaptables capables de gérer des problèmes complexes et divers du monde réel.

Pendant ce temps, les arts ont continué à s'appuyer sur la liberté impressionniste. Cela a entraîné une explosion des techniques et des mouvements tout au long du XXe siècle qui se poursuit sans relâche à ce jour.

Ce n'est pas différent de la façon dont les systèmes d'IA modernes peuvent créer des images réalistes et magnifiques.

Les modèles dans les images peuvent être appris par l'IA, et les modèles de ces modèles, à tel point que toute image peut être comprise comme un assemblage hiérarchique de modèles. Le tout issu d'une vaste bibliothèque que le système d'IA a appris.

L'ère des modèles génératifs

Avance rapide jusqu'en 2023, et des méthodes d'IA génératives ont été développées pour assembler des motifs de nouvelles façons afin de créer des images jamais vues auparavant. La sélection et la manière dont ces modèles se combinent sont informées par des invites. Celles-ci peuvent aller d'invites de texte définies par l'homme, de croquis approximatifs et de sons jusqu'au mouvement d'une foule, comme dans le cas de Refik Anadol's Unsupervised. L'affichage numérique piloté par l'IA crée constamment une nouvelle image en fonction de l'emplacement des téléspectateurs.

Bien que l'art de l'IA générative soit sans aucun doute impressionnant, il pose de nombreux défis. Il s'agit notamment de la propriété des droits d'auteur, des images et des vidéos profondément fausses, et des pièces générées par l'IA inondant les sites Web d'art avec une quantité infinie de nouvelles œuvres.

De plus, cette technologie soulève des questions plus profondes sur la nature de la créativité et de l'expérience humaine.

Alors que nous assistons à un monde de plus en plus dominé par l'art généré par l'IA, nous devons nous demander si quelque chose de nouveau peut jamais être créé à nouveau ou si ce que nous considérons comme de l'art nouveau n'est qu'une fluctuation aléatoire improbable et intéressante qui résonne en nous. Après tout, ce que les humains génèrent est souvent une collection complexe d'expériences et de pièces existantes assemblées de manière nouvelle et innovante.

Alors que la capacité de l'IA à créer un art qui rivalise avec la créativité humaine reste un sujet de débat, l'évolution de l'IA et de l'art partagent des similitudes remarquables.

Citation: Étudier l'histoire de l'art pour comprendre l'évolution de l'IA (9 juin 2023) récupéré le 9 juin 2023 sur

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