Ti sei mai chiesto come fa l’intelligenza artificiale a generare immagini che stupiscono tutti noi?
L’intelligenza artificiale, o intelligenza artificiale, è un ampio campo dell’informatica che cerca di creare macchine intelligenti in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l’intelligenza umana. Non si tratta di una singola tecnologia, ma piuttosto di un insieme di tecniche e approcci che consentono alle macchine di apprendere, ragionare e agire in modo autonomo.
Sebbene sia una tecnologia a cui ci ispiriamo oggi, questa tecnologia, che ha attirato molte critiche nel campo dell’arte e della generazione di immagini, è migliorata notevolmente nell’imitazione degli esseri umani a partire dal 2024.
Ma come fa l’intelligenza artificiale a generare immagini? Bene, spieghiamo.
In che modo l’intelligenza artificiale genera immagini?
L’intelligenza artificiale possiede la straordinaria capacità di creare contenuti visivi attraverso l’utilizzo di diverse metodologie, che comprendono uno spettro di tecniche. Questi metodi, utilizzati dall’intelligenza artificiale, consentono la generazione di immagini in un modo che mostra la versatilità e l’ingegnosità incorporati nei sistemi di intelligenza artificiale.
Se ti sei mai trovato a chiederti come fa l’intelligenza artificiale a generare immagini, questi sono i metodi più comuni utilizzati dai sistemi di intelligenza artificiale per generare opere d’arte che tutti ammiriamo:
- Reti avversarie generative (GAN)
- Codificatori automatici variazionali (VAE)
- Reti neurali convoluzionali (CNN)
- Reti Beural ricorrenti (RNN)
- Traduzione da immagine a immagine
- Sintesi testo-immagine
- Trasferimento di stile
Reti avversarie generative (GAN)
I GAN sono un tipo di algoritmo di deep learning utilizzato per generare nuove immagini. Sono costituiti da due reti neurali: un generatore e un discriminatore. Il generatore crea nuove immagini, mentre il discriminatore valuta le immagini generate e dice al generatore se sono realistiche o meno. Le due reti lavorano insieme per migliorare la capacità del generatore di creare immagini realistiche.
La rete del generatore prende come input un vettore di rumore casuale e produce un’immagine sintetica. La rete discriminatrice prende come input l’immagine sintetica e un’immagine reale e prevede la probabilità che l’immagine sia reale. Durante l’addestramento, il generatore cerca di produrre immagini che possano ingannare il discriminatore facendogli credere che siano reali, mentre il discriminatore cerca di classificare correttamente le immagini come vere o false.
I GAN sono stati utilizzati per generare un’ampia gamma di immagini, inclusi volti, oggetti e scene. Sono stati utilizzati anche in varie applicazioni come la traduzione da immagine a immagine, l’aumento dei dati e il trasferimento di stili.
Sebbene i GAN non siano l’unica risposta alla domanda su come l’intelligenza artificiale genera immagini, si tratta di un elemento molto importante.
Codificatori automatici variazionali (VAE)
Un altro modo per rispondere al modo in cui l’intelligenza artificiale genera immagini è dire tramite Variational Autoencoder (VAE).
I VAE sono un altro tipo di algoritmo di deep learning utilizzato per generare nuove immagini. Sono costituiti da una rete di encoder e da una rete di decoder. La rete del codificatore mappa l’immagine in ingresso in uno spazio latente, che è una rappresentazione a dimensione inferiore dell’immagine. La rete del decodificatore mappa lo spazio latente sull’immagine di input.
Durante l’addestramento, il VAE impara a ridurre al minimo la differenza tra l’immagine di input e l’immagine ricostruita. Il VAE apprende anche una distribuzione probabilistica sullo spazio latente, che può essere utilizzata per generare nuove immagini.
Per generare una nuova immagine, il VAE campiona un codice latente dalla distribuzione probabilistica e lo passa attraverso la rete del decodificatore. La rete del decodificatore genera una nuova immagine basata sul codice latente.
I VAE sono stati utilizzati per generare immagini simili ai dati di addestramento, ma possono anche essere utilizzati per generare immagini che non sono presenti nei dati di addestramento. Sono stati utilizzati in varie applicazioni come la generazione di immagini, la traduzione da immagine a immagine e l’aumento dei dati.
Reti neurali convoluzionali (CNN)
Le CNN sono un tipo di rete neurale ampiamente utilizzata per attività di elaborazione delle immagini. Possono essere utilizzati per generare nuove immagini apprendendo i modelli e le strutture delle immagini e quindi generando nuove immagini basate su questi modelli.
Le CNN sono costituite da più strati convoluzionali che imparano a rilevare caratteristiche sempre più complesse all’interno delle immagini. Gli strati convoluzionali sono seguiti da strati di pooling che riducono le dimensioni spaziali delle mappe delle caratteristiche. Infine, i livelli completamente connessi vengono utilizzati per effettuare le previsioni finali.
Per generare una nuova immagine utilizzando una CNN, la rete prende un vettore di rumore casuale come input e lo passa attraverso gli strati convoluzionali e di pooling. I livelli completamente connessi generano quindi una nuova immagine basata sulle mappe delle caratteristiche prodotte dai livelli convoluzionali e di pooling.
Le CNN sono state utilizzate per generare immagini simili ai dati di addestramento, ma possono anche essere utilizzate per generare immagini che non sono presenti nei dati di addestramento. Sono stati utilizzati in varie applicazioni come la generazione di immagini, la traduzione da immagine a immagine e l’aumento dei dati.
Di conseguenza, il metodo CNN può anche essere considerato una potenziale risposta alla domanda su come l’intelligenza artificiale genera immagini.
Reti neurali ricorrenti (RNN)
Gli RNN sono un tipo di rete neurale particolarmente adatta per l’elaborazione di dati sequenziali come testo o dati di serie temporali. Possono anche essere utilizzati per generare immagini apprendendo le sequenze di pixel nelle immagini e quindi generando nuove sequenze di pixel per creare nuove immagini.
Le RNN sono costituite da un ciclo di connessioni ricorrenti che consentono alle informazioni provenienti dai passaggi temporali precedenti di influenzare il passaggio corrente. Ciò consente alla rete di acquisire dipendenze temporali nei dati.
Per generare una nuova immagine utilizzando un RNN, la rete accetta un’inizializzazione casuale dei pixel dell’immagine come input e la elabora attraverso il ciclo ricorrente. Ad ogni passo temporale, la rete applica una funzione di attivazione non lineare allo stato corrente dei pixel e utilizza l’output come nuovo stato. Questo processo continua fino al raggiungimento della lunghezza desiderata dell’immagine.
Gli RNN sono stati utilizzati per generare immagini simili ai dati di addestramento, ma possono anche essere utilizzati per generare immagini che non sono presenti nei dati di addestramento. Sono stati utilizzati in varie applicazioni come la generazione di immagini, la traduzione da immagine a immagine e l’aumento dei dati.
Traduzione da immagine a immagine
La traduzione da immagine a immagine è una tecnica che prevede l’addestramento di una rete neurale per tradurre un’immagine di input in una nuova immagine con gli attributi desiderati. Ad esempio, tradurre la foto di un gatto in un dipinto.
Questa tecnica può essere utilizzata per generare nuove immagini che non sono presenti nei dati di training. La rete impara a tradurre l’immagine di input in una nuova immagine in base ai modelli e alle strutture apprese dai dati di training.
La traduzione da immagine a immagine è stata utilizzata in varie applicazioni come il trasferimento di stili, la sintesi di immagini e l’aumento dei dati.
Sintesi testo-immagine
La sintesi testo-immagine è una tecnica che prevede la generazione di un’immagine basata su una descrizione testuale. Ad esempio, generando l’immagine di un gatto basata sul testo “un gatto nero con le zampe bianche”.
Questa tecnica può essere utilizzata per generare nuove immagini che non sono presenti nei dati di training. La rete impara a generare immagini in base ai modelli e alle strutture apprese dai dati di addestramento e dalla descrizione testuale.
La sintesi da testo a immagine è stata utilizzata in varie applicazioni come la generazione di immagini, la traduzione da immagine a immagine e l’aumento dei dati.
Mentre la questione su come l’intelligenza artificiale genera immagini resta senza risposta, le applicazioni basate sull’intelligenza artificiale come Adobe Fireflyspecializzato in testo in immagine metodo, rimarranno probabilmente all’ordine del giorno per molto tempo a venire.
Trasferimento di stile
Il trasferimento di stile è una tecnica che prevede il trasferimento dello stile di un’immagine su un’altra immagine. Ad esempio, trasferendo lo stile di un dipinto sulla foto di un gatto.
Questa tecnica può essere utilizzata per generare nuove immagini che non sono presenti nei dati di training. La rete impara a trasferire lo stile dell’immagine di input in una nuova immagine in base ai modelli e alle strutture apprese dai dati di training.
Il trasferimento di stili è stato utilizzato in varie applicazioni come la generazione di immagini, la traduzione da immagine a immagine e l’aumento dei dati.
Ispirazione dell’uno, odio dell’altro
Sapere come l’intelligenza artificiale genera immagini è lungi dal comprendere la sensibilità di questa tecnologia.
La magia della generazione di immagini tramite intelligenza artificiale suscita un’incredibile gamma di possibilità, ma il suo splendore getta anche ombre di preoccupazioni etiche. Una bestia in agguato sono i pregiudizi: gli algoritmi addestrati su vasti set di dati spesso riflettono pregiudizi sociali, sputando immagini distorte dalla razza, dal genere o da altri fattori. Ciò può perpetuare stereotipi dannosi ed emarginare gruppi già vulnerabili.
Poi arriva la spinosa questione del copyright e della paternità. L’arte basata sull’intelligenza artificiale prende in prestito molto da opere esistenti, sollevando dubbi su chi possieda veramente la creazione. Gli artisti i cui stili vengono imitati dovrebbero essere ricompensati? Oppure è l’intelligenza artificiale stessa a meritare credito? Abbondano le zone grigie giuridiche irrisolte.
Anche la disinformazione è dietro l’angolo. Le immagini iperrealistiche generate dall’intelligenza artificiale possono offuscare il confine tra verità e finzione, alimentando la diffusione di “deepfake” e narrazioni manipolate. Ciò può minare la fiducia nei media, seminare discordia e persino influenzare le elezioni.
Infine, merita una pausa l’impatto sulla creatività umana. L’intelligenza artificiale sostituirà gli artisti, lasciando le tele nude e gli studi silenziosi? Oppure scatenerà nuove forme di collaborazione, amplificando l’immaginazione umana con le sue pennellate digitali? Navigare in questo nuovo panorama artistico richiede un’attenta considerazione.
Questi dilemmi etici richiedono un dialogo aperto, normative solide e uno sviluppo responsabile. Solo allora la generazione di immagini tramite intelligenza artificiale potrà davvero dipingere un futuro più luminoso per l’arte, la tecnologia e la società nel suo insieme. Bene, almeno dopo aver scritto questo non devi più chiederti come fa l’intelligenza artificiale a generare immagini.
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